AIGC时代，软件测试智能化到底会怎样？

摘要

人工智能（AI）技术在软件测试领域的应用历史悠久，早于其在软件开发领域的应用。从上世纪七、八十年代起，遗传算法就被用于生成测试数据，而到了九十年代，AI在软件测试中的研究和应用日渐增多，涉及单元测试、接口测试和GUI系统测试等多个方面，显著提升了测试的自动化程度、效率和质量。

单元测试中的应用AI

在单元测试方面，AI的应用主要体现在自动生成测试用例。利用机器学习和符号执行技术，AI可以分析代码结构和逻辑，自动识别测试需求，生成高覆盖率的测试用例。代表性工具包括evoSuite和smartUnit，以及微软开发的SAGE。特别值得注意的是，大模型如ChatGPT在单元测试中表现出了接近人工编写的覆盖率和可读性，尽管存在Test Oracle的限制，但这些问题可以通过人工检查来修正。

接口测试中应用AI

AI在接口测试中的应用通过机器学习和模型驱动测试技术实现自动生成集成测试用例。此外，AI结合自然语言处理（NLP）技术能够分析测试文档，高效地生成接口测试数据，并完成测试执行和评估。

GUI系统测试中的应用AI

AI在GUI系统测试中主要通过图像识别和自然语言处理技术，自动分析界面元素和操作，生成和执行测试用例。Facebook的Sapienz和其他基于深度学习与强化学习技术的工具如DeepRoad、DeepTest和DeepXplore，已用于自动驾驶汽车和Android应用的测试，并取得了显著成果。

随着大型模型的出现，软件测试的智能化水平有了显著提升。例如，GPT模型被成功应用于验收标准和测试用例的生成。中科院软件所研究团队开发的基于大模型的测试工具GPTDroid，在实际应用中发现了多个漏洞，其中不少是之前未被发现的，证明了GPT在功能测试中的强大能力。

AI技术在软件测试领域的未来发展备受期待，具体的趋势和影响将在即将到来的行业活动中进一步探讨。

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文章来源：

软件质量报道

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