在當今科技飛速發展的時代，AI大模型如ChatGPT等如同璀璨星辰般閃耀登場，它們的強大功能引發了各個領域的諸多思考。在軟體測試領域，不少人心裡直犯嘀咕：這AI大模型都這麼厲害了，那測試開發和自動化測試這些崗位，是不是就快沒活兒幹，要被淘汰啦？嘿，其實呀，這裡面的門道可多著呢，且聽我細細道來。
AI在測試工作中的表現究竟咋樣？
功能測試方面的功與過
AI大模型在功能測試這塊兒，一開始還真能讓人眼前一亮。它就像是個聰明的小助手，能根據軟體功能的描述呀，還有那些文件資料，嗖嗖地就生成一堆測試用例來。比如說咱平常常用的辦公軟體，像處理文字的軟體裡設定字型、排版段落、儲存文件這些個功能，AI大模型生成的測試用例那是相當全面，正常咋操作的，還有那些可能會出錯的情況，比如輸錯資料格式啦，操作不合規啦，它都能考慮到。
可這世間事兒哪有那麼簡單呀，一旦碰到那種專業性特別強的軟體，AI大模型可就有點懵圈了。就拿醫療影像分析軟體來說吧，這裡頭全是專業的醫學術語，還有複雜得讓人頭疼的影像分析演算法，再加上嚴格的醫療規範要求。AI大模型呢，它對這些專業知識也就是一知半解的程度，所以生成的測試用例常常會漏掉一些關鍵的小細節，沒辦法把軟體在實際醫療場景下的功能完完整整、準準確確地檢測出來，搞不好就把一些隱藏的功能問題給忽略掉了，這可就有點麻煩啦。
效能測試領域的喜與憂
在效能測試方面，AI大模型也有它的本事。它能模擬不少使用者同時訪問軟體的情況呢。比如說測個線上影片平臺軟體吧，它能模擬好多人同時在那看影片、切換影片、發彈幕啥的，然後看看系統的響應時間、吞吐量這些個效能指標表現得咋樣。
但咱得知道，真實世界裡使用者用軟體可沒那麼規規矩矩的呀。就拿看影片來說吧，有的人看著看著突然就暫停了，然後不停地快進、倒退，還會因為網路環境變來變去就不斷切換影片清晰度。這些個複雜多變的使用者行為，AI大模型想要精準模擬出來可就太難啦。所以要是光靠AI大模型來做效能測試，很可能就會漏掉一些只有在真實使用場景下才會冒出來的效能瓶頸問題，那軟體的效能到底咋樣可就不好準確判斷嘍。
安全測試角度的強與弱
說到安全測試，AI大模型也能起點作用。它能根據自己學到的那些安全漏洞模式，再加上大量的資料，對軟體進行初步的漏洞掃描。像常見的SQL隱碼攻擊、跨站指令碼攻擊（XSS、這些個安全漏洞，它能發現一部分呢。
不過呢，現在網路安全形勢那叫一個嚴峻啊，新型的安全漏洞就跟雨後春筍似的，不停地冒出來。有些攻擊者可狡猾啦，想出的攻擊手段又隱蔽又巧妙，比如利用新的技術手段生成的惡意程式碼，或者針對特定軟體架構設計的零日漏洞。AI大模型呢，因為它資料更新和學習機制有點侷限，所以往往很難及時察覺到這些新型安全威脅。而且對於軟體內部那些複雜的安全機制，比如多因素身份驗證系統裡不同認證方式的協同安全性，AI大模型也分析不透，搞不好就會漏掉一些潛在的安全隱患，這可關乎軟體的安全大事呀。
相容性測試方面的得與失
AI大模型在相容性測試上也能出點力。它可以模擬不同的作業系統、瀏覽器、裝置等環境，對軟體進行相容性檢測。就拿手機應用來說吧，它能看看在不同品牌手機、不同安卓或iOS版本，以及各類主流瀏覽器上，軟體的介面顯示、功能互動是不是正常。
可是現實中啊，有好多那種小眾的、特定行業專用的裝置和軟體組合，它們的相容性要求可特殊啦。比如工業控制軟體，得和特定型號的感測器、控制器以及工業網路協議配合得好好的才能正常工作。AI大模型對這些特殊情況瞭解不多，可能就無法準確檢測出在這些特定環境下軟體的相容性問題，這要是在實際應用中出了岔子，那影響可就大啦。
