前言：随着国内国外 ChatGPT、文心一言等产品相继发布，人工智能成为各行业变革浪潮的分水岭，软件质量保障领域也不例外。但是近几个月来，我们发现，目前还是很少有公司真正把 AI 应用于质量保障、测试等层面的工作。

跟进还是观望？福布斯技术委员会成员 Margarita Simonova 近日撰文，讲述了她对 AI 如何改变质量保障中的自动化测试等方面的思考，以下是作者观点：

作者｜Margarita Simonova，Founder and CEO of ILoveMyQA
​编译｜TesterHome 社区

人工智能（AI）一直在改变世界。在许多情况下，它一直在使各种任务变得更容易和更有效。从 ChatGPT 到用于自动化的 AI，AI 的工作随处可见。

自动测试过程以确保软件符合标准的一个新方法是使用人工智能。有了人工智能，自动测试的过程变得更加快速。

在人工智能之前

在人工智能被引入自动化测试之前，质量保证的速度较慢，是人工和自动过程的混合。一开始，软件的测试是使用人工方法的集合，并由一个团队反复测试软件以达到一致性。这很耗费时间，因此也很昂贵。

自动化机器通过将人工方法与自动化工具和开源框架相结合，改变了质量保证世界。这仍然不是一个完美的过程，因为它需要时间，仍然需要一些手工工作。

AI 的出现，完全改变了自动测试的工作方式。现在，测试不再是部分自动和部分手动，而是软件和技术的测试完全自动。

在自动化测试中使用 AI 的好处

AI 更快

软件的人工智能自动测试改变了质量保证过程的一个主要方式是加快了整个过程的速度。有了人工智能，就不需要进行人工计算，也不需要一遍又一遍地手动测试软件。

AI 可以学习

当人工智能完成人类交给它的任务时，这项技术的主要组成部分之一是它在完成任务后的学习能力。如果人工智能一次又一次地做同样的事情，随着时间的推移，它就会学习如何更好地完成这个过程。

人工智能用得越多，它就变得越聪明，因此，它的自动测试能力也越强。

加强分析能力

通过使用人工智能，你可能会看到你之前从未考虑过的层面。因为，人工智能可以找到尽可能多的信息，并将其变成综合分析，这些分析可以帮助团队定位软件的薄弱或问题区域。

AI 优化

在质量保证的自动测试中，人工和许多自动机器不具备的一个功能是完成测试后的优化。而 AI 通过获取更多的数据，进一步增强了测试的质量。

在自动化测试中使用 AI 的潜在问题

当然，在自动化测试中使用人工智能并不是没有缺点的。

AI 可能难以训练

人工智能系统需要在大量不同的场景和数据集上进行训练，如果它们要能够有效地应对特定的情况。

更为复杂的是，当新的数据被引入时，人工智能将需要重新进行训练，否则，它可能不会产生最准确的结果。人工智能也倾向于与更复杂或细微的想法和场景作斗争。

AI 可能容易产生 “偏见”

这一点可能让一些人感到惊讶，但不幸的是，这是真的。如果最初用于训练人工智能的数据有 “偏见或偏差”，或者某些因素与用于分析数据的算法不匹配，这肯定会导致问题。例如，假设一个人工智能系统偏向于一个特定的人口统计学。如果是这种情况，它可能不会产生非常准确的信息。

软件的错误或问题

与大多数软件一样，用于测试质量保证的人工智能并不是没有偶尔的错误。例如，它可能会标出一些实际上不是问题的东西，或者不能识别被测试的软件或技术产品中非常真实的问题。这是一个很大的问题，如果需要召集人类测试人员来验证人工智能得出的结果，它最终会导致大量的时间和资源浪费。

什么时候应考虑放弃 AI

虽然人工智能最近在自动化测试方面取得了长足的进步，但它肯定不是一个完美的系统。如果你的公司恰好用有限的数据来训练人工智能，你可能最终会遇到很多问题，在这种情况下，可能需要人工干预。

同样，如果你的项目没有足够的财力资源支撑，最好还是依靠人工测试，因为用于自动化测试的人工智能往往是相当昂贵的。

此外，使用人工智能来测试一些有高风险的东西可能也不是最好的主意。自动化测试的人工智能仍处于起步阶段，在决定是否使用它来测试你最新的软件或技术产品时，必须牢记这一点。你不想处理 AI 软件开小差的潜在后果，所以当涉及到高风险的情况时，进行人工测试可能是你最安全的选择。