Gen AI giúp nhà phát triển tự động viết mã

Chúng ta đã nói rất nhiều về một số cách lớn nhất mà công nghệ AI đang thay đổi nghề lập trình. Một trong những lợi ích lớn nhất của AI là nó giúp các nhà phát triển thử nghiệm chương trình của họ dễ dàng hơn. Đây là một trong những lý do mà các lập trình viên mong đợi chi hơn 12,6 tỷ USD cho các công cụ kiểm tra mã AI vào năm 2028.

Đáng chú ý, AI có thể tạo ra ít ảnh hưởng đến tự động hóa thử nghiệm. Microsoft đã kết hợp AI cực kỳ tinh vi vào các phiên bản sản xuất Workplace và Home windows. Đây là một trong nhiều ví dụ về cách AI có thể có lợi trong môi trường mã thấp.

Phải chăng việc kiểm thử phần mềm đang trở nên phức tạp hơn nhiều với việc phát hành một công cụ tìm kiếm hoàn toàn mới được điều khiển bởi trí tuệ nhân tạo tổng hợp? Các phương pháp kiểm thử tự động hiện tại có vượt trội hơn không? Có lẽ là không.

Chuyên gia tự động hóa thử nghiệmNgược lại với nhiều người kiểm thử phần mềm thủ công, họ thường xuyên coi thường lời hứa của AI. Nhiều kỹ sư trong số này hiện đang tập trung vào việc học Java và làm quen với các khung thử nghiệm, hy vọng xây dựng các nút và các tính năng khác để hỗ trợ quá trình phát triển của nhóm kỹ thuật. Thành thạo các ngôn ngữ như Python hoặc Java và có kỹ năng sử dụng các khung kiểm thử như Selenium, Appium hoặc Playwright, những chuyên gia kỳ cựu về tự động hóa kiểm thử rất hài lòng về khả năng của họ.

Trí tuệ nhân tạo luôn là một điều bí ẩn đối với những nhà công nghệ này, một loại hộp đen khó hiểu cần nhiều năm đào tạo và khả năng xử lý đáng kể để hiểu đầy đủ. Giả định rằng các kỹ sư tự động hóa thử nghiệm cảm thấy thoải mái khi làm việc trong lĩnh vực năng lực của họ thường được họ chấp nhận. AI sáng tạo tuy nhiên, gần đây đã làm đảo lộn trạng thái cân bằng theo nhiều cách.

Tương lai của tự động hóa thử nghiệm

Khi khả năng tạo các bài kiểm tra Java/Selenium cơ bản bằng AI trở nên phổ biến, một số người lo ngại rằng kỹ năng của họ không còn cần thiết nữa. Họ lập luận rằng mã được tạo ra cần có sự giám sát của con người và “quản lý tỉ mỉ”, đồng thời đặt câu hỏi về độ tin cậy của đầu ra AI. Tuy nhiên, cách đóng khung này vẽ ra một bức tranh chưa hoàn chỉnh.

Thay vì xem AI như một sự thay thế, hãy coi nó là một đối tác đắc lực. Mặc dù AI vượt trội trong việc tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại nhưng nó vẫn thiếu khả năng của con người để hiểu bối cảnh, hành vi của người dùng và bối cảnh ứng dụng tổng thể. Các điểm quyết định phức tạp, các trường hợp khó khăn và một số kịch bản thử nghiệm vẫn sẽ cần đến chuyên môn của người thử nghiệm. Nói cách khác, vẫn sẽ có nhu cầu về các chuyên gia biết cách sử dụng các ngôn ngữ như Java để tạo AI.

