Систематичне виявлення KI-галюцинацій: чому традиційні методи тестування зазнають невдачі

Моделі мовлення — майстри переконання, навіть коли вони брешуть. Агент ШІ може стверджувати, що створював записи у базі даних, яких ніколи не існувало, або запевняти, що виконує дії, які він ніколи не ініціював. Для команд виробництва ця різниця між справжніми помилками та вигаданими результатами є вирішальною. Вона визначає не лише усунення несправностей, а й довіру користувачів до системи.

Головне виклик: як надійно визначити, коли модель не просто зазнає невдачі, а активно конструює інформацію? Дмитро Кияшко, розробник програмного забезпечення, спеціалізований на тестуванні систем ШІ, багато років ставить собі це питання. Його висновки показують, що проблема глибша, ніж спочатку здавалося.

Основна різниця: помилка vs. галюцинація

Звичайні помилки програмного забезпечення слідують передбачуваним моделям. Зламаний функціонал повертає помилку. Неправильно налаштований API повертає код стану HTTP та інформативне повідомлення про помилку. Система сигналізує, що щось пішло не так.

Моделі мовлення зазнають невдачі інакше — і значно хитріше. Вони ніколи не визнають, що не знають. Замість цього вони дають переконливі відповіді на завдання, яких не виконували. Вони описують запити до бази даних, яких ніколи не було. Вони підтверджують виконання операцій, які існують лише у їхніх навчальних даних.

«Кожен агент ШІ працює за інструкціями, підготовленими інженерами», пояснює Кияшко. «Ми точно знаємо, які можливості має наш агент і яких — ні». Це знання є основою для фундаментального розрізнення: якщо агент, натренований на запити до бази даних, мовчки зазнає невдачі, це помилка. Якщо ж він повертає детальні результати запитів, не торкаючись бази даних, — це галюцинація — модель вигадала переконливі вихідні дані на основі статистичних шаблонів.

Перевірені стратегії валідності

Основний принцип: перевірка проти базової істини системи. Кияшко використовує кілька тестів для виявлення галюцинацій ШІ.

Негативні тести з контролем доступу: Агент без прав запису до бази даних навмисно запитують створення нових записів. Тест перевіряє два моменти: по-перше, чи не з’явилися несанкціоновані дані у системі; по-друге, чи агент не підтвердив хибно успіх.

Дані реального світу як тестові випадки: Найефективніший метод — використовувати реальні діалоги з клієнтами. «Я перетворюю історію розмови у формат JSON і проводжу тестування на його основі», — повідомляє Кияшко. Кожна взаємодія стає тестовим випадком, що аналізується на предмет заяв, які суперечать системним протоколам. Такий підхід охоплює крайні випадки, які синтетичні тести пропускають — бо справжні користувачі створюють умови, яких розробники ніколи не передбачили.

Два доповнювальні рівні оцінки:

Кодові валідатори виконують об’єктивну перевірку. Вони валідовують структури парсингу, валідність JSON, синтаксис SQL — все, що можна перевірити бінарно.

Оцінювачі на основі LLM як судді застосовуються, коли важливі нюанси: чи був тон доречним? Чи була резюме точним? Чи була відповідь корисною? Для цього підходу Кияшко використовує LangGraph. Ефективні фреймворки тестування застосовують обидва методи паралельно, оскільки жоден з них сам по собі не дає повної картини.

Чому класичні навички QA не передаються

Досвідчені інженери з контролю якості стикаються з обмеженнями при тестуванні систем ШІ. Припущення, що працюють у класичному забезпеченні якості програмного забезпечення, не можна просто перенести.

«У традиційному QA ми знаємо точний формат вихідних даних, точну структуру вхідних і вихідних даних», — каже Кияшко. «При тестуванні систем ШІ такого немає». Вхідне значення — це промпт, а варіації формулювання запитів користувачами практично необмежені.

Це вимагає фундаментальної зміни парадигми: постійного аналізу помилок. Це означає регулярний моніторинг реакцій агентів на реальні запити користувачів, виявлення місць, де вони вигадують інформацію, та постійне оновлення тестових наборів.

