2024年9月，modl.ai对美国303名开发者进行了一项调查，旨在审视游戏开发中质量保证（QA）的现状。参与者涵盖了广泛的背景和工作室规模，为QA在该行业中的演变提供了多样化的视角。
游戏开发中的QA
调查发现，94%的开发者已在其工作流程中实施了某种形式的QA自动化。然而，这些实施尚未包含基于人工智能的解决方案。在使用自动化的开发者中，39%表示他们超过一半的QA流程已实现自动化，这表明测试方法正显著转向效率和可扩展性。
尽管取得了这些进展，但发布完全无bug的游戏仍然是一个挑战。超过70%的开发者承认他们从未发布过没有bug的游戏。其余开发者在发布前实现全面QA覆盖方面也面临困难。只有23%的受访者表示所有必要的QA工作在发布前已完成，这表明持续存在的压力，如紧张的截止日期和资源限制。
此外，一半的受访开发者不同意或不确定QA预算是否与市场需求同步。这表明现代游戏开发的复杂性与为确保产品质量而分配的资源之间存在不匹配。
AI在QA未来中的重要性
对QA中人工智能的看法
该调查还探讨了开发者对人工智能在QA中作用的看法。绝大多数（94%）认为AI将在未来的QA流程中发挥重要作用。开发者指出了几个潜在的好处，包括更快地检测bug、自动报告问题以及无需人工干预即可持续运行测试的能力。
共有65%的受访者表示，他们认为AI在识别bug方面比传统方法更有效。此外，86%的受访者预计AI将随着时间的推移提高QA测试的速度。这些发现表明，人们对AI增强游戏测试的可靠性和效率的潜力抱有强烈乐观态度。
您不信任AI生成QA结果的主要原因
行业对AI的准备程度和信任度
尽管人们普遍相信AI的未来作用，但对当前准备程度和信任水平的看法各不相同。根据数据显示，87%的工作室认为他们已准备好将AI整合到其QA流程中。超过一半，即55%的受访者预计，随着时间的推移，AI的使用将降低QA成本。
然而，对AI生成结果的信任度仍然很低。只有16%的开发者表示完全信任AI结果，而10%表示完全不信任。开发者提到了几个担忧，包括缺乏人类直觉、不准确发现的可能性以及不同AI系统之间结果不一致。
尽管如此，对AI集成的兴趣正在增长。超过一半的受访者表示，他们有兴趣在将AI用于QA任务的工作室工作，这表明开发者对新技术的态度正在转变。
您认为AI在识别Bug方面有多有效？
AI采纳面临的挑战
尽管AI的潜在好处广受认可，但由于一些挑战，其采纳仍然有限。开发者指出，设置AI系统复杂、初始成本高以及团队内部阻力等问题。这些因素导致尽管整体准备就绪且兴趣浓厚，但集成速度较慢。
modl.ai的报告深入探讨了游戏开发者在当前环境下如何处理QA。它强调了自动化日益增长的作用以及对AI的新兴兴趣，同时也承认了在广泛采纳之前必须解决的障碍。随着行业的不断发展，将AI整合到QA实践中可能会变得更加可行，帮助开发者满足对游戏生产质量和效率日益增长的需求。
来源：modl.ai
