尽管人工智能在软件测试领域发挥着重要作用，但有一些论据表明人工智能不太可能完全取代软件测试工程师，而更可能成为他们的助手。以下是一些支持这一观点的论据：

复杂性和多样性：  软件系统通常非常复杂，测试场景多样，而人工智能在处理某些复杂问题和非标准测试情况时可能受限。根据国际数据公司（IDC）的报告，复杂性和多样性是软件测试中仍然需要人工智能难以覆盖的领域之一。

创造性和直觉：  测试工程师在测试过程中需要运用创造性思维和直觉来设计测试用例、发现隐藏的缺陷，并理解用户需求。这种直觉和创造性思维是人工智能目前难以完全模拟的。斯坦福大学的一项研究中，人工智能在处理具有创造性和直觉成分的任务时面临挑战。

伦理和社会因素：  软件测试涉及到一些伦理和社会因素，例如隐私问题和安全性考虑。测试工程师需要运用道德判断和人类智慧来解决这些问题。伦理判断是人工智能无法完全替代的领域。

人际交往和沟通：  软件测试工程师通常需要与多个团队的成员进行沟通和协作。有效的人际交往和沟通能力对于解释测试结果、提出改进建议以及推动问题解决至关重要。

持续学习和适应性：  软件测试工程师需要不断学习新的技术和工具，以适应迅速变化的技术环境。虽然人工智能可以处理大量数据并提供有益的信息，但测试工程师的学习和适应能力是不可或缺的。LinkedIn的《2020年全球技能短缺报告》中提到，持续学习和适应性是当今职场中最受雇主重视的技能之一。

这些论据表明，尽管人工智能在软件测试中起到关键作用，但在面对复杂性、创造性、伦理问题、沟通需求和持续学习等方面，人工智能难以完全取代软件测试工程师。相反，未来的发展更有可能是测试工程师与人工智能共同合作，各自发挥优势，实现更高效的软件测试过程。