系统性揭示 KI-幻觉：为什么传统测试方法会失败

语言模型是说服大师——即使它们在撒谎。一个AI代理可以声称自己创建了从未存在过的数据库条目，或者坚称自己执行了从未启动过的操作。对于生产团队来说，区分真正的错误和虚构的结果至关重要。这不仅影响故障排除，还关系到用户对系统的信任。

核心挑战：如何可靠地识别模型不仅失败了，还在主动构造信息？专注于AI系统测试的软件开发者Dmytro Kyiashko多年来一直在思考这个问题。他的研究表明，问题比最初想象的更为深层。

根本区别：错误与虚构

传统软件错误遵循可预见的模式。损坏的功能会返回错误。配置错误的API会提供HTTP状态码和有意义的错误信息。系统会提示出错了。

语言模型的失败方式不同——而且更具欺骗性。它们从不承认自己不知道。相反，它们会为未完成的任务提供听起来合理的回答。它们描述从未发生过的数据库查询。它们确认执行了只存在于训练数据中的操作。

“每个AI代理都按照工程师预先设定的指令工作，”Kyiashko解释道。“我们确切知道我们的代理具备哪些能力，哪些不具备。”这种认知是区分的基础：如果一个为数据库查询训练的代理默默失败，那就是错误；但如果它在未触及数据库的情况下返回详细的查询结果，那就是虚假——模型基于统计模式虚构了合理的输出。

行之有效的验证策略

核心原则：对系统的基本真理进行验证。Kyiashko使用多种测试方法来揭示AI虚假现象。

带访问控制的负面测试：没有数据库写入权限的代理被特意要求创建新数据集。测试随后检查两件事：第一，没有未授权的数据出现在系统中；第二，代理没有错误地确认成功。

以真实世界数据作为测试用例：最有效的方法是利用真实的客户对话。“我将对话转换为JSON格式，并用它进行测试，”Kyiashko说。每次交互都成为一个测试用例，用于分析代理是否提出了与系统日志相矛盾的断言。这种方法捕捉到边界情况，模拟测试难以覆盖——因为真实用户会创造出开发者无法预料的条件。

两层互补的评估：

基于代码的评估器进行客观检查。它们验证解析结构、JSON有效性、SQL语法——所有可以二进制验证的内容。

LLM作为评判者的评估器在细节很重要时使用：语气是否得当？总结是否准确？回答是否有帮助？Kyiashko使用LangGraph进行此类评估。高效的测试框架会同时使用这两种方法，因为单一方法都无法完全解决问题。

为什么传统QA能力无法迁移

经验丰富的质量工程师在测试AI系统时会遇到瓶颈。传统软件质量保证中的假设无法一一迁移。

“在传统QA中，我们知道确切的输出格式、输入和输出数据的结构，”Kyiashko说。“而在测试AI系统时，没有这样的保证。”输入值是提示（Prompt），用户表达请求的方式变化无限。

这要求根本性的范式转变：持续的错误分析。这意味着要定期监控代理对真实用户请求的反应，识别它们虚构信息的环节，并不断更新测试套件。

这个挑战还被指令数量的庞大所放大。现代AI系统需要大量提示，定义行为、边界和上下文规则。每个指令都可能与其他指令产生意外交互。“最大的问题之一是需要不断更新和重新测试的庞大指令集，”Kyiashko指出。

知识差距巨大。大多数工程师缺乏对合适指标、有效数据集准备或验证不同输出的可靠方法的系统理解。

隐藏的真相：测试比开发更昂贵

这里有一个令人不舒服的事实：“开发一个AI代理并不难，”Kyiashko观察到。“真正的挑战在于测试这个代理的自动化。”

根据他的经验，花在测试和优化AI系统上的时间远远多于其开发时间。这一现实需要在人员配置和资源分配上进行重新思考。

从概念到实践：可靠的发布周期

虚假信息比传统错误更快破坏信任。一个功能性错误会让用户感到沮丧。而一个自信地提供错误信息的代理会持续破坏信誉。

通过Kyiashko的测试方法，可以实现每周的可靠发布。自动验证在发布前捕捉回归问题。用真实数据训练的系统大多能正确处理大部分客户请求。每周迭代带来快速改进：新功能、优化回答、扩展领域——所有都经过控制和验证。

行业的必然趋势

全球已充分认识到生成式AI的潜力。没有回头路。每天都有创业公司以AI为核心。成熟企业将智能融入其核心产品。

“今天，我们必须理解语言模型的工作原理、AI代理的构建、测试方法以及如何实现自动化验证，”Kyiashko说。Prompt Engineering正成为质量工程师的基本技能。数据测试和动态数据验证紧随其后。这些技能应已成为测试工程师的标准能力。

从行业中的技术论文、创业公司评估和技术论坛观察到的模式清晰：全球团队面临相同的问题。几年前，验证挑战只由生产环境中的先驱解决，现在已成为普遍关注的问题，随着AI的规模化应用不断扩大。

多元化的测试框架

Kyiashko的方法涵盖评估原则、多轮对话和不同错误类型的指标。核心思想：多样化。

代码级验证捕捉结构性错误。LLM作为评判者的评估衡量效果和准确性，依赖模型版本。人工错误分析识别自动测试遗漏的模式。RAG（检索增强生成）测试检查代理是否利用了提供的上下文或虚构细节。

“我们的框架基于一种多元化的AI系统测试方法——结合代码覆盖、LLM评判、人工错误分析和检索增强生成的评估，”Kyiashko解释道。多种验证方法协同工作，能捕捉单一方法难以识别的虚假类型。

下一步展望

该领域正在实时制定最佳实践。越来越多的企业采用生成式AI。更多模型实现自主决策。系统越强大，它们的虚假信息就越具有迷惑性。

这并非悲观的理由。系统化测试可以在虚假信息到达用户之前识别出来。目标不是完美——模型总会遇到边界情况。关键在于系统性地捕捉虚假信息，防止其进入生产。

只要正确应用，这些技术就能奏效。缺少的是对其在生产环境中实现的广泛理解，尤其是在可靠性至关重要的场景。

Dmytro Kyiashko是专注于AI系统测试的测试软件开发者，拥有构建对话式AI和自主代理测试框架的经验，以及在多模态AI系统的可靠性和验证挑战方面的专业知识。