AI 正在徹底改變軟體測試方式，使企業開發團隊能在規模化的同時維持資安合規，也讓嵌入式開發者能在受限的硬體資源上驗證系統安全性。本文將帶您了解 AI 如何在「人類監督」下成為強大的助力，同時避免在缺乏防護機制下帶來風險。
在軟體測試中導入 AI，正在加速團隊在兩個不同領域——嵌入式與企業應用——中設計、執行與維護測試的方式。
- 在企業環境中，AI 驅動的軟體測試能協助團隊在擴充規模的同時，仍符合隱私與資安要求。
- 在嵌入式系統中，AI 必須能在受限的硬體上驗證確定性的安全性，並遵循如 ISO 26262 與 MISRA 等國際標準。
若運用得當，AI 能強化人員效能並提前測試流程（shift-left）；若運用不當，則可能只是提升測試覆蓋率，卻無法真正驗證系統行為。
AI 在軟體測試中的應用方式
AI 在軟體測試中扮演輔助角色。它能加速測試編寫、選擇與修正的流程，但並不能單靠 AI 來提升程式碼品質。應將 AI 的輸出視為「初稿」，並持續依照開發標準進行人工審查，以確保加快速度的同時不會產生新的風險。
Parasoft 在其工具套件中結合了三種類型的 AI——專有演算法、生成式 AI 與代理式 AI——並將這些能力整合到開發流程中：包括在 IDE 內輔助開發、進行靜態分析、以及在報告與分析階段提供協助。
AI 最能發揮效益的環節
要讓 AI 發揮最大效益，應從開發早期、越接近程式碼越好。利用靜態分析在程式提交階段就發現違規問題，在變更內容仍新鮮時自動產生單元測試與 API 測試，並將測試與程式碼相連結，只執行真正有意義的測項。這種早期偵測機制可減少返工並防止回歸錯誤進入整合階段。
- 規劃與風險分析：透過變更歷史、覆蓋率與關鍵性分析，優先鎖定高風險區域。
- 測試設計與產生：根據契約、程式碼與範例自動產生單元、API 與情境測試，並進行人工審查與微調。
- 資料與測試環境：建立真實的資料集，並虛擬化不穩定或成本高的相依元件，使回歸測試能重現。
- 執行與測項選擇：透過變更導向的測試選擇，為每次建置執行最小且最相關的測試集合。
- 分析與分類：將失敗案例群組化、偵測異常並提出修正建議。
- 維護：隨著介面變動，更新脆弱的斷言。
- 文件與合規：將測試證據對應至規範要求，產出可供稽核的報告。
標準導入：需考量的三個層次
AI 的角色會隨著系統所需達成的合規深度而不同：
- 資安層級（廣而淺）
企業團隊最重視的是隱私與資安，通常需遵循如 HIPAA、GDPR、OWASP、CWE 等標準。AI 可協助執行檢查規則、標示違規項目、提出修正建議並彙整證據，以便展示符合性。
- 功能安全／安全導向層級
對於嵌入式程式碼而言，MISRA 或 AUTOSAR C++14 等規範是關鍵。AI 可用來檢查程式碼是否符合這些規則，並建議相容的修正方式。所使用的工具必須支援這些標準，並在必要時提供可用於安全關鍵流程的工具認證證據。
- 完全合規層級
對於安全關鍵產品，必須在測試、文件與驗證面提供具認證等級的證據。AI 能協助收集相關產出並維持文件更新，而人工審查則確保所有變更均安全且有效。
語言與執行環境注意事項
對於 Java 與 .NET 開發，Parasoft 的 Jtest 與 dotTEST 支援與 OpenAI 或企業自行管理的 LLM 整合運作。
在 C/C++ 開發中，團隊通常將 C/C++test 與像 Copilot 這類程式碼助理搭配使用，同時依賴 Parasoft 進行深度靜態分析與標準規範檢查。
探索 Parasoft 為不同專案需求所設計的多種合規解決方案，這些方案可依照特定規範集進行調整與套用。
嵌入式 vs. 企業級測試一覽
企業領域
在企業環境中，重心在於資料治理與系統效能。這類團隊通常在大規模環境中運作，並與各種業務系統整合，同時必須符合像 HIPAA 與 GDPR 等隱私與資安規範。OWASP 與 CWE 等安全標準則提供實務上的最佳做法指引。
AI 能加速規範檢查與違規修正的流程，並可自動產生程式碼修補建議，讓開發者在一個 sprint 內審查並套用。報告與分析工具可協助團隊判斷修正優先順序，並找出可同時解決多項問題的變更。
嵌入式領域
在嵌入式系統中，重點是確保在受限資源環境下執行的軟體具備可預測的安全性。每一行程式碼在發佈前都必須經過嚴格驗證，確保正確無誤。
像 CERT、MISRA 與 AUTOSAR 等標準會規範你撰寫、分析、測試與撰寫文件的方式。
AI／ML 可協助依據安全規範檢查程式碼並提出相容的修正建議。妥善運用 AI 可加快開發與程式分析流程，同時讓團隊隨時掌握合規進度。
