AI已成为游戏测试的强大工具，它可简化工作流程、自动化错误检测并加速交付。
虽然这些功能提升了我们的工作效率，但出色的QA仍然需要一些独具人类特质的品质：像玩家一样思考的能力；读懂弦外之音的能力；以及运用对游戏的感知力确保游戏体验精妙、直观且有趣的能力。
在2025年Game Quality Forum和XDS的演讲中，Kaley Hurst，我们的首席营收官，以及Kate Mitchell，我们的QA总监，探讨了打造卓越玩家体验的关键：游戏不仅需要拥有完美的技术，还需要AI的高效率与QA专业人员的高情商的战略结合。
而这种转变已在重塑QA团队的工作方式。我们将在下文中探讨情商与协作的重要性，以及它们将如何在AI时代塑造QA的未来。
什么是情绪智力和情绪商数？
游戏测试员的工作核心是提供反馈。如今的游戏测试关乎建立信任、影响整体导向，以及指导开发团队尽可能完善他们的游戏。沟通不仅仅是我们工作的一部分，它就是工作本身。即便能够发现游戏版本中存在的最严峻的漏洞，如果测试员撰写的报告难以理解，便也无济于事。
在工具能帮我们更快生成数据的前提下，差异便体现在解读、共情和语气等人性层面上。换句话说，测试人员的真正价值不仅仅在于他们提供的内容，他们的表达方式更为关键。
而这就需要现代QA专业人员必备的技能，也就是情商。它的定义如下：
情绪智力（EI）是理解和管理自身情绪的能力，以及有效解读和回应他人情绪的能力。
情绪商数（EQ）是衡量一个人在现实生活中运用这些技能的指数标准。
尽管AI在处理许多技术性的任务方面表现出色，但当涉及需求人类情感的技能时，它与我们仍存在显著差距。
协作：游戏测试的根基
协作意味着作为集体的一部分工作（计划、协调和分享想法），以实现共同的目标。
尽管代理型AI可以被分配目标并完成任务，但基于训练数据的思考模式使其协作能力也相应受限。AI无法以人类的方式建立或参与社区关系。它无法拥有相互关怀、互惠或共同意义的体验，而这些是人类集体工作的核心。AI可以在语言上模仿共情，但无法做到真正感受或理解。
真正的合作需要读懂他人的言外之意，理解未说出口的顾虑，并随着时间的推移建立信任。然而，即使对人类而言，诸如情商和良好的协作能力等技能也需要努力培养。
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培养人类协作技能
在Side，我们将情商视为QA人员的核心能力。但自我反思、共情和清晰沟通的能力无法通过单次的培训传授——这些是通过持续实践以及不断面对现实世界挑战的过程中培养而得的。
以下是我们在团队中培养情商的方法：
全球QA研讨会：构建开放对话文化
每个月我们都会与不同地区的QA经理举办问题研讨会。这些是开放式的会议，参与人员会提出自身面临的阻碍、挑战和难关，并谋求协作式的问题解决和同伴辅导。
在收集了我们团队的反馈之后，结果显示，我们的管理者在面对团队领导方面的挑战时感觉得到了支持。从这些会议中，我们发现严重的技术问题实际并不多见。正相反，主导讨论的是人类造成的挑战，如沟通不畅、期望不一致以及人际冲突方面的问题。
这一发现帮助我们发展独特的技能提升方法。与其等待不切实际的“正式培训”，我们选择了互相协助对方发展。测试人员会跟随更有经验的同事学习不同的沟通技巧和反馈方法。而团队成员分享他们如何处理棘手的沟通流程，或是提供可能会带来挑战的反馈。
正是这一点对点方法培养了AI难以复制的人类洞察力：理解情境的能力、适应不同沟通风格的能力，以及建立真实关系的能力。所需的唯一成本是时间。由于与会者的互动对象都是每天朝夕相处的共事者，这种会议比单独的研讨会更有成效。
趣味因素：为什么游戏需要“人类制造的混乱”
在Kate最近参加的游戏会议上，与会者观看了两个AI机器人相互对战的回放视频。演示旨在展示AI的游戏能力，但结果却出乎意料地乏善可陈。
两个AI系统都以无比精准的技术进行着操作。他们前往战略上最优的位置，计算了最有效的路径，并执行了数学上最合理的行动。当一个机器人接近时，另一个会立即撤退到地图的另一侧，形成一个完全合乎逻辑，但可预见的僵局。两个机器人都在优化相同的行动，因此永远无法有一方胜出。他们把一场本应引人入胜的游戏变成了一场完全机械、效率至上的乏味死局。
这就点明了一个事实：尽管AI在游戏技术方面无懈可击，它却让游戏真正充满趣味的部分索然无味。
人工测试员会像玩家一样思考
即便在技术上做到天衣无缝，一款游戏还是有可能无法吸引玩家。从玩家的角度理解游戏不仅仅需要撰写代码的能力，还需要在其上的洞察力：
- 游戏设计和可玩性： 人工测试员能够识别出程序上正确，但给人以不合理感觉的功能。无论是过于陡峭的难度曲线，符合技术规范但“不趁手”的操作方式，还是不存在技术问题但令人感到无聊的游戏机制，人工测试员都能够将其一一识别。
- 玩家心理学：QA专业人员会像玩家、而非系统一样思考。他们明白玩家会尝试意想不到的方法，不遵循教程行动，而是设定自己的目标。除了技术上的漏洞之外，他们还可以识别对话何时不奏效、游戏机制何时破坏沉浸感，或者整体体验何时与预期的玩家体验不一致。
AI可以确保这些错误被妥善记录，并协助提高工作流程的效率，但无法评估一款游戏是否好玩。我们需要人类的混乱、无序、创造力和不可预测性来提高游戏的可玩性，因为这正是玩家之于游戏的意义。
为什么未来属于具备高情商的游戏团队
AI的潜力是不可思议的，我们也很幸运，生活在一个可以与之合作的时代。在Side，我们正在积极探索将Agentic工作流与基于LLM的AI整合到QA流程中的方式。但一切的关键仍然在于合作关系。
凭借在短时间内解析大量数据的能力，基于LLM的AI系统正在极大地提升我们创造拥有“完美技术”的游戏和产品的能力。然而，正如我们所知，技术上的完美并不足够——QA的最终目标是确保玩家拥有出色的体验。
而这就是为什么培养情绪智力（EI）和情绪商数（EQ）对于当今的QA团队而言至关重要。理解玩家、传达建设性的反馈意见与高效协作的跨团队合作能力才能帮助一款乏味的游戏获得引人入胜的基调。