Виклик ускладнюється обсягом інструкцій. Сучасні системи ШІ вимагають обширних промптів, що визначають поведінку, межі та контекстні правила. Кожна інструкція може несподівано взаємодіяти з іншими. «Одна з найбільших проблем — величезна кількість інструкцій, які потрібно постійно оновлювати та повторно тестувати», — зазначає Кияшко.

Величезна прогалина у знаннях. Більшість інженерів не мають структурованого розуміння відповідних метрик, ефективної підготовки датасетів або надійних методів валідності різних вихідних даних.

Прихована правда: тестування дорожче за розробку

Тут прихована неприємна істина: «Створення агента ШІ — не складне», — спостерігає Кияшко. «Автоматизація тестування цього агента — справжнє виклик».

З його досвіду, значно більше часу витрачається на тестування та оптимізацію систем ШІ, ніж на їх створення. Ця реальність вимагає переосмислення кадрового планування та розподілу ресурсів.

Від концепції до практики: надійні цикли релізів

Галюцинації швидше підривають довіру, ніж звичайні помилки. Функціональна помилка розчаровує користувачів. Агент, що впевнено надає хибну інформацію, руйнує довіру назавжди.

За допомогою методики Кияшка можна забезпечити надійні щотижневі релізи. Автоматизована валідність виявляє регресії перед розгортанням. Системи, натреновані на реальних даних, коректно обробляють більшість запитів клієнтів. Щотижневі ітерації дозволяють швидко впроваджувати покращення: нові функції, уточнені відповіді, розширені домени — все під контролем і валідовано.

Промислова необхідність

Світ давно усвідомив потенціал генеративного ШІ. Повернення назад немає. Щодня з’являються стартапи з ШІ у ядрі. Встановлені компанії інтегрують інтелект у свої основні продукти.

«Сьогодні нам потрібно розуміти, як працюють мовні моделі, як створюються агенти ШІ, як їх тестують і як автоматизувати перевірки», — аргументує Кияшко. Prompt Engineering стає базовою навичкою для інженерів з контролю якості. Тестування даних і динамічна валідність даних йдуть слідом. Це вже має бути стандартною компетенцією тестових інженерів.

Моделі, які Кияшко спостерігає у галузі — через технічні огляди документів, оцінки стартапів і технічні форуми — дають чітке уявлення: команди по всьому світу стикаються з однаковими проблемами. Виклики валідності, які ще кілька років тому вирішували лише пілоти у виробничих середовищах, тепер стають універсальними питаннями, оскільки масштабуються застосування ШІ.

Диверсифікований тестовий каркас

Методика Кияшка охоплює принципи оцінки, багатократні діалоги та метрики для різних типів помилок. Основна ідея — диверсифікація.

Перевірка на рівні коду виявляє структурні помилки. Оцінювачі на основі LLM як судді оцінюють ефективність і точність залежно від версії моделі. Ручний аналіз помилок виявляє шаблони, які автоматизовані тести пропускають. Тести RAG перевіряють, чи використовують агенти наданий контекст або вигадують деталі.

«Наш фреймворк базується на концепції багатогранного підходу до тестування систем ШІ — поєднання покриття коду, оцінювачів LLM як суддів, ручного аналізу помилок і оцінки Retrieval-Augmented Generation», — пояснює Кияшко. Кілька методів валідності, що працюють разом, охоплюють різні типи галюцинацій, які один підхід пропускає.

Що далі

Область визначає найкращі практики у реальному часі. Більше компаній використовують генеративний ШІ. Більше моделей приймають автономні рішення. Чим потужнішими стають системи, тим переконливішими стають їхні галюцинації.

Це не привід для песимізму. Систематичне тестування виявляє вигадки до того, як вони потраплять до користувачів. Йдеться не про досконалість — моделі завжди матимуть крайні випадки. Йдеться про систематичне виявлення вигадок і запобігання їх потраплянню у виробництво.

Техніки працюють, якщо їх правильно застосовувати. Чого бракує — це поширеного розуміння їх впровадження у виробничих середовищах, де надійність є критичною.

Dmytro Kyiashko — інженер з тестування програмного забезпечення, спеціалізується на тестуванні систем ШІ, має досвід створення тестових фреймворків для діалогових систем і автономних агентів, а також експертизу у питаннях надійності та валідності мультимодальних систем ШІ.