朱少民指出，大模型技術(shù)正以前所未有的速度，催化軟件工程3.0時代的到來。在未來，人機結(jié)對編程與測試將成為標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)模式，從而實現(xiàn)軟件質(zhì)量與研發(fā)效能的革命性飛躍。

價值革命：大模型如何重塑軟件測試？

大模型為軟件測試帶來的首要價值，是實現(xiàn)了從“局部自動化”到“全流程智能”的跨越。

• 突破執(zhí)行瓶頸：傳統(tǒng)自動化測試的瓶頸在于僅能自動執(zhí)行腳本，而測試分析、設(shè)計與用例編寫仍需大量人工。朱少民解釋道：“今天，大模型可以真正做到全過程的自動化，從需求分析開始，智能生成測試用例和腳本，這是質(zhì)的飛躍。”
• 提升測試質(zhì)量：某企業(yè)的實踐數(shù)據(jù)表明，引入大模型后，測試覆蓋率提升了65%，上線后缺陷率也隨之顯著下降。正如他所說：“通過大模型，測試不僅做得快，還做得好。”
• 拓展思維廣度：憑借其海量的知識儲備，大模型能進(jìn)行更全面的測試場景分析。他以一個生動的比喻說明：“就像購物，買兩三樣?xùn)|西我們能記住，但買十幾樣就得依賴清單。大模型掌握了人類積累的龐大知識，分析問題自然比個人更周全、更徹底?！?/li>
• 推動角色前移：過去，測試人員因技術(shù)能力所限，難以深度參與到設(shè)計與編碼環(huán)節(jié)。如今，大模型可以輔助他們理解復(fù)雜的技術(shù)架構(gòu)和代碼邏輯。朱少民補充說：“現(xiàn)在大模型可以幫助解釋代碼和設(shè)計，讓測試人員有能力參與甚至獨立完成設(shè)計和代碼評審，從而真正實現(xiàn)‘全程質(zhì)量保障’。”

人機協(xié)同：駕馭大模型的關(guān)鍵之道

盡管大模型潛力巨大，但朱少民警示，將其視為萬能靈藥會落入“技術(shù)陷阱”。他指出了大模型的主要局限性：

1. 幻覺問題：作為概率模型，大模型可能生成錯誤或無意義的測試用例。
2. 數(shù)據(jù)依賴：在軍工等缺乏公開訓(xùn)練數(shù)據(jù)的涉密領(lǐng)域，其生成結(jié)果的可靠性存疑。
3. 上下文理解限制：在增量開發(fā)中，大模型因上下文窗口有限，難以完全理解遺留系統(tǒng)的歷史背景和代碼修改的深層原因。

對此，朱少民強調(diào)，“人機協(xié)同”是破局的關(guān)鍵。他將大模型定位為強大的“草稿助手”：“以前打草稿要親力親為，現(xiàn)在大模型可以代勞，我們在此基礎(chǔ)上修改，至少能節(jié)省50%的工作量?！?/p>

他進(jìn)一步指出，這種協(xié)同關(guān)系并非一成不變，而是根據(jù)從業(yè)者的能力水平動態(tài)演進(jìn)的：

• 對于初學(xué)者：大模型扮演“導(dǎo)師”角色，指導(dǎo)其完成測試分析與設(shè)計。
• 對于熟練者：大模型成為“伙伴”，雙方優(yōu)勢互補。
• 對于資深專家：大模型則回歸“助手”本色，高效執(zhí)行指令。

為了適配這一新模式，企業(yè)需要重塑流程，測試人員也需提升AI素養(yǎng)。對企業(yè)而言，應(yīng)“建立對大模型輸入輸出的前后處理機制，通過規(guī)則約束和人工檢查，確保結(jié)果的嚴(yán)謹(jǐn)性?！睂y試人員而言，則應(yīng)“主動學(xué)習(xí)知識圖譜、上下文工程等新技能，完成從測試執(zhí)行者到質(zhì)量策略制定者的角色轉(zhuǎn)變?！?/p>

差異化落地：不同規(guī)模企業(yè)的破局路徑

不同規(guī)模的企業(yè)在應(yīng)用大模型時，面臨的挑戰(zhàn)與策略各不相同。

• 大型企業(yè)：試點先行，構(gòu)建平臺
  對于資源雄厚的大型企業(yè)，朱少民分析其路徑通常是“先通過小團(tuán)隊試點成功，固化流程框架后再全面推廣。同時，投入資源構(gòu)建企業(yè)專屬的知識庫和多智能體研發(fā)平臺，以最大化效益?！?/li>
• 中小企業(yè)：靈活變通，善用外力
  考慮到資金與人才的限制，他建議中小企業(yè)“利用開源工具快速構(gòu)建輕量級應(yīng)用，或租用云服務(wù)商的算力與模型，實現(xiàn)按需付費，有效控制成本?！贝送?，政府或行業(yè)聯(lián)盟搭建的公共算力平臺也為中小企業(yè)提供了寶貴機遇。

風(fēng)險防控與未來展望

大模型的引入也帶來了新的風(fēng)險敞口，幻覺問題、數(shù)據(jù)安全和結(jié)果的不可解釋性尤為突出。朱少民建議企業(yè)必須建立“防火墻”：通過數(shù)據(jù)治理（如用戶信息脫敏）、私有化部署以及對生成結(jié)果的嚴(yán)格評審，有效規(guī)避潛在的技術(shù)債務(wù)和安全風(fēng)險。

展望未來3-5年，朱少民預(yù)言**“AI原生測試”將成為主流。未來的測試工具將從設(shè)計之初就融入AI思維，以更智能的方式解決上下文限制等核心難題。此外，由多智能體協(xié)同工作的“自主測試機器人”**也可能出現(xiàn)，它們能夠通過強化學(xué)習(xí)自我迭代，實現(xiàn)從接收需求到交付測試結(jié)果的真正端到端自動化。

最終，朱少民將軟件工程3.0的核心歸結(jié)為**“人機共生”**。他總結(jié)道：“未來，人機結(jié)對編程和結(jié)對測試將成為常態(tài)。大模型并非要替代人類，而是為了重構(gòu)整個研發(fā)模式?！彼蛐袠I(yè)發(fā)出了呼吁：從業(yè)者必須保持終身學(xué)習(xí)的心態(tài)，企業(yè)需要理性布局，全行業(yè)應(yīng)攜手共建生態(tài)，方能在這場技術(shù)浪潮中抓住機遇，共同筑牢未來軟件的質(zhì)量根基。

lixiangjing

算力豹主編