Do đó, tương lai của tự động hóa thử nghiệm không nằm ở tự động hóa hoàn toàn mà nằm ở sự hợp tác giữa AI và người thử nghiệm. Người thử nghiệm sẽ tận dụng AI để tạo các tập lệnh cơ bản, giải phóng thời gian cho các hoạt động thử nghiệm chiến lược cấp cao hơn. Sau đó họ có thể tập trung vào:

• Thiết kế các chiến lược thử nghiệm toàn diện: Xác định hành trình quan trọng của người dùng, ưu tiên các trường hợp thử nghiệm và xác định tiêu chí thành công.
• Xác định các kịch bản thử nghiệm phức tạp: AI có thể gặp khó khăn với các trường hợp phức tạp hoặc logic thử nghiệm phức tạp. Tại đây, người thử nghiệm có thể thu hẹp khoảng cách bằng cách tạo ra các trường hợp thử nghiệm cụ thể.
• Phân tích và giải thích kết quả kiểm tra: Mặc dù AI có thể xác định vấn đề nhưng người kiểm tra được trang bị tốt hơn để hiểu nguyên nhân gốc rễ, ưu tiên lỗi và đảm bảo chất lượng.

Khi AI tiếp tục phát triển, vai trò của người thử nghiệm cũng vậy. Chuyên môn của họ sẽ chuyển từ viết mã sang đưa ra phán đoán quan trọng và định hướng chiến lược. Họ sẽ trở thành kiến ​​trúc sư kiểm thử, sử dụng AI như một công cụ mạnh mẽ để đảm bảo chất lượng phần mềm luôn ở mức cao. Thay vì một trò chơi có tổng bằng 0, cách tiếp cận hợp tác này cuối cùng sẽ dẫn đến một quy trình thử nghiệm mạnh mẽ và hiệu quả hơn.

Lợi thế về tốc độ và chi phí của tự động hóa thử nghiệm do AI cung cấp

Không thể phủ nhận điều không thể phủ nhận: Tự động hóa thử nghiệm được hỗ trợ bởi AI tự hào có tốc độ và hiệu quả chi phí vượt trội so với các phương pháp thủ công truyền thống. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng AI có thể tạo mã kiểm tra nhanh hơn đáng kể, có thể đạt tốc độ gấp 10 hoặc thậm chí 100 lần so với một lập trình viên có kinh nghiệm. Điều này có nghĩa là thời gian và nguồn lực phát triển sẽ giảm đáng kể.

Tuy nhiên, điều quan trọng là phải thừa nhận những hạn chế tiềm ẩn về độ chính xác của mã do AI tạo ra. Mặc dù nó có thể rẻ hơn đáng kể, nhưng nếu các thử nghiệm được tạo ra thường xuyên có sai sót (thậm chí với tỷ lệ lỗi 1% hoặc 10%), thì khoản tiết kiệm chi phí có thể bị ảnh hưởng do nhu cầu xác thực thủ công rộng rãi và làm lại.

Biết tiền tuyến: Phạm vi kiểm tra là gì?

Điều quan trọng là phải hiểu phạm vi kiểm thử phần mềm trước khi sử dụng tiềm năng của AI. Đó là thước đo được sử dụng trong kiểm thử phần mềm để cho biết lượng mã nguồn của chương trình được chạy trong quá trình kiểm thử.

“Mức độ bao phủ cao làm giảm khả năng xảy ra các lỗi chưa được phát hiện vì nó cho thấy phần lớn mã đã được đánh giá.”

Điều gì làm cho nó quan trọng?

Việc nhận biết các phần của mã có thể yêu cầu kiểm tra nhiều hơn sẽ trở nên dễ dàng hơn bằng cách biết phần nào đã được kiểm tra. Nó giúp giảm thiểu rủi ro, nâng cao chất lượng phần mềm và đảm bảo rằng sản phẩm hoàn thiện đáp ứng được mong đợi.

“Phạm vi kiểm tra cao đảm bảo sản phẩm chất lượng cao bằng cách giảm khả năng xảy ra lỗi không được phát hiện trong quá trình sản xuất.”

Ví dụ: hãy xem xét việc mở một ứng dụng ngân hàng mà không kiểm tra kỹ lưỡng chức năng chuyển tiền. Người tiêu dùng có thể phải chịu thiệt hại tài chính nếu sai sót không được chú ý.