跨越兩個領域的整合應用
Parasoft 採用混合式 AI 策略，結合專有演算法、生成式 AI、代理式 AI，以及非 AI 技術，例如服務虛擬化與成熟的靜態分析。
對於 Java 與 .NET，Jtest 與 dotTEST 可與 OpenAI 或客戶自建的 LLM 整合；而在 C/C++ 環境中，C/C++test 專注於依標準導向的分析，開發者則可輔以 Copilot 提供程式碼建議。
無論是企業系統還是嵌入式系統，最終目標都相同——找出重點問題、及時修正，並以透明且可稽核的報告展現合規成果。
AI 在測試中的主要優勢與潛在風險
AI 是人力的放大器，而非替代者。若運用得當，它能加速測試撰寫、測項選擇與問題修正。我們的作法是精準導入 AI 並保持人員參與，確保每個測試都具備實際意義。
可預期的具體效益
- 更快建立可執行的實用測試：
自動產生具備斷言（assertions）、參數化資料與真實輸入值的單元與 API 測試。
透過追蹤斷言密度、關鍵模組覆蓋率成長，以及測試撰寫時間，確保目標是「驗證行為正確性」，而非僅僅讓程式可執行。
- 縮短回歸測試週期：
將測試與程式碼變更關聯，使每次建置僅執行受影響的測試。
可透過測試集執行時間、受影響測試比例，以及從提交到測試結果的前置時間來衡量效益。
- 加速資安與合規問題的修正：
利用 AI 從靜態分析結果中提出程式修補建議，再由開發者審查與採用。
可觀察的指標包括每個 sprint 解決的違規數量、掃描後回到「綠燈」狀態的時間，以及一次修正成功率。
- 穩定且可重現的測試環境：
當相依服務不可用或成本過高時，建立虛擬服務以支援測試。
可追蹤的指標包含被阻擋的測試次數、環境可用時間，以及建立可測環境所需時間。
- 更快速且明確的測試結果分類：
將測試失敗案例分群、找出異常並依疑似根因分組。
衡量指標包括平均分類時間與重複缺陷比率。
- 更高的標準符合度信心：
將靜態分析結果對應到 OWASP、CWE、MISRA、AUTOSAR C++14 與內部規範。
可監控的項目包括規則通過率與報告的稽核準備度。
AI 過度依賴的七個警訊
- 測試覆蓋率提升但錯誤外洩增加：覆蓋行數更多，但進入正式版本的缺陷也變多。
- 「空洞」測試：許多測試執行了程式路徑，卻缺乏或僅有薄弱的斷言，導致無法真正驗證行為。
- 缺乏人工審查：AI 產生的程式碼與測試在未經審核或無可追蹤性下被直接合併。
- 虛榮指標導向：團隊只關注測試數量、套件或程式行數，而非系統穩定度、修正率與用戶影響。
- 資料治理漏洞：提示或訓練資料中含有機密或受管制資訊，卻缺乏控管。
- 政策不符：在受管制環境中啟用生成式 AI，卻未經風險審核或工具認證。
- 結果不一致：相同輸入下輸出結果卻飄移，且無人追查原因。
Parasoft 如何避免常見陷阱
- 能驗證功能的測試：我們的 AI 不會產生「空洞」的測試，而是建立具備豐富測試資料、斷言（assertions）與參數化設計的測試，用來驗證實際行為。
- 人類審查是設計的一部分：在 AI 產生的內容進入程式碼庫之前，都會經過人工審閱。這確保團隊持續掌握品質、安全性與合規性。
- 精準勝於炒作：我們結合自有演算法、生成式 AI 與代理型（agentic）AI，各自發揮實際價值。這些功能整合在 IDE 內的靜態分析、報告與分析流程中，讓開發與測試工作更高效。
善用 AI 以更少資源完成更多工作，並透過明確指標加以驗證：前置時間（lead time）、測試執行時間、flake rate（不穩定測試比率）、缺陷逃逸率、缺陷分類處理時間、每次 sprint 修復的違規數量，以及可供稽核的證據。
如果這些品質指標惡化、但測試數量卻上升，那就代表你過度依賴工具、而在品質投入上不足。
應用實例：AI 與人類如何協同合作
AI 無法做到的事？AI 在軟體測試中無法自行設定品質目標、定義需求，或決定何謂「足夠好」。它也不能批准安全關鍵變更、單獨保證合規，或取代人類在模糊流程、視覺檢查與可及性審查中的判斷力。
把 AI 視為放大器而非取代者。讓人類持續參與審查，確保測試真正驗證行為，而不只是執行程式碼。
AI 目前能帶來的幫助
1. 快速建立或擴充回歸測試套件。
當測試覆蓋率不足，特別是在舊有程式碼上時，可以利用 AI 協助產生高效的單元與 API 測試。實務上，開發者可透過 Jtest 與 dotTEST 加速單元測試建立，團隊則可藉由 SOAtest 的自動產生與 agentic 功能擴展 API 覆蓋率。
