自从计算机科学的黎明时期以来，软件质量的发展经历了一系列的转折和里程碑。从最初的功能性需求，到现在的全面考虑功能性、性能效率、兼容性、易用性、可靠性、信息安全性、维护性和可移植性等等，软件质量的定义和重要性都有了显著的提高。
在1960年代和1970年代，软件开发主要是为了满足功能需求，而对软件的质量并没有过多的考虑。随着计算机系统变得越来越复杂，人们开始意识到软件质量的重要性。在这个阶段，人们主要依赖手动测试，但这种测试方法成本高昂，效率低下。
进入1980年代和1990年代，随着技术的进步，软件测试的方法也有了显著的改进。人们开始使用测试工具，这些工具可以在短时间内检测出大量的错误。同时，人们也开始关注软件开发过程中的质量管理，例如引入了软件开发生命周期模型。
21世纪初，软件质量的重要性得到了全球的认可。全球的标准化组织开始制定软件质量的标准和最佳实践。如今，软件质量已经成为企业竞争力的关键因素之一。随着DevOps和敏捷开发的流行，软件质量不再仅仅是测试阶段的任务，而是贯穿于整个软件开发生命周期。它为开发和运维团队提供了一种全新的方式来管理和提高软件质量。而随着人工智能和机器学习技术的发展，软件测试的方法也在不断进步。以Testin云测为代表的头部企业将人工智能技术引入到测试过程中来，智能测试时代正式开启。
据了解，目前Testin云测已经开始探索使用大模型辅助生成代码，预估软件开发效率将提升20%至30%。同时，Testin云测也正在测试评估国内、国外的开源大模型能力，尝试用大模型助力测试用例分析、测试需求分析、测试报告解读等软件测试环节，从测试的结果来看，也能达到20%至30%的效率提升。
在2023世界人工智能大会上，用大模型测试大模型的技术趋势已经开始涌现。而大模型的引入，使得我们可以通过机器自动化进行大部分的测试工作，大大提高了我们的工作效率。此外，大模型还可以帮助我们更深入、更全面地理解软件的功能和性能，从而更准确地找出可能的问题和错误。
随着软件的市场的扩大，更多的国内企业也开始认识到软件测试的重要性，软件测试行业正在向智能测试、测试服务化等方向发展，而对于大模型在软件行业的应用，更多的业内专家表示这必将是软件测试行业的未来和新的增长点。
