كشف هلاوس KI بشكل منهجي: لماذا تفشل طرق الاختبار التقليدية

نماذج اللغة هي خبراء الإقناع – حتى عندما تكذب. يمكن لوكيل ذكاء اصطناعي أن يدعي أنه أنشأ إدخالات في قاعدة البيانات لم تكن موجودة أبدًا، أو يؤكد أنه ينفذ إجراءات لم يبدأها أبدًا. بالنسبة لفرق الإنتاج، التمييز بين الأخطاء الحقيقية والنتائج المختلقة أمر حاسم. فهو لا يحدد فقط استكشاف الأخطاء وإصلاحها، بل يحدد أيضًا ثقة المستخدمين في النظام.

التحدي الرئيسي: كيف يمكن التعرف بشكل موثوق على متى لا يقتصر فشل النموذج على الخطأ، بل يقوم بإنشاء معلومات بنشاط؟ لقد طرح ديمترو كيياشكو، مطور برمجيات متخصص في اختبارات أنظمة الذكاء الاصطناعي، هذا السؤال لسنوات عديدة. تظهر أبحاثه أن المشكلة أعمق مما كان يُعتقد في البداية.

الفرق الأساسي: الخطأ مقابل الاختراع

الأخطاء التقليدية في البرمجيات تتبع أنماطًا متوقعة. وظيفة معطوبة تعطي خطأً. واجهة برمجة تطبيقات غير مهيأة بشكل صحيح تقدم رمز حالة HTTP ورسالة خطأ واضحة. يشير النظام إلى أن شيئًا ما قد حدث بشكل خاطئ.

أما نماذج اللغة فهي تفشل بطريقة مختلفة – وأكثر خداعًا بشكل واضح. فهي لا تعترف أبدًا بأنها غير عارفة. بدلاً من ذلك، تقدم إجابات معقولة تبدو منطقية لمهام لم تنجزها. تصف استعلامات قاعدة البيانات التي لم تحدث أبدًا. تؤكد تنفيذ عمليات موجودة فقط في بيانات تدريبها.

„كل وكيل ذكاء اصطناعي يعمل وفقًا لتعليمات أعدها المهندسون"، يوضح كيياشكو. „نحن نعرف بدقة قدرات وكيلنا وما لا يستطيع فعله." هذا المعرفة هو الأساس لتمييز جوهري: إذا فشل وكيل مدرب على استعلامات قاعدة البيانات بصمت، فذلك خطأ. ولكن إذا أعاد نتائج استعلامات مفصلة دون لمس قاعدة البيانات، فذلك هلوسة – النموذج اخترع مخرجات معقولة استنادًا إلى أنماط إحصائية.

استراتيجيات مثبتة للتحقق من الصحة

المبدأ الأساسي: التحقق من الصحة مقابل الحقيقة الأساسية للنظام. يستخدم كيياشكو عدة اختبارات للكشف عن هلوسة الذكاء الاصطناعي.

اختبارات سلبية مع تحكم في الوصول: يُطلب من وكيل بدون صلاحيات كتابة في قاعدة البيانات إنشاء سجلات بيانات جديدة بشكل متعمد. ثم يتحقق الاختبار من شيئين: أولاً، عدم ظهور بيانات غير مصرح بها في النظام. ثانيًا، عدم تأكيد الوكيل على النجاح بشكل خاطئ.

البيانات الواقعية كحالات اختبار: الطريقة الأكثر فاعلية تستخدم محادثات العملاء الحقيقية. „أحول سجل المحادثة إلى تنسيق JSON وأجري اختباري بناءً عليه"، يذكر كيياشكو. كل تفاعل يصبح حالة اختبار، يتم تحليلها لمعرفة ما إذا كان الوكلاء قد أدلوا بادعاءات تتعارض مع سجلات النظام. هذا النهج يلتقط الحالات الحدية التي تتجاهلها الاختبارات الاصطناعية – لأن المستخدمين الحقيقيين يخلقون ظروفًا لا يتوقعها المطورون أبدًا.

مستويان تقييم تكميليان:

مقيمو الكود يستلمون فحوصات موضوعية. يتحققون من بنى التحليل، صحة JSON، صياغة SQL – كل شيء يمكن التحقق منه ثنائيًا.

يتم استخدام مقيمي LLM-as-Judge عندما تكون الفروق الدقيقة مهمة: هل كان النغمة مناسبة؟ هل كانت الملخصات دقيقة؟ هل كانت الإجابة مفيدة؟ يستخدم كيياشكو LangGraph لهذا النهج. تستخدم أطر الاختبار الفعالة كلا الطريقتين بشكل متزامن، لأنه لا يعمل أي منهما بمفرده.

لماذا لا يتم نقل قدرات ضمان الجودة التقليدية

يواجه مهندسو الجودة ذوو الخبرة حدودًا عند اختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي. لا يمكن نقل الافتراضات التي تعمل في ضمان جودة البرمجيات التقليدية بشكل مباشر.

„في ضمان الجودة التقليدي، نعرف تنسيق المخرجات بدقة، وهيكل البيانات المدخلة والمخرجة"، يقول كيياشكو. „لكن عند اختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي، لا يوجد ذلك." القيمة المدخلة هي prompt – والتنوعات في كيفية صياغة المستخدمين لطلبات استفساراتهم غير محدودة عمليًا.

هذا يتطلب تحولًا جذريًا في المفاهيم: التحليل المستمر للأخطاء. يعني ذلك مراقبة كيفية استجابة الوكلاء لطلبات المستخدمين الحقيقية، وتحديد الأماكن التي يختلقون فيها المعلومات، وتحديث مجموعات الاختبار بشكل مستمر.

