生成式人工智能(GenAI)的出现正在引领软件测试的新时代。通过简明语言指令来自主生成测试自动化代码，同时，可以让没有编码专业知识的人参与测试框架进行交互，从而简化测试自动化流程。
利用 AI 实现 QA 转型
从人工自动化测试人员到AI测试自动化是具有变革性的。传统的测试自动化需要大量的时间和资源，包括学习编码和了解自动化框架。AI的使用消除了这些障碍并加快开发周期，在提高准确性的同时大大缩短了产品上线时间，并降低了软件测试人员的管理任务水平。
使用AI可以减少测试前期准备时间，通过自动生成所需的测试代码，并跨不同平台和语言执行测试。让专业测试人员能够节省时间来专注于策略问题上。自动化可能仅限于单一平台或语言以及一个人的能力，人工智能增强的测试打破了这些限制。测试人员现在可以使用多种语言在任何平台(web、移动设备、桌面)上创建和执行测试，拥有多个测试人员的能力。这不仅增加了测试能力，而且还提高了灵活性和测试效率。
使用AI对于提高测试团队对多语言进行测试和7*24小时运行有着明显优势。随着数字化转型，软件的使用和用户需求不断增加，因此也需要对多种语言进行测试。AI 无需测试人员了解每种语言即可进行，从而扩大了软件产品的覆盖范围和可用性。全天候测试能力加快企业开发进度，使得测试环节不会成为开发流程中的阻碍。
应对挑战
虽然 GenAI 具有显著优势，但也为组织带来了一定的安全挑战：
结果不准确：AI 可能会在测试过程中生成不准确或捏造的输出，从而导致结果不正确，并可能忽略关键问题。
偏见：AI 系统可能会从其训练数据中继承偏见，从而影响测试结果并导致不公平的测试场景和被忽视的边缘情况。
数据隐私：测试期间使用敏感数据处理不当或泄露的风险引发了严重的隐私问题。
缺乏透明度：许多 AI 系统的“黑匣子”性质使得难以追踪决策过程，从而影响调试和对系统的信任。
安全漏洞：GenAI 系统容易受到对抗性攻击，这些攻击可能会利用系统弱点，从而可能危及整个测试过程。
不一致的输出：AI 可能会产生不稳定或不相关的结果，从而影响测试可靠性，并影响对保持一致的测试标准的要求。
风险缓解策略
为了利用 GenAI 的强大功能，同时降低风险，组织可以实施以下策略：
结合人工监督：结合人工监督可确保 AI 生成的输出经过严格验证的准确性和可靠性。工作人员可以审查和批准 AI 生成的测试用例，确保在实施之前符合必要的标准。
限制 AI 自主性：限制 AI 的创作自由可以防止系统做出毫无根据的假设或行动。设定明确的界限和指导方针，确保人工智能在可接受的参数内运行，保持可预测和可靠的测试过程。
要求行动推理：执行 AI 解释其决策的政策可以提高透明度并建立对 AI 生成结果的信任。通过要求对每个操作进行推理，开发人员可以获得对 AI 思维过程的见解并做出调整。
安全数据管理实践：实施稳健的数据管理策略，保护敏感信息在人工智能培训期间不被滥用。加密、匿名化和访问控制是保护数据隐私的关键措施。
利用多样化的训练数据：在广泛的数据集上训练 AI 可以尽可能地减少偏差并增强人工智能系统的鲁棒性。多样化的数据公开有助于 AI 更好地进行归纳并降低出现偏差结果的风险。定期更新训练数据以反映当前和全面的情况，确保人工智能保持有效和公平。
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