Auditarea Comportamentului LLM: Putem Testa pentru Halucinații? Perspective de Expert de Dmytro Kyiashko, Dezvoltator de Software Orientat pe AI în Testare

<div id="content-main" class="left relative">
 <div class="facebook-share">
  <span class="fb-but1"><i class="fa-brands fa-facebook-f"></i></span><span class="social-text">Distribuie</span>
 </div>
 <div class="twitter-share">
  <span class="twitter-but1"><i class="fa-brands fa-x-twitter"></i></span><span class="social-text">Distribuie</span>
 </div>
 <div class="whatsapp-share">
  <span class="whatsapp-but1"><i class="fa-brands fa-whatsapp fa-2x"></i></span><span class="social-text">Distribuie</span>
 </div>
 <div class="pinterest-share">
  <span class="pinterest-but1"><i class="fa-brands fa-pinterest-p"></i></span><span class="social-text">Distribuie</span>
 </div>
 <div class="email-share">
  <span class="email-but"><i class="fa fa-envelope fa-2"></i></span><span class="social-text">Email</span>
 </div>
 <p>Modelele de limbaj nu doar fac greșeli—fabrică realitatea cu deplină încredere. Un agent AI ar putea pretinde că a creat înregistrări în baza de date care nu există sau ar putea insista că a efectuat acțiuni pe care nu le-a încercat niciodată. Pentru echipele care implementează aceste sisteme în producție, această distincție determină modul în care rezolvați problema.</p>
 <div id="textareaTextHtml" class="js_xss_html_filter">
  <p>Dmytro Kyiashko este specialist în testarea sistemelor AI. Munca sa se concentrează pe o singură întrebare: cum descoperi sistematic când un model minte?</p>
  <h2><strong>Problema testării nonsensului încrezător</strong></h2>
  <p>Software-ul tradițional eșuează în mod previzibil. O funcție defectă returnează o eroare. Un API configurat greșit oferă un semnal de eșec deterministic—de obicei un cod de stare HTTP standard și un mesaj de eroare lizibil care explică ce nu a funcționat.</p>
  <p>Modelele de limbaj eșuează diferit. Vor raporta finalizarea sarcinilor pe care nu le-au început niciodată, vor prelua informații din baze de date pe care nu le-au interocat niciodată și vor descrie acțiuni care există doar în datele lor de antrenament. Răspunsurile par corecte. Conținutul este fabricat.</p>
  <p>„Fiecare agent AI operează conform instrucțiunilor pregătite de ingineri", explică Kyiashko. „Știm exact ce poate și ce nu poate face agentul nostru." Această cunoaștere devine fundamentul pentru a distinge halucinațiile de erori.</p>
  <p>Dacă un agent antrenat pentru a interoga o bază de date eșuează în tăcere, aceasta este o eroare. Dar dacă returnează rezultate detaliate ale interogării fără să atingă baza de date? Aceasta este o halucinație. Modelul a inventat un rezultat plauzibil bazat pe tiparele de antrenament.</p>
  <h2><strong>Validarea față de adevărul de bază</strong></h2>
  <p>Abordarea lui Kyiashko se centrează pe verificarea față de starea reală a sistemului. Când un agent pretinde că a creat înregistrări, testele sale verifică dacă acele înregistrări există. Răspunsul agentului nu contează dacă sistemul îl contrazice.</p>
  <p>„De obicei folosesc diferite tipuri de teste negative—atât unitare, cât și de integrare—pentru a verifica halucinațiile LLM", notează el. Aceste teste solicită deliberat acțiuni pe care agentul nu are permisiunea să le efectueze, apoi validează că agentul nu confirmă în mod fals succesul și că starea sistemului rămâne neschimbată.</p>
  <p>O tehnică testează față de restricții cunoscute. Un agent fără permisiuni de scriere în baza de date este solicitat să creeze înregistrări. Testul validează că nu au apărut date neautorizate și răspunsul nu pretinde succes.</p>
  <p>Cea mai eficientă metodă folosește date de producție. „Folosesc istoricul conversațiilor cu clienții, convertesc totul în format JSON și rulez testele folosind acest fișier JSON." Fiecare conversație devine un caz de testare care analizează dacă agenții au făcut afirmații care contrazic jurnalele sistemului.</p>
  <p>Aceasta prinde tiparele pe care testele sintetice le ratează. Utilizatorii reali creează condiții care expun cazurile limită. Jurnalele de producție relevă unde modelele halucinează în utilizarea reală.</p>
  <h2><strong>Două strategii de evaluare</strong></h2>
