大家好，我是陳哥。

昨天剛看完朱少民老師的《軟件工程3.0》，書中提到：

現在已經是大模型驅動的人機協同範式，我們已經進入了軟件工程3.0時代。這不僅意味着技術的躍遷，更是觀念與方法的深刻變革。

即便是在軟件質量保證（SQA）領域，AI也以鋭不可當之勢滲透：

• 測試腳本實現自我修復；
• 機器學習模型精準預測易出Bug的代碼區塊；
• 自動化機器人一夜之間便可吞吐數千個測試用例；
• ……

一個核心問題浮出水面：AI會取代測試人員嗎？
不會。因為AI沒有讓測試人員冗餘，只是重新定義了他們的角色。

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一、人工智能在軟件測試中的崛起

過去數年，AI工具已顯著提升了測試的速度、覆蓋範圍與整體效率。

舉個例子，AI 算法可通過分析歷史Bug模式，精準鎖定應用中最可能失效的區域，將測試資源集中於這些高風險“熱點”，實現潛在問題的提前攔截，在開發週期早期便築牢軟件質量的防線。

此外，AI工具還攻克了測試維護的難題：與手動腳本不同，部分AI工具能自動適配微小的UI變化。藉助AI在應用界面變動時動態更新測試步驟，大幅減少了代碼微調後重寫測試腳本的需求，從而降低誤報率，減少修復腳本的停機時間。

在測試數據與場景生成領域，生成式AI更是能大規模生成逼真的測試數據（如姓名、地址、交易記錄等），讓測試人員無需手動設計每個輸入就能覆蓋多樣場景。

AI的優勢遠不止於此：它能以毫秒級速度執行數千次檢查，消除人為操作中漏步驟等失誤，還能無縫融入 DevOps 流水線，實現全天候持續測試，加速反饋循環。

但在狂熱的技術崇拜中，我們更需清醒分辨：AI真正能勝任哪些工作？測試人員的不可替代性又體現在何處？

二、AI 驅動測試的現實與誤區

誤區一：“AI 將完全取代人類測試員”

隨着這兩年AI的快速發展，“AI將徹底取代人類測試”的説法一度甚囂塵上，但現實遠比這複雜。

前兩年，ChatGPT剛剛興起時，我和朋友就討論過這個問題。他説：他始終堅信AI是工具，就像當初的自動化一樣，他們的出現只是會改變我們的角色罷了。

多年前，測試自動化的普及也曾引發手動測試崗位的擔憂，而實際結果是，自動化測試只是推動測試人員從重複性檢查轉向策略制定、風險分析與創造性測試設計。

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顯而易見，AI的到來也會延續這一軌跡。它能高效完成常規檢查與腳本生成，但整體測試策略的設計、測試對象的優先級排序、結果的深度解讀，仍需測試人員的專業判斷。

AI 擅長處理海量數據與執行預設任務，卻缺乏軟件質量保證所需的人類特有素質。

• AI缺乏直覺：它無法像測試人員那樣感知某個功能“不對勁”，也難以預判那些罕見卻關鍵的邊緣場景。
• AI缺乏上下文理解能力：它不懂得業務目標、用户行為背後的動機與真實的使用場景；
• AI更不會主動質疑：面對不完整或有缺陷的需求，只會機械地按指令執行；
• ……

誤區二：“AI 能測試所有內容，人類再無用武之地”

AI的能力範圍雖廣，卻遠非無所不包。在可用性評估、視覺感受與倫理合規等領域，測試人員的敏感性與判斷力無可替代。

AI腳本或許能確認某個功能在技術上符合預設要求，卻可能忽略流程對用户的困惑、內容的文化不適配等問題。

測試人員在這類定性評估中起到了至關重要作用。他們能察覺到應用UI的晦澀難懂，能識別出AI驅動功能中可能引發用户不滿或監管風險的偏見決策。

在醫療、金融等對倫理與安全要求極高的領域，測試人員更是充當着“良知”與“安全網”的角色，確保 AI 的推薦或自動化結果符合倫理準則與法律規範。

在Leapwork對401名IT高級領導者進行調查時，68%的C-Suite 高管認為，人工驗證在質量保證流程中仍將是必不可少的。

這恰恰印證了 “trust but verify（信任但驗證）” 的行業共識：讓AI處理基礎工作，需要人工來負責結果的最終校驗，確保沒有關鍵問題被遺漏。

更關鍵的是，AI本身需要人測試人員的監督。缺乏監管時，AI驅動的測試可能產生誤報（標記不存在的問題）或漏報（忽略測試人員能發現的Bug）。

我相信：AI 能優化目標識別、結果分析等特定任務，但永遠無法接管整個測試過程。

三、AI驅動的軟件測試時代已然來臨

這不是一場“機器取代人類”的革命，而是人機協同的新篇章。

AI以其速度、規模與數據處理能力拓展了測試的邊界，而測試人員則以判斷力、創造力與同理心確保測試的深度與温度。他們不是AI的對手，而是駕馭 AI的領航者：用人類的智慧定義測試的標準，用專業的洞察彌補技術的侷限。

測試人員的角色非但沒有弱化，反而愈發核心。正如AI專家李飛飛所説：“人工智能不是人類智能的替代品，而是放大人類創造力與智慧的工具。”

當人類的直覺與 AI 的精準相結合，軟件測試必將抵達前所未有的高度。

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希望我的分享可以幫助到你，也歡迎給我留言與我討論。