Revelar sistematicamente as alucinações KI: Por que os métodos tradicionais de teste falham

Os modelos de linguagem são mestres da persuasão – mesmo quando mentem. Um agente de IA pode afirmar ter criado entradas de base de dados que nunca existiram, ou jurar que realizou ações que nunca iniciou. Para as equipas de produção, essa distinção entre erros reais e resultados inventados é crucial. Ela determina não só a resolução de problemas, mas também a confiança dos utilizadores no sistema.

O desafio central: Como detectar de forma fiável quando um modelo não apenas falha, mas ativa a construção de informações? Dmytro Kyiashko, um desenvolvedor de software especializado em testes de sistemas de IA, questionou-se há anos sobre esta questão. As suas descobertas mostram que o problema é mais profundo do que inicialmente se pensava.

A diferença fundamental: erro vs. invenção

Os erros de software convencionais seguem padrões previsíveis. Uma função com defeito devolve um erro. Uma API mal configurada fornece um código de estado HTTP e uma mensagem de erro esclarecedora. O sistema sinaliza que algo correu mal.

Os modelos de linguagem falham de forma diferente – e muito mais traiçoeira. Nunca admitem que não sabem algo. Em vez disso, fornecem respostas plausíveis para tarefas que não realizaram. Descrevem consultas a bases de dados que nunca aconteceram. Confirmam a execução de operações que existem apenas nos seus dados de treino.

„Cada agente de IA trabalha de acordo com instruções preparadas pelos engenheiros", explica Kyiashko. „Sabemos exatamente quais as capacidades do nosso agente e quais não possui." Este conhecimento é a base para uma distinção fundamental: Quando um agente treinado para consultas a bases de dados falha silenciosamente, é um erro. Mas, se ele devolve resultados detalhados de consultas sem tocar na base de dados, trata-se de uma alucinação – o modelo inventou saídas plausíveis com base em padrões estatísticos.

Estratégias comprovadas para validação

O princípio central: verificação contra a verdade fundamental do sistema. Kyiashko utiliza vários testes para detectar alucinações de IA.

Testes negativos com controlo de acesso: Um agente sem permissões de escrita na base de dados é solicitado especificamente a criar novos registos. O teste verifica então duas coisas: Primeiro, se nenhuma informação não autorizada apareceu no sistema. Segundo, se o agente não confirmou erroneamente o sucesso.

Dados do mundo real como casos de teste: O método mais eficaz usa conversas reais com clientes. „Converto o histórico de conversa para formato JSON e realizo os meus testes com ele", relata Kyiashko. Cada interação torna-se num caso de teste, que analisa se os agentes fizeram afirmações que contradizem os registos do sistema. Esta abordagem captura casos extremos que testes sintéticos podem ignorar – porque utilizadores reais criam condições que os desenvolvedores nunca preveriam.

Duas camadas de avaliação complementares:

Validadores baseados em código realizam verificações objetivas. Validam estruturas de parsing, validade de JSON, sintaxe SQL – tudo o que pode ser verificado binariamente.

Validadores de LLM como Juízes entram em ação quando as nuances contam: O tom foi adequado? A síntese foi precisa? A resposta foi útil? Para esta abordagem, Kyiashko usa LangGraph. Frameworks de teste eficazes utilizam ambos os métodos em paralelo, pois nenhum deles funciona sozinho.

Por que as capacidades tradicionais de QA não se transferem

Engenheiros de qualidade experientes encontram limites ao testar sistemas de IA. As suposições que funcionam na garantia de qualidade de software clássico não podem ser transferidas de forma direta.

„Na QA tradicional, conhecemos o formato exato de saída, a estrutura precisa dos dados de entrada e saída", diz Kyiashko. „Ao testar sistemas de IA, isso não existe." O valor de entrada é um prompt – e as variações na forma como os utilizadores formulam as suas perguntas são praticamente ilimitadas.

Isto exige uma mudança de paradigma fundamental: análise contínua de erros. Significa monitorizar regularmente como os agentes respondem a pedidos reais de utilizadores, identificar onde inventam informações e atualizar continuamente os conjuntos de testes.

