Системи штучного інтелекту у виробництві: Як систематично виявляти та запобігати галюцинаціям

Моделі мовлення — це не просто помилкові програми — вони з абсолютною впевненістю вигадують факти. Агент штучного інтелекту може запевнити, що створив набір даних, яких насправді не існує, або стверджувати, що виконав операції, які ніколи не відбувалися. Це фундаментальне розрізнення між помилкою та конкабуляцією визначає, як команди виробництва забезпечують надійність своїх систем ШІ. Дмитро Кияшко, спеціалізуючись на валідації інтелектуальних систем, присвятив себе критичному питанню: як систематично довести, що модель спотворює правду?

Чому традиційне виявлення помилок у ШІ зазнає невдачі

Конвенційне програмне забезпечення показує помилкові стани. Пошкоджена функція повідомляє про виключення. Неправильно налаштований інтерфейс видає стандартні коди помилок із змістовними повідомленнями, що одразу показують, що не спрацювало.

Генеративні моделі працюють зовсім інакше. Вони підтверджують завершення завдань, які ніколи не ініціювали. Вони цитують запити до баз даних, яких ніколи не виконували. Вони описують процеси, які існують лише у їхніх навчальних даних. Відповіді здаються правдоподібними. Зміст є вигаданим. Ця форма конкабуляції ускладнює класичне оброблення помилок.

„Кожен агент ШІ слідує інструкціям, розробленим інженерами", пояснює Кияшко. „Ми точно знаємо, які функції має наш агент і яких — ні." Це знання стає основою для розрізнення. Якщо агент, навчених на запитах до баз даних, мовчки не виконує їх — це помилка. Якщо ж він повертає детальні результати запитів, не контактувавши з базою даних — це галюцинація. Модель сконструювала ймовірний вихід на основі шаблонів навчання.

Два доповнюючі методи оцінювання

Кияшко використовує два різні, доповнювальні підходи до валідації.

Оцінювачі на основі коду здійснюють об’єктивну перевірку. „Код-оцінювачі працюють оптимально, коли помилки можна об’єктивно визначити і перевірити за правилами. Наприклад, перевірка структури JSON, синтаксису SQL або цілісності формату даних", — пояснює він. Цей метод точно фіксує структурні проблеми.

Однак деякі помилки уникають бінарної класифікації. Чи був доречним тон? Чи містить резюме всі ключові пункти? Чи справді допомагає відповідь? Для цього використовуються LLM-as-Judge-оцінювачі. „Їх застосовують, коли помилка вимагає інтерпретації або нюансів, які не може зафіксувати проста логіка коду." Для цього Кияшко використовує LangGraph як фреймворк.

Жоден з підходів не працює ізольовано. Надійні системи валідації поєднують обидва методи, щоб зафіксувати різні типи галюцинацій, які окремі методи могли б пропустити.

Валідація проти об’єктивної реальності

Підхід Кияшко зосереджений на перевірці відповідності поточному стану системи. Якщо агент стверджує, що створив набір даних, тест перевіряє, чи ці дані дійсно існують. Заява агента не має значення, якщо об’єктивний стан її спростовує.

„Я використовую різні форми негативних тестів — юніт-тести та інтеграційні — для виявлення галюцинацій LLM", — пояснює він. Ці тести навмисно вимагають дій, які агенту заборонені, і перевіряють, чи агент неправильно сигналізує про успіх і чи стан системи не змінився.

Одна з технік тестує проти відомих обмежень. Агент без прав запису до бази даних отримує завдання згенерувати нові записи. Тест перевіряє, що не було створено несанкціонованих даних і відповідь не стверджує успіх.

Найефективніший метод використовує реальні дані виробництва. „Я беру історичні клієнтські розмови, конвертую їх у JSON-формат і запускаю свої тести на цьому файлі." Кожна розмова стає тестовим випадком, що перевіряє, чи агент зробив твердження, які суперечать системним журналам. Це дозволяє виявити сценарії, які штучні тести пропускають. Реальні користувачі створюють граничні умови, що виявляють приховані помилки. Журнали виробництва показують, де моделі галюцинують під реальним навантаженням.

RAG-тести: коли агент має вигадувати, а не досліджувати

Специфічний тип тесту перевіряє Retrieval-Augmented Generation (RAG). Кияшко перевіряє, чи використовують агенти наданий контекст, а не вигадують деталі. Тест ставить питання, для якого доступний релевантний контекст, і перевіряє, чи агент справді черпав із нього або ж галюцинував.

