AI软件测试是针对AI产品的全流程、多维度测试活动。核心测试对象包括AI大模型、数据、功能，最终目标是验证AI产品的准确性、稳定性、安全和合规性。
AI测试的八大核心内容：
1. 功能能力测试
2. 幻觉专项测试
3. 鲁棒性测试
4. 安全测试
5. 性能测试
6. 多模态转向测试
7. RAG知识库测试
8. 合规和隐私测试
AI测试标准流程：
需求评审 -> 测试计划编写 -> 测试用例编写 -> 设计数据集 -> 搭建环境 -> 执行测试用例（功能、幻觉、鲁棒、偏见）-> 提交bug -> 用例100%执行、0bug -> 输出测试报告 -> 封装版本上线
传统测试和AI测试的核心差异：
– 测试对象：AI测试关注模型、数据、功能；传统测试关注功能、代码、逻辑
– 测试方法：AI测试使用统计分析法、多轮测试、对照组测试、数据排查；传统测试使用等价类、边界值、场景法等
– 测试难点：AI测试面临数据质量参差不齐、幻觉难以预判、偏见难以量化、输出动态性等问题
AI测试难点详解：
1. 数据质量层次不齐：AI学习依赖数据，教材有误则输出结果错误
2. 幻觉难以预判：AI容易出现虚假信息
3. 偏见难以量化：包括性别偏见、地域偏见等
开源AI测试平台ai_test_sheng实现了8阶段自动化测试工作流：需求分析、页面探索、用例设计、用例评审、测试执行、报告输出、持续优化、UI自动化脚本生成，支持Playwright真实浏览器操作和L1-L3故障自愈。