Mengungkapkan halusinasi KI secara sistematis: Mengapa metode pengujian tradisional gagal

Model bahasa adalah ahli dalam meyakinkan – bahkan saat mereka berbohong. Agen AI dapat mengklaim telah membuat entri database yang sebenarnya tidak pernah ada, atau menegaskan melakukan tindakan yang sebenarnya tidak pernah mereka inisiasi. Bagi tim produksi, perbedaan antara kesalahan nyata dan hasil yang direkayasa sangat penting. Ini tidak hanya menentukan pemecahan masalah, tetapi juga kepercayaan pengguna terhadap sistem.

Tantangan utama: Bagaimana cara mengenali secara andal ketika sebuah model tidak hanya gagal, tetapi secara aktif mengkonstruksi informasi? Dmytro Kyiashko, seorang pengembang perangkat lunak yang berspesialisasi dalam pengujian sistem AI, telah memikirkan pertanyaan ini selama bertahun-tahun. Temuannya menunjukkan bahwa masalah ini lebih dalam dari yang awalnya diperkirakan.

Perbedaan mendasar: Kesalahan vs. Rekayasa

Kesalahan perangkat lunak konvensional mengikuti pola yang dapat diprediksi. Fungsi yang rusak mengembalikan kesalahan. API yang salah konfigurasi mengirimkan kode status HTTP dan pesan kesalahan yang informatif. Sistem menandakan bahwa sesuatu telah gagal.

Model bahasa gagal dengan cara yang berbeda – dan jauh lebih licik. Mereka tidak pernah mengakui bahwa mereka tidak tahu. Sebaliknya, mereka memberikan jawaban yang terdengar masuk akal untuk tugas yang sebenarnya tidak mereka lakukan. Mereka menggambarkan query database yang tidak pernah terjadi. Mereka mengonfirmasi pelaksanaan operasi yang hanya ada dalam data pelatihan mereka.

“Setiap agen AI bekerja berdasarkan instruksi yang disiapkan oleh insinyur," jelas Kyiashko. “Kami tahu persis kemampuan apa yang dimiliki agen kami dan apa yang tidak." Pengetahuan ini menjadi dasar untuk perbedaan mendasar: Jika agen yang dilatih untuk query database diam-diam gagal, itu adalah kesalahan. Tetapi jika mereka mengembalikan hasil query yang rinci tanpa menyentuh database, itu adalah halusinasi – model telah mengarang keluaran yang masuk akal berdasarkan pola statistik.

Strategi terbukti untuk validasi

Prinsip inti: Verifikasi terhadap kebenaran dasar sistem. Kyiashko menggunakan beberapa pengujian untuk mengungkap halusinasi AI.

Pengujian negatif dengan kontrol akses: Agen tanpa izin tulis database secara sengaja diminta untuk membuat data baru. Pengujian ini memeriksa dua hal: Pertama, apakah tidak ada data yang tidak berwenang muncul di sistem. Kedua, apakah agen tidak mengonfirmasi keberhasilan secara salah.

Data dunia nyata sebagai kasus uji: Metode paling efektif menggunakan percakapan pelanggan nyata. “Saya mengonversi riwayat percakapan ke dalam format JSON dan menjalankan pengujian saya dengan data tersebut," lapor Kyiashko. Setiap interaksi menjadi kasus uji yang dianalisis untuk melihat apakah agen membuat klaim yang bertentangan dengan log sistem. Pendekatan ini menangkap kasus batas yang terlewatkan oleh pengujian sintetis – karena pengguna nyata menciptakan kondisi yang tidak pernah diperkirakan pengembang.

Dua tingkat penilaian komplementer:

Evaluator berbasis kode melakukan pemeriksaan objektif. Mereka memvalidasi struktur parsing, keabsahan JSON, sintaks SQL – semua yang dapat diperiksa secara biner.

Evaluator LLM sebagai Hakim digunakan saat nuansa penting: Apakah nada bahasa sesuai? Apakah ringkasan akurat? Apakah jawaban membantu? Untuk pendekatan ini, Kyiashko menggunakan LangGraph. Kerangka pengujian yang efektif menggunakan kedua metode secara paralel, karena tidak ada satu pun pendekatan yang cukup sendiri.

Mengapa kemampuan QA klasik tidak dapat ditransfer

Insinyur kualitas berpengalaman menghadapi batasan saat menguji sistem AI. Asumsi yang berlaku dalam jaminan kualitas perangkat lunak klasik tidak dapat langsung diterapkan.

“Dalam QA tradisional, kita tahu format keluaran yang tepat, struktur data input dan output yang tepat," kata Kyiashko. “Dalam pengujian sistem AI, hal ini tidak berlaku." Nilai input adalah prompt – dan variasi bagaimana pengguna mengajukan permintaan mereka sangat tak terbatas.

Ini membutuhkan perubahan paradigma mendasar: analisis kesalahan secara terus-menerus. Artinya, secara rutin memantau bagaimana agen merespons permintaan pengguna nyata, mengidentifikasi bagian di mana mereka mengarang informasi, dan memperbarui suite pengujian secara berkelanjutan.

