软件测试员的工作内容

导读：自生成式人工智能逐渐成为公众关注的焦点，科技行业未来的走向引发了众多猜测。

关于大语言模型是否会替代某些职业、使特定工作过时，这种疑虑是否合情合理？考虑到人工智能的崛起，不免会引发一些担忧和不安。

在软件开发与测试的领域中，生成式人工智能更适合成为一种合作伙伴而非潜在的威胁。它更像是一个高效助手，致力于增强人类的能力，而非替代人类本身。

如果以负责任的态度使用生成式人工智能，它有望提升生产效率和产品质量。反之，如果运用不当，可能会带来相反的效果。这样的责任在于我们是否能掌握对其的控制，无论是引导人工智能还是评估其输出结果。负责任的人工智能管理往往需要领域的专业知识，这样才能在人工智能的输出中辨识出错误和潜在的风险。

生成式人工智能可以迅速地生成代码片段、测试用例和文档，这使许多人将其视为一种能够完成复杂工作的神奇工具。尽管如此，尽管这些AI展现出“智能”的行为，但它们并不能真正地思考。相反，它们基于已学习的模式进行预测和操作，根据训练数据中的信息选择下一个最可能的动作或词汇。这样的操作方式有时会导致“幻觉”，即系统提供的输出看似合理却可能不准确或有误导性。

受限于给定的指令和训练数据，生成式人工智能可能错过关键细节、做出错误的假设并沿袭既有的偏见。尽管AI能够生成与人类相似的文本，但其复制语言模式的能力并不等同于领域专业知识。AI可能会提供一些看似有信心的建议，但这些建议可能存在根本性的问题。

模型的不透明性进一步加剧了这种风险。由于生成式人工智能的内部推理过程难以理解，错误更加难以被察觉。这凸显了人类监督在人工智能领域的重要性。

对于软件开发者和测试人员而言，他们必须认识到这项技术的局限性并将其视为一个得力的助手而非独立的权威。通过运用批判性思维和专业知识进行指导，并仔细和修正AI的输出结果，人类软件从业者可以充分利用生成式人工智能的优势并弥补其不足。

尽管自动化可以简化许多测试任务，但软件测试的本质仍在于人类的判断力和专业知识。毕竟，测试的目的是为了交付高质量的软件给用户。经验丰富的测试人员会利用显性和隐性的知识来验证功能并追踪潜在问题。

即使利用自动化技术来扩展测试范围，人类测试人员仍会结合他们的知识、技能和经验来有效地测试产品。机器可以快速执行测试套件，但它们缺乏根据用户需求或业务优先级来设计、确定测试优先级和解读测试结果的能力。人工测试人员会结合对产品、项目和相关人员的深刻洞察，同时考虑技术考量与业务目标，以及监管和社会影响。

生成式人工智能不会改变测试的基本原则。虽然AI可以提供测试思路并帮助测试人员从重复性任务中解脱出来，但它缺乏评估软件功能、安全性、性能和用户体验所需的情境感知和批判性思维。

在软件测试中负责任地使用生成式人工智能需要测试人员进行人工监督和指导。由于AI的输出依赖于其训练内容和提示方式，因此人类的专业知识对于应用情境、意图和现实世界的约束仍然至关重要。

在得当的引导下，生成式人工智能可以帮助经验丰富的测试人员更高效、更准确地测试产品，而非取代人类的智慧。在软件测试领域，人工智能与人类专业知识的结合带来了新的希望。

人类在软件测试中的角色不可替代。他们解读要求、引导AI并在适合的语境中发挥作用，同时持续提供指导和纠正。生成式AI不仅没有淘汰测试人员，反而鼓励我们提升技能、拓宽视野。最终，这将成为软件测试学科进步的催化剂。