  <p><strong>Kyiashko folosește două abordări complementare pentru a evalua sistemele AI.</strong></p>
  <p>Evaluatorii bazați pe cod gestionează verificarea obiectivă. „Evaluatorii bazați pe cod sunt ideali când definiția eșecului este obiectivă și poate fi verificată cu reguli. De exemplu: analiza structurii, verificarea validității JSON sau a sintaxei SQL", explică el.</p>
  <p>Dar unele eșecuri rezistă clasificării binare. A fost tonul adecvat? Este rezumatul fidel? Este răspunsul util? „Evaluatorii LLM-ca-Judecător sunt folosiți când modul de eșec implică interpretare sau nuanțe pe care codul nu le poate captura."</p>
  <p>Pentru abordarea LLM-ca-Judecător, Kyiashko se bazează pe LangGraph. Nicio abordare nu funcționează singură. Cadrele eficiente folosesc ambele.</p>
  <h2><strong>Ce ratează pregătirea clasică în QA</strong></h2>
  <p>Inginerii de calitate experimentați se confruntă cu dificultăți când testează pentru prima dată sistemele AI. Presupunerile care i-au făcut eficienți nu se transferă.</p>
  <p>„În QA clasic, cunoaștem exact formatul de răspuns al sistemului, cunoaștem exact formatul datelor de intrare și ieșire", explică Kyiashko. „În testarea sistemelor AI, nu există așa ceva." Datele de intrare sunt un prompt—iar variațiile în modul în care clienții formulează solicitările sunt nesfârșite.</p>
  <p>Aceasta necesită monitorizare continuă. Kyiashko o numește „analiză continuă a erorilor"—revizuirea regulată a modului în care agenții răspund utilizatorilor reali, identificarea locurilor unde fabrică informații și actualizarea în consecință a suitelor de testare.</p>
  <p>Provocarea se amplifică cu volumul de instrucțiuni. Sistemele AI necesită prompt-uri extinse care definesc comportamentul și restricțiile. Fiecare instrucțiune poate interacționa imprevizibil cu altele. „Una dintre problemele sistemelor AI este numărul imens de instrucțiuni care trebuie actualizate și testate constant", notează el.</p>
  <p>Decalajul de cunoștințe este semnificativ. Majoritatea inginerilor nu au o înțelegere clară a metricilor adecvate, a pregătirii eficiente a seturilor de date sau a metodelor fiabile pentru validarea rezultatelor care se schimbă la fiecare rulare. „A face un agent AI nu este dificil", observă Kyiashko. „Automatizarea testării acelui agent este provocarea principală. Din observațiile și experiența mea, se petrece mai mult timp testând și optimizând sistemele AI decât creându-le."</p>
  <h2><strong>Lansări săptămânale fiabile</strong></h2>
  <p>Halucinațiile erodează încrederea mai rapid decât erorile. O funcționalitate defectă frustrează utilizatorii. Un agent care furnizează cu încredere informații false distruge credibilitatea.</p>
  <p>Metodologia de testare a lui Kyiashko permite lansări săptămânale fiabile. Validarea automatizată prinde regresiile înainte de implementare. Sistemele antrenate și testate cu date reale gestionează corect majoritatea solicitărilor clienților.</p>
  <p>Iterația săptămânală generează avantaj competitiv. Sistemele AI se îmbunătățesc prin adăugarea de capabilități, rafinarea răspunsurilor, extinderea domeniilor.</p>
  <h2><strong>De ce contează acest lucru pentru ingineria calității</strong></h2>
  <p>Companiile care integrează AI cresc zilnic. „Lumea a văzut deja beneficiile utilizării AI, așa că nu mai există cale de întoarcere", argumentează Kyiashko. Adoptarea AI accelerează în toate industriile—mai multe startup-uri lansate, mai multe întreprinderi care integrează inteligența în produsele de bază.</p>
  <p>Dacă inginerii construiesc sisteme AI, trebuie să înțeleagă cum să le testeze. „Chiar și astăzi, trebuie să înțelegem cum funcționează LLM-urile, cum sunt construiți agenții AI, cum sunt testați acești agenți și cum să automatizăm aceste verificări."</p>
  <p>Ingineria de prompt devine obligatorie pentru inginerii de calitate. Testarea datelor și validarea dinamică a datelor urmează aceeași traiectorie. „Acestea ar trebui să fie deja abilitățile de bază ale inginerilor de testare."</p>
  <p>Tiparele pe care Kyiashko le vede în industrie confirmă această schimbare. Prin munca sa de revizuire a lucrărilor tehnice privind evaluarea AI și evaluarea arhitecturilor startup-urilor la forumuri tehnice, aceleași probleme apar în mod repetat: echipele de pretutindeni se confruntă cu probleme identice. Provocările de validare pe care le-a rezolvat în producție cu ani în urmă devin acum preocupări universale pe măsură ce implementarea AI se extinde.</p>