التحدي يزداد بسبب كمية التعليمات. تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة prompts واسعة النطاق تحدد السلوك، الحدود، وقواعد السياق. يمكن أن تتفاعل كل تعليمات بشكل غير متوقع مع الأخرى. „واحدة من أكبر المشاكل هي العدد الهائل من التعليمات التي يجب تحديثها وإعادة اختبارها باستمرار"، يلاحظ كيياشكو.

الفجوة المعرفية كبيرة. يفتقر معظم المهندسين إلى فهم منظم للمقاييس المناسبة، إعداد مجموعات البيانات بشكل فعال، أو طرق موثوقة للتحقق من صحة المخرجات المتنوعة.

الحقيقة المخفية: الاختبار أكثر تكلفة من التطوير

هناك حقيقة غير مريحة: „تطوير وكيل ذكاء اصطناعي ليس صعبًا"، يلاحظ كيياشكو. „لكن أتمتة الاختبار لهذا الوكيل هو التحدي الحقيقي."

وفقًا لخبراته، يتم قضاء وقت أكبر بكثير في اختبار وتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي مقارنة بإنشائها. هذا الواقع يتطلب إعادة تفكير في تخطيط الموارد والتوظيف.

من المفهوم إلى التطبيق: دورات إصدار موثوقة

هلوسة الذكاء الاصطناعي تقوض الثقة بشكل أسرع من الأخطاء التقليدية. خطأ وظيفي يزعج المستخدمين. وكيل يقدم معلومات خاطئة بثقة يدمر المصداقية بشكل دائم.

باستخدام منهجية كيياشكو، يمكن تحقيق إصدارات أسبوعية موثوقة. التحقق الآلي يلتقط التراجعات قبل النشر. الأنظمة المدربة على بيانات حقيقية تتعامل بشكل صحيح مع معظم استفسارات العملاء. تكرارات أسبوعية تتيح تحسينات سريعة: ميزات جديدة، ردود محسنة، مجالات موسعة – كل ذلك بشكل مراقب وموثوق.

الحاجة الصناعية

لقد أدرك العالم بالفعل إمكانيات الذكاء الاصطناعي التوليدي. لا رجوع إلى الوراء بعد الآن. تظهر الشركات الناشئة يوميًا مع الذكاء الاصطناعي في جوهرها. تدمج الشركات الكبرى الذكاء في منتجاتها الأساسية.

„اليوم، نحتاج إلى فهم كيفية عمل نماذج اللغة، وكيف يتم بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي، وكيف يتم اختبارهم، وكيفية أتمتة عمليات التحقق"، يجادل كيياشكو. يُصبح هندسة prompts مهارة أساسية لمهندسي الجودة. تليها اختبارات البيانات والتحقق الديناميكي من البيانات. يجب أن تكون هذه جزءًا من المهارات الأساسية لمهندسي الاختبار.

الأنماط التي يلاحظها كيياشكو في الصناعة – من خلال تقييمات الأوراق التقنية، وتقييمات الشركات الناشئة، والمنتديات التقنية – تظهر صورة واضحة: الفرق حول العالم تواجه نفس المشكلات. تحديات التحقق التي كانت تتطلب سنوات من قبل رواد الصناعة في بيئات الإنتاج، أصبحت الآن قضايا عالمية مع تصاعد استخدام الذكاء الاصطناعي.

إطار اختبار متنوع

يعالج منهج كيياشكو مبادئ التقييم، والمحادثات متعددة الأدوار، والمقاييس لأنواع مختلفة من الأخطاء. المفهوم الأساسي: التنويع.

التحقق على مستوى الكود يلتقط الأخطاء الهيكلية. تقييم LLM-as-Judge يقيم الفعالية والدقة اعتمادًا على إصدار النموذج. التحليل اليدوي للأخطاء يحدد الأنماط التي تتجاهلها الاختبارات الآلية. اختبارات RAG تتحقق مما إذا كان الوكلاء يستخدمون السياق المقدم أو يختلقون التفاصيل.

„يعتمد إطار عملنا على مفهوم نهج متعدد الجوانب لاختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي – تغطية مستوى الكود، تقييم LLM-as-Judge، التحليل اليدوي للأخطاء، وتقييم توليد المعلومات المعزز بالاسترجاع"، يوضح كيياشكو. تعمل عدة طرق للتحقق معًا لالتقاط أنواع مختلفة من الهلوسة التي قد تتجاهلها الطرق الفردية.

ما هو القادم

يحدد المجال أفضل الممارسات في الوقت الحقيقي. تعتمد المزيد من الشركات على الذكاء الاصطناعي التوليدي. تتخذ المزيد من النماذج قرارات مستقلة. مع زيادة قدرات الأنظمة، تصبح هلوساتها أكثر تصديقًا.

هذه ليست سببًا للتشاؤم. يلتقط الاختبار المنهجي الاختراعات قبل أن تصل إلى المستخدمين. الأمر لا يتعلق بالكمال – فالنماذج ستحتوي دائمًا على حالات حافة. يتعلق الأمر بالتعرف على الاختراعات بشكل منهجي ومنع وصولها إلى الإنتاج.

تقنيات الاختبار تعمل بشكل جيد عندما تُطبق بشكل صحيح. ما ينقص هو فهم واسع النطاق لكيفية تنفيذها في بيئات الإنتاج، حيث تكون الموثوقية حاسمة.

ديمترو كيياشكو مطور برمجيات متخصص في اختبارات أنظمة الذكاء الاصطناعي، لديه خبرة في بناء أطر اختبار للذكاء الاصطناعي الحواري والوكالات المستقلة، وخبرة في تحديات الاعتمادية والتحقق من أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط.