在AI浪潮的推动下，测试技术的发展逐步从“自动化测试”向“智动化测试”方向发展。不少测试人开始为未来担忧，今天我们就让DeepSeek从AI替代测试的本质、可替代的测试内容、未来方向以及落地计划等4个维度进行分析，看看它是如何分析我们的焦虑，并给出了哪些可实施化的建议！

　　AI代替测试的本质是什么？

　　AI替代测试的本质不是取代测试人员，它是通过替代规则明确、数据量大、重复性高的测试任务，从而重构测试工作的价值分配，推动测试活动向更高阶的“质量赋能”进化。

　　从短期看：是工具替代（替代重复劳动），优化测试效率；

　　从长期看：是价值重构（重塑测试角色），推动测试从“成本部门”转向“质量赋能中心”。

　　哪些内容都有可能被AI替代

　　上述我们了解了AI替代测试的本质，那AI具体会替代哪些测试工作呢？我们从高风险替代、中风险替代以及低风险替代三个方面，一起来看看DeepSeek是回答的。

　　一、高替代风险

　　高替代风险：AI已能显著替代或即将成熟；

　　1. 重复性脚本编写与执行

　　任务：基于固定规则的自动化测试脚本生成（如UI元素定位、接口参数填充）。

　　AI替代能力：通过自然语言处理（NLP）解析需求文档，或通过录制用户操作自动生成脚本（如Testim、Selenium IDE）。

　　案例：AI工具可根据用户行为日志生成覆盖核心流程的脚本，减少手动编码。

　　2. 大规模回归测试

　　任务：代码变更后对历史功能的重复验证。

　　AI替代能力：AI可智能筛选受影响的测试用例（如Facebook的Sapienz），动态优化回归范围。

　　案例：AI结合代码变更分析，仅运行必要测试，节省90%执行时间。

　　3. 基础缺陷检测

　　任务：通过日志分析、静态代码扫描发现语法错误、空指针等常见问题。

　　AI替代能力：基于模式匹配（如DeepCode、SonarQube）或异常检测模型快速定位缺陷。

　　案例：AI在持续集成（CI）中实时扫描代码，标记潜在风险。

　　4. 测试数据生成

　　任务：创建符合规则的测试数据（如邮箱、身份证号）。

　　AI替代能力：生成合成数据（SDV工具）或模拟真实用户行为数据。

　　案例：AI生成带有隐私保护的医疗测试数据，替代手动脱敏。

　　应对策略：

　　掌握AI测试工具（如AI驱动测试平台），从“写脚本”转向“设计AI训练数据”。

　　深入理解AI测试逻辑，避免成为“工具的点工”。

　　二、中替代风险

　　中替代风险：AI可辅助，但需人类协作；

　　1. 测试用例设计

　　任务：基于需求设计覆盖场景的测试用例。

　　AI替代能力：AI可推荐用例组合（如Test.ai），但需人类审核业务合理性。

　　案例：AI根据用户行为数据生成高频场景用例，测试人员补充边缘场景。

　　2. 性能测试分析与调优

　　任务：分析性能瓶颈（如响应时间、吞吐量）。

　　AI替代能力：AI可预测负载峰值（如LoadRunner  Cloud），但调优策略依赖经验。

　　案例：AI识别数据库慢查询，测试人员结合业务设计索引优化方案。

　　3. 兼容性测试

　　任务：多设备、多浏览器适配验证。

　　AI替代能力：云测试平台（如BrowserStack）自动遍历设备，但特殊交互需人工确认。

　　案例：AI批量执行基础适配测试，测试人员重点验证触屏手势等复杂交互。

　　4. API测试

　　任务：验证接口功能与数据准确性。

　　AI替代能力：AI生成接口测试模板（如Postman+AI插件），但业务逻辑耦合场景需人工设计。

　　案例：AI自动化验证接口响应状态码，测试人员补充业务数据流转测试。

　　应对策略：

　　提升业务建模能力，主导AI无法覆盖的复杂场景测试。

　　学习AI工具的结果分析与二次优化，成为“AI测试策略师”。

　　三、低替代风险

　　低替代风险：人类核心优势领域；

　　1. 用户体验（UX）测试

　　任务：评估界面流畅度、交互逻辑是否符合用户直觉。

　　不可替代性：依赖人类同理心与主观体验，AI难以量化“情感化设计”。

　　案例：测试人员发现“支付按钮颜色误导用户”，AI无法识别此类设计缺陷。

　　2. 复杂业务逻辑验证

　　任务：金融风控、医疗流程等强领域知识场景的测试。

　　不可替代性：AI缺乏对行业规则、合规要求的深度理解。

　　案例：保险理赔规则涉及法律条款，需测试人员结合业务知识设计用例。

　　3. 探索性测试与安全测试

　　任务：通过直觉发现隐藏漏洞（如安全攻防、边界条件）。

　　不可替代性：依赖人类创造性思维，AI在非结构化场景中表现有限。

　　案例：测试人员模拟黑客思维，发现身份认证绕过漏洞。

　　4. 质量文化与团队协作

　　任务：推动跨团队质量意识、制定测试策略、沟通缺陷修复优先级

　　不可替代性：AI无法替代人际沟通、谈判与领导力。

　　案例：测试人员协调开发与产品团队，平衡需求变更与质量风险。

　　应对策略：

　　深耕垂直领域（如金融、医疗），成为“业务-质量”双专家。

　　强化软技能：沟通、项目管理、风险决策能力。

　　测试人员应对AI的3大努力方向

　　测试人员的未来：是从“执行者”到“质量赋能者”，未来的测试岗位不会消失，但会分化出更高价值的角色。那我们应该从哪些方向进行努力呢？

　　方向1：技术纵深——成为“测试开发工程师”或“AI测试专家”

　　核心技能：

　　·精通自动化测试框架（Selenium/Cypress/Playwright）；

　　· 掌握编程语言（Python/Java/JavaScript）；

　　· 学习AI测试工具（如用AI生成测试用例、分析测试结果）。

　　方向2：业务横向——转型“质量保障顾问”或“业务测试专家”

　　核心能力：

　　· 深入理解某一垂直领域（如电商、金融科技、物联网）；

　　· 将测试与业务目标结合，推动“质量左移”（在需求阶段介入风险分析）；

　　· 设计基于用户旅程的全链路测试策略。

　　实践建议：

　　· 主动参与需求评审会议，用测试思维提前发现逻辑漏洞；

　　· 学习业务建模工具（如UML、BPMN），用可视化方式沟通需求。

　　方向3：软技能突破——成为“测试团队领导者”或“质量文化推动者”

　　核心价值：

　　· 协调开发、产品、运维团队，建立全流程质量保障体系；

　　· 推动自动化测试落地，设计团队技术演进路线；

　　· 培养团队成员的AI工具使用能力。

　　行动建议：

　　· 学习敏捷项目管理（Scrum/Kanban）；

　　· 研究DevOps/TestOps实践，推动持续集成（CI/CD）。

　　每日AI测试学习落地计划

　　俗话说“人可以有长远的目标，但不可以有长远的注意力”。过分注意未来会焦虑，而克服焦虑最好的办法就是“日行一步”。下面我们从每天都可以做到的事情出发，给大家做个分享：

　　1.每天30分钟学习：

　　每天了解AI的最新资讯；（有助于了解最新变化）

　　学习一门基础的编程语言，可以是Python；（未来企业在大模型的应用过程中肯定需要将自己企业的数据喂给大模型，会最基础的编程语言肯定会有优势）

　　尝试用AI工具辅助工作，或探索现有的一些应用玩法（例如用DeepSeek生成测试用例模板）。

　　2.参与一个开源测试项目：

　　GitHub上搜索“testing automation projects”，贡献代码或文档；

　　通过实战理解AI测试工具的应用场景。

　　3.向业务专家靠拢：

　　主动申请参与核心业务模块的测试，积累领域知识；

　　定期与产品经理、用户调研团队交流，理解需求背后的逻辑。

　　通过以上准备，既能展现技术硬实力，也能传递质量保障的全局思维，匹配企业对中高级测试工程师的期待。

　　今天的分享对大家有帮助吗？大家还感受到焦虑吗？

文末了：可以到我的个人号：atstudy-js

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