【數媒在線課堂】為什麽人工測試仍必不可少？_腳本_自動_問題

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。借助 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：牠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”

隨著這兩年 AI 的快速發展，“AI 將徹底取代人類測試” 的說法一度甚囂塵上，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。他說：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覆性檢查轉向策略制定、風險分析與創造性測試設計。

點擊此處了解禪道自動化測試

顯而易見，AI 的到來也會延續這一軌跡。牠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：牠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：牠不懂得業務目標、用戶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戶的困惑、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戶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，測試人員更是充當著 “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。