• Thực tế không hoàn hảo của mã kiểm tra: Đúng là rất nhiều mã kiểm tra, thủ công hoặc tự động, vẫn còn chỗ để cải thiện về mặt kiến ​​trúc và tính ổn định. Điều này mở ra cơ hội cho AI mang đến một góc nhìn mới mẻ và thậm chí có khả năng cải thiện các cơ sở mã thử nghiệm hiện có.
• Chống lại sự thay đổi và thiên vị xác nhận: Những người thử nghiệm, giống như nhiều chuyên gia, có thể e ngại về khả năng AI làm gián đoạn quy trình làm việc đã thiết lập của họ. Một số người có thể tìm cách xác nhận thành kiến ​​của họ đối với AI bằng cách nhanh chóng loại bỏ thay vì khám phá đầy đủ khả năng của nó.
• Đánh giá thấp khả năng tự hoàn thiện của AI: Ý tưởng để AI kiểm tra mã do chính nó tạo ra thật hấp dẫn. Điều này nêu bật một khía cạnh quan trọng của các công cụ AI hiện đại: khả năng học hỏi và tinh chỉnh kết quả đầu ra bằng phản hồi. Việc loại bỏ mã do AI tạo ra mà không có quá trình lặp lại này sẽ bỏ lỡ một cơ hội lớn.

Biết cộng tác viên của bạn: AI sáng tạo

Không phải bất kỳ AI nào cũng có khả năng sáng tạo. Đó là lớp có thể tạo ra dữ liệu mới trông giống như dữ liệu được cung cấp. Sử dụng dữ liệu có sẵn, các mô hình này tạo ra dữ liệu mới có thể so sánh được nhưng khác biệt về mẫu, cấu trúc và thuộc tính. Văn bản, hình ảnh và video là những ví dụ điển hình.

Triển khai AI sáng tạo cho phạm vi kiểm thử phần mềm

• Giải quyết các khoảng trống yêu cầu: Thu hẹp các khoảng trống trong yêu cầu bằng cách dự báo các lỗi tiềm ẩn và phân tích các yêu cầu còn thiếu.
• Chủ động xác định lỗi: Kiểm tra kỹ lưỡng các yêu cầu để xác định các khiếm khuyết tiềm ẩn trong ứng dụng một cách chủ động.
• Phân tích xu hướng: Đánh giá độ nhạy của phần mềm và xác định các mẫu để nâng cao chất lượng tổng thể.
• Dự đoán lỗi thông qua việc xem xét trường hợp kiểm thử: Dự đoán lỗi bằng cách xem xét các trường hợp kiểm thử và giải quyết các vấn đề liên quan.
• Tăng cường phạm vi bao phủ tự động hóa: Dự đoán các khiếm khuyết do các vấn đề về phạm vi tự động hóa bằng cách cải thiện và mở rộng phạm vi tự động hóa.

Quan điểm

Kiểm thử phần mềm các phương pháp tiếp cận đã trải qua một sự thay đổi mô hình với việc kết hợp Gen AI trong việc tạo trường hợp thử nghiệm. AI tăng cường và tự động hóa việc xác định các trường hợp kiểm thử dựa trên yêu cầu và phân tích mã. Điều này cải thiện phạm vi phủ sóng và cho phép phần mềm phát triển nhanh hơn. Chúng ta đang tiến gần hơn đến thời điểm mà các ứng dụng phần mềm không chỉ sáng tạo, giàu tính năng mà còn đáng tin cậy và bền bỉ trước sự thay đổi liên tục khi các nhóm phát triển khai thác sức mạnh của Gen AI trong thử nghiệm. Một kỷ nguyên mới trong phát triển phần mềm đang nổi lên, trong đó thử nghiệm không chỉ là một giai đoạn mà còn là một thành phần thông minh và thiết yếu trong toàn bộ vòng đời nhờ sự hợp tác giữa chuyên môn của con người và trí tuệ nhân tạo.