在软件测试中导航AI/ML领域：分辨炒作与现实
深入讨论
技术性
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本文讨论了AI/ML工具在软件测试自动化中的应用，批评了关于其有效性的夸大营销声明。作者分享了评估工具的建议，强调理解AI/ML的实际能力和内容作者的资格的重要性。
- 主要观点
- 独特见解
- 实际应用
- 关键主题
- 核心洞察
- 学习成果
• 主要观点
- 1对AI/ML工具的营销声明采取批判性态度。
- 2提供评估工具的实用建议。
- 3讨论质量控制与质量保证之间的区别。
• 独特见解
- 1对未能解释其如何使用AI/ML的工具保持怀疑态度。
- 2在使用AI/ML的背景下区分QC和QA的不同方法。
• 实际应用
- 本文为测试专业人员提供了有用的建议，帮助他们更好地评估AI/ML工具。
• 关键主题
- 1AI/ML在测试中的优缺点
- 2自动化工具评估标准
- 3QC与QA之间的区别
• 核心洞察
- 1对AI/ML营销声明的批判性分析。
- 2基于实际需求选择工具的建议。
- 3讨论内容作者资格的重要性。
• 学习成果
- 1理解AI/ML在测试中的实际能力。
- 2能够批判性地评估自动化工具。
- 3了解QC与QA在测试中的区别。
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目录
“ 软件测试中的AI/ML简介
将人工智能（AI）和机器学习（ML）整合到软件测试中，引起了科技界的广泛关注。开发者声称这些工具可以显著提高生产力，使测试创建更快，成本更低。然而，现实可能并不像这些说法所暗示的那样简单。
“ 理解AI/ML工具的声明
许多AI/ML测试工具夸耀其能力，例如创建自动化测试的速度是三倍，或实现生产力的千倍增长。虽然这些说法很诱人，但它们往往缺乏实质证据，可能会误导人。区分真正的进展与市场炒作至关重要。
“ 评估AI/ML工具：关键考虑因素
在评估软件测试的AI/ML工具时，组织应考虑这些工具如何利用AI/ML解决特定问题。那些未能清晰阐述其AI/ML应用的工具应谨慎对待。AI/ML可能带来益处的潜在领域包括视觉测试、日志分析和测试优先级排序。
“ 作者资格的重要性
关于AI/ML工具的声明的可信度往往取决于其作者的资格。许多文章是由缺乏软件测试或AI/ML实践经验的个人撰写的。评估作者的背景对于确定其见解的可靠性至关重要。
“ 质量控制与质量保证
理解质量控制（QC）与质量保证（QA）之间的区别在考虑AI/ML工具时至关重要。QC专注于开发后评估软件，而QA强调在开发过程中协作，以确保从一开始就保证质量。工具的选择应与团队的测试方法相一致。
“ 对夸大声明的怀疑态度
在遇到看似过于美好的声明时，保持怀疑态度是合理的，尤其是在AI/ML领域。组织应对那些承诺显著改善或保证投资回报的工具保持警惕。有效的软件测试本质上是复杂的，没有任何工具可以作为灵丹妙药。
“ 结论：在测试中导航AI/ML领域
虽然AI/ML有望提升软件测试，但许多声明都是夸大的。公司必须小心地在这一领域中导航，区分真正的进展与市场策略。通过关注提供实际价值的工具，并将其与测试策略对齐，组织可以有效利用AI/ML。
原始链接：https://habr.com/ru/articles/648621/
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