最近科技圈滿是「AI 讓手動測試消亡」的聲音，聽起來是不是很耳熟？2018 年自動化技術普及時，這類文章也刷過一波屏。但 8 年過去了，我們真的解決「品質」問題了嗎？
我想分享幾個關於測試的底層邏輯，這是 AI 至今（甚至未來）都無法跨越的鴻溝。
1. 區分「檢查」與「測試」：勞動可以自動化，但認知不行 這是最核心的底層邏輯：
- 檢查 (Checking)： 驗證預期結果，這是機械性的勞動。AI 確實能比人做得更快、更準。
- 測試 (Testing)： 是探索、是實驗、是批判性思考。 AI 是基於「已知」的數據在預測；但測試是為了找出「未知」的風險。如果你每天的工作只是在寫腳本驗證功能通不通，那你確實會被 AI 取代；但如果你是在「挑戰」產品，AI 只是你的槓桿。
2. AI 缺乏「風險感」：軟體測試本質上是風險管理 自動化報告會告訴你「按鈕點得通」，但專業的測試者會告訴你：「雖然功能通了，但在這個業務情境下，一旦高併發流量進來，這個設計會導致數據死結。」 風險是有情境（Context）的。AI 不懂公司今年的商業目標，也不懂這個版本對客戶的致命程度。風險管理需要的是「價值判斷」，而不僅僅是「邏輯運算」。
3. 「機器人使用介面」的集體盲點 我們常開玩笑說，現在是用機器人（AI）去模擬人類，操作那個「本來是給人用的介面（GUI）」。 這很荒謬。AI 感覺不到流程的彆扭，感覺不到載入動畫帶來的焦慮。共感（Empathy）是軟體的生命線。 軟體是寫給人用的，如果測試過程中「沒人參與」，我們就只是在產出一堆冷冰冰、看似正確卻難用的廢鐵。
4. 避免「集體平庸」的陷阱 當所有團隊都依賴 AI 生成標準化測項時，產品的安全性與穩定性會陷入一種「平庸的脆弱」。大家都避開了同樣的錯誤，卻也同時漏掉了那些需要「直覺」與「經驗」才能嗅出的邊緣案例（Edge Cases）。
給同行的真心話：
在 2026 年，如果你是一個測試人員，請不要與 AI 競爭「速度」，那必輸無疑。 你要與它競爭的是：
- 批判性思維： 敢於質疑 PM 的需求、挑戰 RD 的實作邏輯。
- 社會性協作： 在團隊溝通中推動品質文化，這不是寫 Code 能解決的。
- 實驗精神： 像科學家一樣，去挖掘那些隱藏在規格書背後的真相。
測試不會消失，它只是正在回歸它的本質——一種高階的認知活動。
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