Phát hiện hệ thống ảo tưởng KI một cách có hệ thống: Tại sao các phương pháp kiểm thử truyền thống thất bại

Mô hình ngôn ngữ là bậc thầy về thuyết phục – ngay cả khi họ nói dối. Một đại lý AI có thể khẳng định đã tạo ra các mục nhập cơ sở dữ liệu chưa từng tồn tại, hoặc cam đoan thực hiện các hành động mà họ chưa bao giờ khởi xướng. Đối với các nhóm sản xuất, sự phân biệt giữa lỗi thực sự và kết quả tưởng tượng này là điều quyết định. Nó không chỉ ảnh hưởng đến việc khắc phục lỗi mà còn đến niềm tin của người dùng vào hệ thống.

Thách thức trung tâm: Làm thế nào để phát hiện một cách đáng tin cậy khi một mô hình không chỉ thất bại mà còn chủ động tạo ra thông tin? Dmytro Kyiashko, một nhà phát triển phần mềm chuyên về kiểm thử hệ thống AI, đã đặt câu hỏi này trong nhiều năm. Những phát hiện của anh cho thấy vấn đề sâu hơn so với những gì ban đầu nghĩ.

Sự khác biệt cơ bản: Lỗi vs. Phóng đại

Lỗi phần mềm thông thường theo các mẫu dự đoán trước được. Một chức năng bị hỏng trả về lỗi. Một API cấu hình sai cung cấp mã trạng thái HTTP và thông báo lỗi rõ ràng. Hệ thống báo hiệu rằng đã xảy ra sự cố.

Mô hình ngôn ngữ thất bại theo cách khác – và rõ ràng là tinh quái hơn nhiều. Chúng không bao giờ thừa nhận rằng chúng không biết gì. Thay vào đó, chúng cung cấp các câu trả lời hợp lý nghe có vẻ thuyết phục cho các nhiệm vụ mà chúng chưa thực hiện. Chúng mô tả các truy vấn cơ sở dữ liệu chưa từng xảy ra. Chúng xác nhận thực hiện các thao tác chỉ tồn tại trong dữ liệu huấn luyện của chúng.

“Mỗi đại lý AI hoạt động theo các hướng dẫn mà các kỹ sư đã chuẩn bị", Kyiashko giải thích. “Chúng tôi biết chính xác khả năng của đại lý mình và khả năng không có của nó." Kiến thức này là nền tảng cho sự phân biệt cơ bản: Nếu một đại lý được huấn luyện để truy vấn cơ sở dữ liệu mà im lặng thất bại, đó là lỗi. Nhưng nếu nó trả về kết quả truy vấn chi tiết mà không chạm vào cơ sở dữ liệu, đó là ảo tưởng – mô hình đã phát minh ra các kết quả hợp lý dựa trên các mẫu thống kê.

Các chiến lược đã được chứng minh để xác thực

Nguyên tắc cốt lõi: xác minh dựa trên sự thật nền tảng của hệ thống. Kyiashko sử dụng nhiều bài kiểm tra để phát hiện các ảo tưởng của AI.

Kiểm tra tiêu cực với kiểm soát truy cập: Một đại lý không có quyền ghi dữ liệu vào cơ sở dữ liệu sẽ bị yêu cầu tạo các bản ghi mới. Bài kiểm tra sau đó kiểm tra hai điều: Thứ nhất, xem có dữ liệu trái phép nào xuất hiện trong hệ thống không. Thứ hai, xem đại lý có xác nhận thành công sai không.

Dữ liệu thực tế làm ví dụ kiểm thử: Phương pháp hiệu quả nhất sử dụng các cuộc hội thoại khách hàng thực tế. “Tôi chuyển đổi lịch sử cuộc trò chuyện sang định dạng JSON và thực hiện các bài kiểm tra của mình dựa trên đó", Kyiashko báo cáo. Mỗi tương tác trở thành một ví dụ kiểm thử, phân tích xem các đại lý có đưa ra các khẳng định mâu thuẫn với các nhật ký hệ thống hay không. Phương pháp này bắt các trường hợp ngoại lệ mà các bài kiểm tra tổng hợp bỏ sót – vì người dùng thực tạo ra các điều kiện mà các nhà phát triển không thể dự đoán trước.

Hai cấp độ đánh giá bổ sung:

Các trình đánh giá dựa trên mã nguồn đảm nhận các kiểm tra khách quan. Chúng xác thực cấu trúc phân tích cú pháp, tính hợp lệ của JSON, cú pháp SQL – tất cả những gì có thể kiểm tra bằng nhị phân.

Các trình đánh giá dựa trên LLM-as-Judge được sử dụng khi cần phân biệt các sắc thái: Giọng điệu có phù hợp không? Tóm tắt có chính xác không? Câu trả lời có hữu ích không? Đối với phương pháp này, Kyiashko sử dụng LangGraph. Các khung kiểm thử hiệu quả sử dụng cả hai phương pháp song song, vì không phương pháp nào hoạt động độc lập hoàn toàn.

Tại sao các kỹ năng QA cổ điển không thể chuyển giao

Các kỹ sư chất lượng có kinh nghiệm gặp giới hạn khi kiểm thử hệ thống AI. Những giả định hoạt động trong đảm bảo chất lượng phần mềm truyền thống không thể áp dụng theo cách trực tiếp.

“Trong QA truyền thống, chúng ta biết chính xác định dạng đầu ra, cấu trúc chính xác của dữ liệu đầu vào và đầu ra", Kyiashko nói. “Trong kiểm thử hệ thống AI, điều đó không tồn tại." Giá trị đầu vào là một Prompt – và các biến thể, cách người dùng diễn đạt yêu cầu của họ, gần như là vô hạn.

Điều này đòi hỏi một sự thay đổi mô hình căn bản: phân tích lỗi liên tục. Điều đó có nghĩa là theo dõi thường xuyên cách các đại lý phản ứng với các yêu cầu của người dùng thực, xác định các điểm nơi chúng phát minh thông tin, và cập nhật liên tục các bộ kiểm thử.

Thách thức còn tăng lên do số lượng hướng dẫn. Các hệ thống AI hiện đại yêu cầu các Prompt mở rộng, định nghĩa hành vi, giới hạn và quy tắc ngữ cảnh. Mỗi hướng dẫn có thể tương tác bất ngờ với các hướng dẫn khác. “Một trong những vấn đề lớn nhất là số lượng lớn các hướng dẫn cần được cập nhật và kiểm thử lại liên tục", Kyiashko nhận xét.

Khoảng cách kiến thức là đáng kể. Hầu hết các kỹ sư thiếu hiểu biết có cấu trúc về các chỉ số phù hợp, chuẩn bị dữ liệu hiệu quả hoặc các phương pháp đáng tin cậy để xác thực các kết quả biến đổi.

Sự thật ẩn giấu: Kiểm thử đắt hơn phát triển

Ở đây tồn tại một sự thật khó chịu: “Phát triển một đại lý AI không khó", Kyiashko nhận xét. “Tự động hóa kiểm thử cho đại lý này mới là thách thức thực sự."

Theo kinh nghiệm của anh, nhiều thời gian hơn được dành cho kiểm thử và tối ưu hóa hệ thống AI so với việc tạo ra chúng. Thực tế này đòi hỏi một sự thay đổi tư duy trong lập kế hoạch nhân sự và phân bổ nguồn lực.

Từ ý tưởng đến thực tiễn: Chu kỳ phát hành đáng tin cậy

Các ảo tưởng gây mất niềm tin nhanh hơn lỗi thông thường. Một lỗi chức năng làm người dùng thất vọng. Một đại lý tự tin cung cấp thông tin sai lệch làm mất uy tín lâu dài.

Với phương pháp kiểm thử của Kyiashko, các bản phát hành hàng tuần đáng tin cậy trở thành khả thi. Xác thực tự động phát hiện các lỗi hồi quy trước khi phát hành. Các hệ thống được huấn luyện với dữ liệu thực tế xử lý hầu hết các yêu cầu của khách hàng chính xác. Các vòng lặp hàng tuần cho phép cải tiến nhanh chóng: chức năng mới, câu trả lời tinh chỉnh, mở rộng lĩnh vực – tất cả đều được kiểm soát và xác thực.

Nhu cầu công nghiệp

Thế giới đã nhận ra tiềm năng của AI tạo sinh. Không còn đường lùi. Các startup ngày càng xuất hiện với AI làm trung tâm. Các công ty lớn tích hợp trí tuệ vào các sản phẩm cốt lõi của họ.

“Ngày nay, chúng ta cần hiểu cách hoạt động của các mô hình ngôn ngữ, cách xây dựng các đại lý AI, cách kiểm thử chúng và cách tự động hóa các kiểm tra", Kyiashko lập luận. Kỹ thuật Prompt trở thành kỹ năng nền tảng cho các kỹ sư chất lượng. Các kiểm tra dữ liệu và xác thực dữ liệu động theo sau. Những kỹ năng này nên đã trở thành tiêu chuẩn của các kỹ sư kiểm thử.

Các mẫu mà Kyiashko quan sát trong ngành – qua các bài đánh giá giấy tờ kỹ thuật, các đánh giá startup và các diễn đàn kỹ thuật – cho thấy một bức tranh rõ ràng: Các nhóm trên toàn thế giới đối mặt với cùng các vấn đề. Các thách thức xác thực, mà cách đây vài năm chỉ các pioner trong môi trường sản xuất mới giải quyết được, giờ đây trở thành các vấn đề phổ quát khi AI được mở rộng quy mô.

Khung kiểm thử đa dạng

Phương pháp của Kyiashko bao gồm các nguyên tắc đánh giá, hội thoại đa vòng và các chỉ số cho các loại lỗi khác nhau. Ý tưởng cốt lõi: Đa dạng hóa.

Xác thực ở cấp độ mã nguồn phát hiện lỗi cấu trúc. Đánh giá dựa trên LLM-as-Judge đánh giá hiệu quả và độ chính xác tùy theo phiên bản mô hình. Phân tích lỗi thủ công giúp nhận diện các mẫu mà các kiểm thử tự động bỏ sót. Các kiểm thử RAG kiểm tra xem các đại lý có sử dụng đúng ngữ cảnh được cung cấp hay không hoặc có phát minh chi tiết hay không.

“Khung của chúng tôi dựa trên ý tưởng về một phương pháp đa dạng để kiểm thử hệ thống AI – kết hợp kiểm tra bao phủ cấp độ mã nguồn, đánh giá của LLM-as-Judge, phân tích lỗi thủ công và đánh giá của Retrieval-Augmented Generation", Kyiashko giải thích. Nhiều phương pháp xác thực phối hợp cùng nhau để phát hiện các loại ảo tưởng khác nhau mà từng phương pháp riêng lẻ có thể bỏ sót.