ai 測試、ai 模型訓練 ai 生成用例真有可行的落地方案嗎？

我在小紅書看到有博主整 ai 測試的課程，可以部署模型並訓練應用在測試平臺上，最終的落地效果可以一鍵生成測試用例，然後拿著這噱頭說可以拿到 20-40K 的大廠 offer。

我看了好些大廠落地案例，即使 deepseek 出來了，我還是覺得是智商稅。

1.程式碼 review 的落地方案

• 為啥開發不直接使用，還需要透過測試間接完成程式碼的審查工作，無論是精通 java 還是啥語言，讓測試幹這活有大量的溝通成本和閱讀成本；
• 在很多大公司也沒法落地，很多企業對程式碼許可權控得很死，怕開私服怕惡意攻擊。

2.ai 自動生成測試用例

• 模型訓練需要大量資料，現在大部分團隊連可靠的用例設計規範都沒，提供的資料都有問題，如何確保所生成用例的覆蓋度以及正確性；
• 當 ai 能夠自動生成測試用例，能覆蓋軟體大量缺陷問題，這時 ai 編碼早已成熟，還有必要多此一舉再讓 ai 掃描自身實現的漏洞嗎；
• 在當前市場環境下，ai 能力越強，應用的優先順序也只會往應用實現靠，而不會應用在軟體測試，當前還沒聽到哪個企業利用 ai 模型直接取代開發工作；
• 即使 ai 模型訓練方法可落地，模型訓練的成本只有大廠擔得起，當成品落地直接推廣出來，大量的測試崗早就失業。

3.賦能測試團隊的 ai 大模型、ai 測試應用的開發

• 這事讓開發來實現遠比測試來的好，只需要明確需求，開發承接對應的開發任務。

目前來說 ai 相關的測試落地項仍沒看到任何賦能測試團隊的落地價值，開發成本、訓練成本遠高於測試點點點和介面測試。