  <h2><strong>Infrastructură de testare care scalează</strong></h2>
  <p>Metodologia lui Kyiashko abordează principiile de evaluare, evaluarea conversațiilor cu multiple runde și metricile pentru diferite moduri de eșec.</p>
  <p>Conceptul de bază: testare diversificată. Validarea la nivel de cod prinde erorile structurale. Evaluarea LLM-ca-Judecător permite evaluarea eficacității și acurateței sistemului AI în funcție de versiunea LLM utilizată. Analiza manuală a erorilor identifică tiparele. Testarea RAG verifică că agenții folosesc contextul furnizat în loc să inventeze detalii.</p>
  <p>„Cadrul pe care îl descriu se bazează pe conceptul unei abordări diversificate a testării sistemelor AI. Folosim acoperire la nivel de cod, evaluatori LLM-ca-Judecător, analiză manuală a erorilor și evaluarea generării augmentate prin recuperare." Metodele multiple de validare care lucrează împreună prind diferite tipuri de halucinații pe care abordările simple le ratează.</p>
  <h2><strong>Ce urmează</strong></h2>
  <p>Domeniul definește cele mai bune practici în timp real prin eșecuri de producție și rafinare iterativă. Mai multe companii implementează AI generativ. Mai multe modele iau decizii autonome. Sistemele devin mai capabile, ceea ce înseamnă că halucinațiile devin mai plauzibile.</p>
  <p>Dar testarea sistematică prinde fabricațiile înainte ca utilizatorii să le întâlnească. Testarea pentru halucinații nu vizează perfecțiunea—modelele vor avea întotdeauna cazuri limită în care fabrică. Este vorba despre prinderea fabricațiilor sistematic și prevenirea ajungerii lor în producție.</p>
  <p>Tehnicile funcționează când sunt aplicate corect. Ce lipsește este înțelegerea pe scară largă a modului de implementare a acestora în medii de producție unde fiabilitatea contează.</p>
  <p><em>Dmytro Kyiashko este dezvoltator software în testare, specializat în testarea sistemelor AI, cu experiență în construirea de cadre de testare pentru AI conversațional și agenți autonomi. Munca sa examinează provocările de fiabilitate și validare în sistemele AI multimodale.</em></p>
 </div><span class="et_social_bottom_trigger"></span>
 <div class="post-tags">
  <span class="post-tags-header">Elemente conexe:</span>AI, Guvernanța AI, Siguranța AI, audit, Comportament, Detectarea prejudecăților, Dmytro Kyiashko, Halucinații, Modele mari de limbaj, LLM, Auditul LLM, învățare automată, Comportamentul modelului, AI responsabil, dezvoltator software
 </div>
 <div class="social-sharing-bot">
  <div class="facebook-share">
   <span class="fb-but1"><i class="fa-brands fa-facebook-f"></i></span><span class="social-text">Distribuie</span>
  </div>
  <div class="twitter-share">
   <span class="twitter-but1"><i class="fa-brands fa-x-twitter"></i></span><span class="social-text">Distribuie</span>
  </div>
  <div class="whatsapp-share">
   <span class="whatsapp-but1"><i class="fa-brands fa-whatsapp fa-2x"></i></span><span class="social-text">Distribuie</span>
  </div>
  <div class="pinterest-share">
   <span class="pinterest-but1"><i class="fa-brands fa-pinterest-p"></i></span><span class="social-text">Distribuie</span>
  </div>
  <div class="email-share">
   <span class="email-but"><i class="fa fa-envelope fa-2"></i></span><span class="social-text">Email</span>
  </div>
 </div>
 <div class="mvp-related-posts left relative">
  <h4 class="post-header"><span class="post-header">Recomandate pentru tine</span></h4>
  <ul>
   <li>
    <div class="mvp-related-text left relative">
     Strategie de credit bazată pe AI: Surbhi Gupta despre analitica predictivă
    </div></li>
   <li>
    <div class="mvp-related-text left relative">
     Infrastructura AI nu este prea scumpă. Pur și simplu o rulăm greșit – Lior Koriat, CEO al Quali
    </div></li>
   <li>
    <div class="mvp-related-text left relative">
     Transformă-ți imaginile: AIEnhancer face ușor să elimini filigranul
    </div></li>
  </ul>
 </div>
 <div id="comments-button" class="left relative comment-click-667025 com-but-667025">
  <span class="comment-but-text">Comentarii</span>
 </div>
</div>