AI-Driven Tools in Modern Software Quality Assurance: An Assessment of Benefits, Challenges, and Future Directions

📄 arXiv: 2506.16586v1 📥 PDF

作者: Ihor Pysmennyi, Roman Kyslyi, Kyrylo Kleshch

分类: cs.SE, cs.AI

发布日期: 2025-06-19

备注: 11 pages, 9 figures

期刊: Technology Audit and Production Reserves, 3(2(83)), 44-54 (2025)

DOI: 10.15587/2706-5448.2025.330595

💡 一句话要点

提出AI驱动工具以解决现代软件质量保证中的挑战

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 软件质量保证 人工智能 自动化测试 大型语言模型 测试用例生成 验证与验证 软件开发 测试效率

📋 核心要点

  1. 现有质量保证方法难以应对现代软件系统的复杂性和快速迭代，导致质量问题频发。
  2. 本研究提出将AI驱动工具整合进QA流程，以提升测试效率和准确性，解决传统方法的局限。
  3. 实验结果显示，生成的测试用例仅有8.3%的不稳定执行，表明AI方法在QA中的应用潜力巨大。

📝 摘要（中文）

传统质量保证（QA）方法在应对现代软件系统的复杂性、规模和快速迭代周期方面面临重大挑战，资源有限导致质量问题的成本显著增加。本研究的对象是现代分布式软件应用的质量保证流程，旨在评估将现代AI工具整合到质量保证过程中的好处、挑战和前景。我们对验证和验证过程的影响进行了全面分析，涵盖了探索性测试分析、等价划分和边界分析、变形测试等。通过对样本企业应用进行端到端回归测试，结果显示生成的测试用例仅有8.3%的不稳定执行，表明所提出方法的显著潜力。然而，研究也指出了在实际应用中面临的挑战，包括生成语义相同覆盖的困难、现有大型语言模型的“黑箱”特性及缺乏可解释性等，强调了对生成工件和测试执行结果进行彻底验证的必要性。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决传统质量保证方法在现代分布式软件应用中的不足，特别是面对复杂性和资源限制时的挑战。现有方法在验证和验证过程中效率低下，导致质量问题频繁出现。

核心思路：论文提出通过整合现代AI工具，特别是大型语言模型，来优化质量保证流程。通过自动化测试用例生成和执行，旨在提高测试的覆盖率和准确性，从而降低人工干预的需求。

技术框架：整体架构包括多个模块：首先是测试用例生成模块，利用AI技术生成覆盖不同场景的测试用例；其次是测试执行模块，执行生成的测试用例并记录结果；最后是结果分析模块，对测试结果进行评估和优化。

关键创新：最重要的技术创新在于将AI驱动的自动化测试与传统QA流程结合，显著提高了测试效率和准确性。与现有方法相比，该方法能够更好地处理复杂的测试场景和快速迭代的需求。

关键设计：在参数设置上，研究采用了特定的损失函数以优化测试用例的生成质量，同时设计了适应性强的网络结构以处理不同类型的测试场景。

📊 实验亮点

实验结果显示，生成的测试用例中仅有8.3%的执行不稳定，表明AI驱动的测试方法在提高测试效率和准确性方面具有显著优势。这一结果与传统方法相比，展示了AI在质量保证领域的巨大潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括软件开发、测试自动化和质量保证等。通过引入AI驱动的工具，企业可以显著提高软件质量，降低测试成本，并加快产品上市时间。未来，这种方法可能会在更广泛的行业中得到应用，推动软件开发流程的变革。

📄 摘要（原文）

Traditional quality assurance (QA) methods face significant challenges in addressing the complexity, scale, and rapid iteration cycles of modern software systems and are strained by limited resources available, leading to substantial costs associated with poor quality. The object of this research is the Quality Assurance processes for modern distributed software applications. The subject of the research is the assessment of the benefits, challenges, and prospects of integrating modern AI-oriented tools into quality assurance processes. We performed comprehensive analysis of implications on both verification and validation processes covering exploratory test analyses, equivalence partitioning and boundary analyses, metamorphic testing, finding inconsistencies in acceptance criteria (AC), static analyses, test case generation, unit test generation, test suit optimization and assessment, end to end scenario execution. End to end regression of sample enterprise application utilizing AI-agents over generated test scenarios was implemented as a proof of concept highlighting practical use of the study. The results, with only 8.3% flaky executions of generated test cases, indicate significant potential for the proposed approaches. However, the study also identified substantial challenges for practical adoption concerning generation of semantically identical coverage, "black box" nature and lack of explainability from state-of-the-art Large Language Models (LLMs), the tendency to correct mutated test cases to match expected results, underscoring the necessity for thorough verification of both generated artifacts and test execution results. The research demonstrates AI's transformative potential for QA but highlights the importance of a strategic approach to implementing these technologies, considering the identified limitations and the need for developing appropriate verification methodologies.