2024年9月，modl.ai 对303名美国游戏开发者进行了调研，旨在考察游戏开发中质量保证（QA）的现状。受访者背景广泛，涵盖了不同规模的工作室，为行业内QA的演变提供了多元化的视角。
游戏开发中的QA
调查发现，94%的开发者已在工作流程中实施了某种形式的QA自动化。然而，这些实施方案尚未包含基于人工智能的解决方案。在采用自动化的开发者中，39%的人表示其超过一半的QA流程已实现自动化，这表明测试方法正向着高效化和可扩展性显著转变。
尽管取得了这些进展，但交付完全无Bug的游戏仍然是一项挑战。超过70%的开发者承认他们从未发布过一款完全没有Bug的游戏。其余开发者在发布前实现完全的QA覆盖也面临困难。仅有23%的受访者表示在发布前完成了所有必要的QA工作，这反映了紧迫的截止日期和资源限制等持续存在的压力。
此外，半数受访开发者表示不同意或不确定QA预算是否能跟上市场需求。这表明现代游戏开发复杂性与确保产品质量所分配的资源之间存在错位。
AI在QA未来中的重要性
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对人工智能在QA中作用的看法
此次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%）受访者认为，AI将在未来的QA流程中发挥重要作用。开发者指出了多项潜在优势，包括更快速地检测Bug、自动报告问题，以及在无需人工干预的情况下持续运行测试的能力。
总计65%的受访者认为，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将随着时间推移提高QA测试的速度。这些发现表明，开发者对AI提升游戏测试可靠性和效率的潜力持高度乐观态度。
你不信任AI生成的QA结果的主要原因
行业准备度与对AI的信任
尽管普遍看好AI的未来作用，但对于当前的准备度和信任水平，各方观点不一。数据显示，87%的工作室认为自己已准备好将AI纳入QA流程。超过半数（55%）的受访者预计，使用AI将随着时间推移降低QA成本。
然而，对AI生成结果的信任度仍然较低。仅有16%的开发者表示完全信任AI的产出，而10%的开发者表示完全不信任。开发者提到了多项顾虑，包括缺乏人类直觉、可能出现不准确的结论，以及不同AI系统之间结果的不一致性。
尽管如此，对AI集成的兴趣正在增长。超过半数的受访者表示，他们有兴趣在那些将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发生转变。
你认为AI在识别Bug方面有多有效？
AI应用的挑战
虽然AI的潜在优势已得到广泛认可，但由于多重挑战，其应用仍然有限。开发者指出了设置AI系统的复杂性、高昂的初始成本以及团队内部的抵触情绪。尽管整体准备度和兴趣较高，但这些因素导致了集成速度缓慢。
modl.ai的这份报告深入剖析了游戏开发者在当前环境下如何处理QA工作。它强调了自动化日益增长的作用和对AI的萌芽兴趣，同时也承认了在实现广泛应用前必须解决的障碍。随着行业的不断演进，将AI整合到QA实践中可能会变得更加可行，从而帮助开发者满足游戏制作中对质量和效率日益增长的需求。
来源: modl.ai