O desafio é agravado pela quantidade de instruções. Sistemas de IA modernos requerem prompts extensos que definem comportamento, limites e regras de contexto. Cada instrução pode interagir de forma inesperada com outras. „Um dos maiores problemas é o enorme número de instruções que precisam ser atualizadas e testadas novamente constantemente", observa Kyiashko.

A lacuna de conhecimento é significativa. A maioria dos engenheiros carece de uma compreensão estruturada de métricas adequadas, preparação eficaz de conjuntos de dados ou métodos fiáveis para validar saídas variáveis.

A verdade escondida: testar é mais caro que desenvolver

Aqui reside uma verdade desconfortável: „Desenvolver um agente de IA não é difícil", observa Kyiashko. „A automação dos testes para esse agente é o verdadeiro desafio."

Segundo a sua experiência, mais tempo é gasto a testar e otimizar sistemas de IA do que a criá-los. Esta realidade exige uma mudança de mentalidade na planificação de recursos e pessoal.

Do conceito à prática: ciclos de lançamento fiáveis

Alucinações minam a confiança mais rapidamente do que erros tradicionais. Um bug funcional frustra utilizadores. Um agente que fornece informações falsas com confiança destrói a credibilidade de forma duradoura.

Com a metodologia de testes de Kyiashko, é possível realizar lançamentos semanais fiáveis. A validação automatizada detecta regressões antes do deployment. Sistemas treinados com dados reais lidam corretamente com a maioria das perguntas dos clientes. Iterações semanais permitem melhorias rápidas: novas funcionalidades, respostas mais refinadas, domínios expandidos – tudo controlado e validado.

A necessidade industrial

O mundo já reconheceu o potencial da IA generativa. Não há volta a dar. Startups surgem diariamente com IA no núcleo. Empresas estabelecidas integram inteligência nos seus produtos principais.

„Hoje, precisamos entender como funcionam os modelos de linguagem, como construir agentes de IA, como testá-los e como automatizar verificações", argumenta Kyiashko. Engenharia de prompts torna-se uma competência básica para engenheiros de qualidade. Testes de dados e validação dinâmica de dados seguem-se. Estas devem já fazer parte das competências padrão de engenheiros de testes.

Os padrões que Kyiashko observa na indústria – através de avaliações de artigos técnicos, avaliações de startups e fóruns técnicos – mostram uma imagem clara: equipas em todo o mundo enfrentam os mesmos problemas. Os desafios de validação, que há anos eram resolvidos apenas por pioneiros em ambientes de produção, tornam-se agora questões universais, à medida que a utilização de IA escala.

Uma estrutura de testes diversificada

A metodologia de Kyiashko aborda princípios de avaliação, conversas multi-turno e métricas para diferentes tipos de erro. O conceito central: diversificação.

Validação a nível de código captura erros estruturais. Avaliadores de LLM como Juízes avaliam eficácia e precisão dependendo da versão do modelo. Análises manuais de erros identificam padrões que testes automatizados podem passar ao lado. Testes RAG verificam se os agentes utilizam o contexto fornecido ou inventam detalhes.

„A nossa framework baseia-se no conceito de uma abordagem versátil para testar sistemas de IA – cobertura a nível de código, avaliadores de LLM como Juízes, análise manual de erros e avaliação de RAG combinados", explica Kyiashko. Vários métodos de validação que trabalham em conjunto capturam diferentes tipos de alucinações que abordagens isoladas poderiam deixar passar.

O que vem a seguir

O campo define boas práticas em tempo real. Mais empresas adotam IA generativa. Mais modelos tomam decisões autónomas. Quanto mais poderosos os sistemas, mais plausíveis se tornam as suas alucinações.

Não é motivo para pessimismo. Testes sistemáticos detectam invenções antes que cheguem aos utilizadores. Não se trata de perfeição – os modelos terão sempre casos extremos. Trata-se de identificar e impedir sistematicamente invenções de entrarem em produção.

As técnicas funcionam quando aplicadas corretamente. O que falta é uma compreensão generalizada de como as implementar em ambientes de produção, onde a fiabilidade é crítica.

Dmytro Kyiashko é desenvolvedor de software de testes com especialização em testes de sistemas de IA, experiência na construção de frameworks de teste para IA conversacional e agentes autónomos, bem como expertise em desafios de fiabilidade e validação de sistemas de IA multimodais.