測開和自動化測試的獨特魅力
測試開發崗位的核心價值
測試開發崗位那可是相當重要呀。測試開發人員要乾的事兒就是開發各種各樣的測試工具、框架和指令碼，目的就是為了讓測試工作更高效、更有效果。他們對軟體的架構和技術棧那是瞭如指掌，能根據專案的具體需求，專門定製開發出合適的測試工具。
比如說吧，要是碰到那種複雜的分散式系統，測試開發人員就能開發出專門用來模擬分散式環境下各種故障場景的測試工具，這事兒AI大模型可就幹不了。而且測試開發人員還能把自動化測試框架和持續整合/持續交付（CI/CD、流程緊密結合起來，確保每次程式碼提交後都能自動觸發一系列測試，這樣就能及時發現程式碼變更可能引入的問題。在最佳化測試指令碼效能、提高測試覆蓋率以及解決測試環境搭建中的複雜技術問題等方面，測試開發人員都有著不可替代的作用，他們就是軟體測試的堅實後盾呀。
自動化測試崗位的關鍵作用
自動化測試崗位也有它的獨特作用。自動化測試人員主要就是把手動測試用例轉化為自動化指令碼然後去執行。他們對各種自動化測試工具和技術那是相當熟悉，能根據軟體的功能特性和業務流程設計出高效的自動化測試方案。
就拿電商平臺來說吧，每次功能升級後，自動化測試就能迅速對商品瀏覽、下單、支付、物流查詢等核心功能進行全面測試，確保新功能的引入沒有破壞原有功能的正常執行。而且自動化測試人員還能對自動化測試結果進行深入分析，及時發現測試指令碼中的問題並進行最佳化，保證自動化測試的穩定性和可靠性。透過持續最佳化自動化測試流程和指令碼，自動化測試人員不斷提升軟體測試的效率和質量，為軟體產品的快速迭代提供了有力保障。
AI大模型與測試的攜手共進
其實呀，AI大模型和測試開發、自動化測試崗位並不是誰要取代誰的關係，而是可以攜手共進、優勢互補的好夥伴。
AI大模型可以利用它強大的資料處理能力和快速生成測試資源的優勢，為測試開發人員提供大量的基礎測試素材，比如初步的測試用例、效能模擬資料等，這樣就能大大提高測試工作的效率。同時，AI大模型也可以為自動化測試人員提供自動化測試指令碼的模板或示例，加快自動化測試指令碼的開發速度。
而測試開發人員呢，可以透過開發適配程式和介面，將AI大模型更好地整合到現有的測試工具和框架中。比如開發一個介面將AI大模型生成的測試用例自動匯入到自動化測試框架中，實現無縫對接。自動化測試人員則可以利用AI大模型對測試結果進行初步分析和篩選，快速定位可能存在問題的測試區域，然後再憑藉自身的專業技能進行深入的缺陷分析和定位。
另外，測試開發和自動化測試人員在日常工作中積累的大量實際測試資料和經驗，可以反饋給AI大模型，幫助其不斷最佳化演算法和模型，提高其在測試工作中的準確性和有效性。就像把實際測試中發現的新型安全漏洞案例反饋給AI大模型，使其能夠學習並更新安全漏洞檢測模式，增強對新型安全威脅的識別能力。
總結
在軟體測試這個大舞臺上，AI大模型的出現確實帶來了新的變化和機遇。它雖然在功能測試、效能測試、安全測試和相容性測試等方面有一定的優勢，但也存在著明顯的短板。而測試開發和自動化測試崗位憑藉著對軟體架構、業務流程的深入理解以及專業的測試技術和工具開發能力，在軟體測試中有著不可替代的重要價值。未來，透過AI大模型與測試開發、自動化測試崗位的攜手共進、優勢互補，我們一定能讓軟體測試工作更加高效、更加準確，為軟體產品的質量和可靠性提供更堅實的保障，以適應日益複雜和多樣化的軟體行業需求。