Parasoft 的方法不只是產生可執行的「測試骨架」，而是加入斷言、參數化資料與真實輸入，確保測試真正驗證功能，而非僅僅執行程式碼。
2. 透過服務虛擬化穩定測試環境。
第三方服務、尚在開發中的模組或付費依賴項都可能阻礙回歸測試。利用服務虛擬化來模擬這些系統，讓 CI/CD 流程不中斷。
你可以從簡單的請求–回應（request-response）對應表開始，逐步擴充。生成式 AI 能根據服務定義與流量範例快速建立虛擬資產，讓 QA 團隊即使不具備深度腳本能力，也能輕鬆導入與擴展虛擬化測試。
3. 以變更為基礎選擇測試範圍。
大型測試套件可能需要數小時甚至數天。透過變更導向的測試選擇，讓每次建置只執行受影響的部分。這樣可維持關鍵區域的覆蓋率，並縮短跨 sprint 的回饋週期。AI 會進一步強化測試對應與優先排序，確保關鍵路徑優先驗證。
4. 更快速地修復安全與合規問題。
執行靜態分析時，依據 OWASP、CWE、MISRA、AUTOSAR 以及公司內部政策檢查程式碼。AI 會提出修正建議，再由人員審查並在一個 sprint 內完成修復。報告與分析功能可協助判斷優先修復項目，並了解單一變更如何同時解決多個問題。
5. 在 IDE 中更快撰寫測試。
在 VS Code 等編輯器中使用生成式 AI 助手，可用自然語言撰寫測試、生成斷言、擷取步驟值並於後續重用。由於這些助手基於 Parasoft 文件訓練，新手能快速上手，熟練者則能更高效工作。
確保 AI 持續有用的防護原則
- 對所有 AI 產生的變更都進行人工審查。未經核准與追溯者不得合併。
- 衡量真正重要的成果：前置時間、測試套件執行時間、flake rate、缺陷逃逸率、平均分類處理時間，以及每次 sprint 修復的違規數量。若這些趨勢惡化而測試數量上升，代表過度依賴工具。
- 遵循資料治理與政策規範。在受監管的環境下，應於風險與合規團隊準備就緒後才啟用生成式 AI，以加速既有信任範圍內的工作。
最終結果是職責清晰分工：AI 處理回歸測試中重複且大量的任務（產生、篩選、分類與修復），而人類則負責監督目標、安全、合規與最終品質判定。
用 Parasoft 自動化 AI 測試
Parasoft 以人機協作（human-in-the-loop）的精準方式，將 AI 應用於真實團隊與實際軟體開發流程中。
您將在最需要的地方獲得生成式與代理型 AI 的速度優勢，同時結合 Parasoft 專有的分析與治理機制，確保報告與資料具備可追溯性與可信度。
- 程式碼層級品質。加速單元測試並在早期提升程式品質。Jtest 能自動建立與執行 JUnit 測試，並根據程式變更優化測試流程；若搭配 LLM，可讓測試更強健。dotTEST 則在 IDE 內即時提供靜態分析，使問題在撰寫程式時即被發現。Parasoft 也支援與 OpenAI 或企業自管 LLM 整合，用於改進測試與修正違規，且所有變更皆須審查後方可合併。
- API 與端到端品質。SOAtest 加速 API 測試建立，能建議斷言並利用智慧 AI 產生具豐富資料的情境測試。AI Assertor 支援以自然語言驗證複雜邏輯，使團隊能驗證實際行為，而不只是執行程式碼。
- 穩定的測試環境。Virtualize 模擬緩慢、昂貴或不可用的依賴元件以消除阻礙。可先從簡單的 request-response 對應開始，再擴展為使用 CSV 或 Excel 的資料驅動資產，並於適當時機導入 AI，根據服務定義與流量自動產生虛擬服務。
- 利用測試影響分析聚焦執行。僅執行受程式變更影響的測試，保持回饋迴圈緊密。DTP 的 Test Impact Analysis 可對應測試與程式碼差異，讓每日建置僅執行最相關的測試，完整基準測試則定期運作。
- 分析與報告。DTP 整合測試結果、突顯異常，並產出可供稽核的證據。安全與合規（例如 CWE）以及安全報告流程，協助團隊明確了解應優先修復的問題，並掌握一個修正如何同時解決多項違規。
- 嵌入式應用就緒。對於 C/C++，C/C++test 提供靜態分析、單元測試、覆蓋率與安全流程，符合 ISO 26262 等標準，並可取得 TÜV SÜD 工具認證證書。
WoodmenLife 透過服務虛擬化、智慧測試選擇、強健的 API 自動化與嚴謹的 CI 流程，將回歸測試時間縮短 212%，在 13 個版本中實現 84.5 萬美元投資報酬，並達到 360 倍的測試速度提升。
本文由Parasoft提供