Tantangan ini diperkuat oleh jumlah instruksi. Sistem AI modern membutuhkan prompt yang luas, yang mendefinisikan perilaku, batasan, dan aturan konteks. Setiap instruksi dapat berinteraksi secara tak terduga dengan yang lain. “Salah satu masalah terbesar adalah jumlah instruksi yang sangat besar, yang harus terus diperbarui dan diuji ulang," kata Kyiashko.

Kesenjangan pengetahuan ini cukup besar. Kebanyakan insinyur tidak memiliki pemahaman terstruktur tentang metrik yang tepat, persiapan dataset yang efektif, atau metode yang dapat diandalkan untuk memvalidasi keluaran yang bervariasi.

Kebenaran tersembunyi: Pengujian lebih mahal daripada pengembangan

Di sinilah terletak kebenaran yang tidak nyaman: “Mengembangkan agen AI tidak sulit," kata Kyiashko. “Automatisasi pengujian untuk agen ini adalah tantangan utama."

Berdasarkan pengalaman, jauh lebih banyak waktu dihabiskan untuk menguji dan mengoptimalkan sistem AI daripada membuatnya. Realitas ini membutuhkan perubahan pola pikir dalam perencanaan sumber daya dan alokasi.

Dari konsep ke praktik: Siklus rilis yang andal

Halusinasi merusak kepercayaan lebih cepat daripada kesalahan biasa. Bug yang berfungsi mengganggu pengguna. Agen yang percaya diri memberikan informasi yang salah secara permanen merusak kredibilitas.

Dengan metodologi pengujian Kyiashko, rilis mingguan yang andal menjadi mungkin. Validasi otomatis mendeteksi regresi sebelum peluncuran. Sistem yang dilatih dengan data nyata menangani sebagian besar permintaan pelanggan dengan benar. Iterasi mingguan memungkinkan perbaikan cepat: fitur baru, jawaban yang disempurnakan, domain yang diperluas – semuanya dikontrol dan divalidasi.

Kebutuhan industri

Dunia telah lama menyadari potensi AI generatif. Tidak ada jalan kembali. Startup bermunculan setiap hari dengan AI sebagai inti. Perusahaan mapan mengintegrasikan kecerdasan ke dalam produk inti mereka.

“Hari ini, kita harus memahami bagaimana model bahasa bekerja, bagaimana agen AI dibangun, bagaimana mereka diuji, dan bagaimana pemeriksaan otomatis dilakukan," kata Kyiashko. Prompt Engineering menjadi keterampilan dasar bagi Quality Engineers. Pengujian data dan validasi data dinamis mengikuti. Ini harus menjadi kompetensi standar insinyur pengujian.

Polanya, yang diamati Kyiashko di industri – melalui penilaian makalah teknis, penilaian startup, dan forum teknis – menunjukkan gambaran yang jelas: tim di seluruh dunia menghadapi masalah yang sama. Tantangan validasi yang dulu hanya dipecahkan oleh pionir di lingkungan produksi, kini menjadi masalah universal saat penggunaan AI meningkat.

Kerangka pengujian yang diversifikasi

Metodologi Kyiashko mencakup prinsip penilaian, percakapan multi-putar, dan metrik untuk berbagai jenis kesalahan. Konsep utamanya: diversifikasi.

Validasi tingkat kode menangkap kesalahan struktural. Penilaian sebagai Hakim LLM menilai efektivitas dan akurasi tergantung versi model. Analisis kesalahan manual mengidentifikasi pola yang terlewatkan oleh pengujian otomatis. Pengujian RAG memeriksa apakah agen menggunakan konteks yang disediakan atau mengarang detail.

“Kerangka kerja kami didasarkan pada konsep pendekatan serbaguna untuk menguji sistem AI – kombinasi cakupan tingkat kode, evaluator sebagai Hakim LLM, analisis kesalahan manual, dan penilaian Retrieval-Augmented Generation," jelas Kyiashko. Beberapa metode validasi yang bekerja sama ini menangkap berbagai jenis halusinasi yang mungkin terlewatkan oleh pendekatan individual.

Apa yang akan datang selanjutnya

Bidang ini mendefinisikan praktik terbaik secara real-time. Lebih banyak perusahaan mengadopsi AI generatif. Lebih banyak model membuat keputusan otonom. Semakin canggih sistemnya, semakin meyakinkan pula halusinasi mereka.

Ini bukan alasan untuk pesimis. Pengujian sistematis mendeteksi rekayasa sebelum mencapai pengguna. Ini bukan tentang kesempurnaan – model akan selalu memiliki kasus batas. Ini tentang secara sistematis menangkap dan mencegah rekayasa masuk ke produksi.

Teknik ini bekerja jika diterapkan dengan benar. Yang kurang adalah pemahaman luas tentang bagaimana mengimplementasikannya di lingkungan produksi, di mana keandalan sangat penting.

Dmytro Kyiashko adalah Pengembang Perangkat Lunak dalam Pengujian dengan spesialisasi dalam pengujian sistem AI, pengalaman dalam membangun kerangka pengujian untuk AI percakapan dan agen otonom, serta keahlian dalam tantangan keandalan dan validasi sistem AI multimodal.