인공지능과 소프트웨어 테스트: 현재와 미래

최근 인공지능(AI)은 다양한 분야에서 눈부신 성과를 거두고 있습니다. 특히 신경망 기반의 AI는 CT 스캔을 읽고 과일을 따는 등 다양한 응용 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. 그럼에도 불구하고, AI의 채택률은 분야에 따라 큰 차이를 보입니다. 예를 들어, 추천 엔진이나 고객 지원 봇 등 '인터넷 AI'는 우리 일상에서 매우 널리 사용되고 있지만, 소프트웨어 테스트와 같은 다른 많은 분야에서는 아직 갈 길이 멀어 보입니다.

이번 글에서는 소프트웨어 테스트 분야에서 신경망이 자동 테스트를 얼마나 잘 생성할 수 있는지, 그리고 AI가 이 분야에서 대중화되지 못하는 이유에 대해 살펴보겠습니다. 문제와 어려움을 중심으로 논의하는 이유는 시스템의 작동 방식에 대해 더 깊이 이해하기 위해서입니다. 이후에는 의료 분야와 같은 다른 산업에서 AI의 적용 사례를 살펴보고, 성숙한 산업에서의 경험이 오늘날 AI의 발전에 어떤 시사점을 제공하는지 알아보겠습니다.

 

인공지능과 소프트웨어 테스트: 현재와 미래

 

테스트 생성 현황

오늘날 ChatGPT, GitHub Copilot과 같은 AI 기반 도구는 코드와 테스트를 작성하는 데 널리 사용되고 있습니다. 그러나 아직도 자동 테스트는 대부분 사람이 작성하며, 신경망의 사용은 상황에 따라 다릅니다. 예를 들어, GitHub Copilot의 FAQ에 따르면, 제안된 코드가 수락되는 비율은 26%에 불과합니다. 이는 주로 개발자가 구글 검색이나 StackOverflow를 대체하는 빠른 도구로 사용하기 때문입니다.

 

소프트웨어 테스트에서의 AI 활용 문제점

1. 과도한 커버리지
2. 코드 반복
3. 복잡한 코드 이해
4. 맥락 이해 부족
5. 외부 도구 및 패턴 사용
6. 정리 작업

 

문제의 원인

이러한 문제들은 신경망이 로컬 프로젝트에 대한 깊은 지식이 없기 때문에 발생합니다. 또한 메서드의 맥락을 이해하지 못하며, 코드 반복이나 자원 사용 최적화에도 능하지 않습니다. 이러한 문제들은 코드의 고유한 특성 때문일 수 있습니다. 코드의 경우, 새로운 함수나 변수를 작성할 때마다 새로운 이름을 지정해야 하며, 이러한 이름들은 종종 길고 복잡합니다.

 

다른 분야와의 비교

의료 분야에서는 이미 AI가 널리 사용되고 있습니다. 그러나 이 분야에서도 데이터가 훈련된 모델과 실제 데이터가 다를 수 있어 여전히 어려움을 겪고 있습니다. 이를 해결하기 위해서는 로컬 환경에 맞춰 모델을 보정하거나, 데이터를 더 체계적으로 조직하는 것이 필요합니다.

 

해결 방안

AI 기반 도구가 더 잘 적용될 수 있도록 하기 위해서는 다음 두 가지 경로가 필요합니다:

1. 로컬 컨텍스트에 맞는 AI 도구 개발
2. 테스트 조직 방식을 신경망 요구에 맞게 조정

 

결론

새로운 기술이 등장할 때, 두 가지 경로가 있습니다. 첫째, 기존의 역할에 맞추려는 시도; 둘째, 경제가 새로운 기술에 맞춰 변화하는 것입니다. AI가 QA 분야에 잘 적용되기 위해서는 이 두 가지 경로를 모두 고려해야 합니다.

이번 글을 통해 AI가 소프트웨어 테스트에서 더 널리 사용될 수 있는 방안을 모색해보았습니다. 앞으로도 AI 기술이 발전함에 따라, 더 많은 분야에서 혁신적인 변화를 기대할 수 있을 것입니다.