Hnatushenko, Volodymyr V.Pavlenko Iegor V.2024-04-262024-04-262024Hnatushenko V. V., Pavlenko I. V. The Use of Generative Artificial Intelligence in Software Testing. System technologies. Dnipro, 2024. Vol. 2, No. 151. P. 113–123. DOI: 10.34185/1562-9945-2-151-2024-10.1562-9945 (Print)2707-7977 (Online)https://journals.nmetau.edu.ua/index.php/st/article/view/1714https://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/18515V. Hnatushenko: ORCID 0000-0003-3140-3788ENG: This article explores the potential of using generative artificial intelligence (AI) for software testing, reflecting on both the advantages and potential drawbacks of this emerging technology. Considering the vital role of rigorous testing in software production, the authors ponder whether generative AI could make the testing process more efficient and comprehensive, without the need to increase resources. The article delves into the current limitations of this technology, emphasizing the need for continuous exploration and adaptation. It concludes with a summation of potential innovative solutions and avenues for future investigation. The paper encourages discussions surrounding the question of fully automated testing and the role of human specialists in the future of QA. It ultimately provides a thought-provoking reflection on the intersection of emerging technologies, and their societal impacts.UKR: У роботі досліджується потенціал використання генеративного штучного інтелекту (GenAI) на основі великих мовних моделей (LLM) з трансформерами для покращення різних аспектів тестування програмного забезпечення. Акцент робиться на можливих практичних застосуваннях і проблемах, що виникають у цих нових підходах. Визначено проблеми тестування і потенціал генеративного ШІ для можливого їх вирішення або зниження їх впливу на ведення проектів програмних систем. Хоча генеративний ШІ на даному етапу розвитку не є повною заміною тестувальникам-людям, він пропонує значні перспективи як потужний допоміжний інструмент, який може трансформувати практики тестування. Очікуваними перевагами є "самовиліковні" тести, які адаптуються до змін коду; генерація тестів у фоновому режимі; можливість генерувати тести з різних джерел (моделей, описів природною мовою, неофіційної документації), і врешті-решт – підвищення продуктивності праці тестувальників. Зазначено виклики використання генеративного ШІ на великих мовних моделях з трансформерами.engenerative AIGenAIsoftware testinglarge language modeltest automationAI-augmented testingAI-assistantautonomous test creationгенеративний ШІтестування програмного забезпеченнявелика мовна модельавтоматизація тестуванняШІ-доповнене тестуванняШІ-помічникавтономне створення тестівКІТСTECHNOLOGY::Information technologyArticle10.34185/1562-9945-2-151-2024-10