위클리 인사이트 By 오웬 (Y26W33)

26.08.10 ~ 26.08.14

소프트웨어 테스팅에 대한 책을 읽으며

요즘에 틈틈이 개발 서적을 읽고 있는데 <이펙티브 소프트웨어 테스팅>이라는 책을 보고 있다. 보면 볼수록 테스트를 정말 꼼꼼하게 하는 과정에서는 아무리 훌륭한 AI 모델이라도 한계가 있겠다는 생각이 들었다. 책에서는 간단한 명세 기반 테스트 예제를 소개를 하는데, 간단한 기능임에도 입력값에 따라서 나올 수 있는 케이스가 기하급수적으로 늘어나고 요구사항이 하나만 바뀌어도 많은 변화가 생긴다. 구획과 경계를 나누고 구체적인 테스트 케이스를 작성하는 것은 오히려 AI보다 사람이 더 잘할 수도 있겠다는 생각이 들었다. 이 기능을 만든 주체가 사람이라면 말이다.

요즘 기능을 구현하는 데 드는 시간은 AI로 인하여 점점 줄어들고 있고, 처음에 설계를 하고 구현된 걸 테스트하는 시간이 오히려 더 늘어나고 있다. 이전에는 구현을 하는 데 오래 걸려서 테스트를 급하게 하고 넘어갔다면, 요즘에는 테스트를 해도 해도 고칠 것들이 보여서 그런지 테스트의 중요성을 더 체감하고 있다. 앞으로 더 뛰어난 AI 모델이 나온다면, 테스트를 완벽하게 할 수 있는 날이 올까? 지금은 100개 중에 99개의 테스트가 성공해도 1개가 실패하면 해당 제품을 사용할 수 없는 분야가 많이 있는데 (의료, 금융, 보안 등) 이 정확도가 99.9, 99.99 더 높아지는 날이 언젠가는 오지 않을까 생각한다. 그 때까지는 구현에 책임을 지는 개발자가 테스트를 꼼꼼하게 해야 하는 것이 여전히 중요하지 않을까 싶다.