Це особливо критично для систем, що працюють із зовнішніми джерелами даних. Якщо агент стверджує, що «документ X містить», не перевіривши цього, — це класична RAG-галюцинація. Тест Кияшка перевірить цей документ пізніше і зафіксує відхилення — подібно до того, як видаляють приховані або підроблені водяні знаки, щоб перевірити автентичність: спершу забезпечити цілісність, потім довіряти достовірності.

Проблема знань у Quality Engineering

Досвідчені QA-інженери стикаються з труднощами, коли вперше тестують системи ШІ. Їхні перевірені припущення не можна застосувати.

„У класичному QA ми точно знаємо формат відповіді, формати вхідних і вихідних даних", — пояснює Кияшко. „При тестуванні систем ШІ цього немає." Вхід — це промпт, а варіації формулювання запитів користувачами — практично необмежені. Це вимагає постійного моніторингу.

Кияшко називає це „безперервним аналізом помилок" — регулярною перевіркою реакцій агента на реальних користувачів, виявленням вигаданих даних і відповідним розширенням тестових наборів.

Складність ускладнює обсяг інструкцій. Системи ШІ потребують великих промптів, що визначають поведінку і межі. Кожна інструкція може непередбачувано взаємодіяти з іншими. „Однією з головних проблем систем ШІ є величезна кількість інструкцій, які потрібно постійно оновлювати і тестувати", — зауважує він.

Знання у цій галузі суттєво обмежене. Більшість команд не мають чіткого розуміння відповідних метрик, ефективної підготовки датасетів або надійних методів валідації вихідних даних, що змінюються при кожному запуску. „Створити агент ШІ — досить просто", — каже Кияшко. „Автоматизація тестування цього агента — основне виклик. За моїми спостереженнями, на тестування і оптимізацію витрачається більше часу, ніж на розробку."

Практична інфраструктура тестування для масштабування

Методика Кияшка інтегрує принципи оцінювання, багатокрокові діалогові оцінювання і метрики для різних типів галюцинацій. Центральна ідея — диверсифіковане покриття тестами.

Тестування на рівні коду фіксує структурні помилки. Оцінювачі LLM-as-Judge дозволяють оцінити ефективність і точність залежно від версії моделі. Ручний аналіз помилок виявляє загальні шаблони. RAG-тести перевіряють, чи використовують агенти наданий контекст, а не вигадують деталі.

„Ця структура базується на концепції диверсифікованого підходу до тестування. Ми використовуємо покриття на рівні коду, оцінювачі LLM-as-Judge, ручний аналіз помилок і RAG-оцінювання." Кілька взаємодіючих методів валідації фіксують шаблони галюцинацій, які ізольовані підходи пропустили б.

Від щотижневих релізів до безперервного вдосконалення

Галюцинації швидше руйнують довіру, ніж технічні помилки. Несправна функція розчаровує користувачів. Агент, що впевнено поширює неправдиву інформацію, назавжди руйнує довіру.

Методика тестування Кияшка дозволяє надійно випускати оновлення щотижня. Автоматизована валідація фіксує регресії перед розгортанням. Системи, навчені на реальних даних, коректно обробляють більшість запитів клієнтів.

Щотижневе ітеративне оновлення забезпечує конкурентні переваги. Системи ШІ покращуються за рахунок додаткових функцій, удосконалених відповідей і розширення доменів. Кожен ітераційний цикл тестується. Кожен реліз валідний.

Зміни у Quality Engineering

Компанії щодня інтегрують ШІ. „Світ уже побачив переваги, тому повернення назад немає", — стверджує Кияшко. Впровадження ШІ прискорюється у всіх галузях — з’являються нові стартапи, усталені компанії інтегрують інтелект у свої основні продукти.

Коли інженери розробляють системи ШІ, вони мають розуміти, як їх тестувати. „Сьогодні вже потрібно знати, як працюють LLM, як будуються агенти ШІ, як їх тестувати і як автоматизувати ці перевірки."

Prompt Engineering стає базовою компетенцією інженерів з якості. Тестування даних і динамічна валідація йдуть за цим самим трендом. „Це вже мають бути фундаментальні навички."

Моделі, які Кияшко спостерігає у галузі — через аналіз наукових публікацій і оцінку архітектур стартапів — підтверджують цей тренд. У всьому з’являються однакові проблеми. Валідаційні виклики, які він вирішував кілька років тому у виробництві, тепер стають універсальними вимогами, оскільки масштабуються розгортання ШІ.

Що принесе майбутнє

Область визначає найкращі практики через виробничі помилки і ітеративне вдосконалення у реальному часі. Більше компаній використовують генеративний ШІ. Більше моделей приймають автономні рішення. Системи стають потужнішими — а це означає, що галюцинації стають більш правдоподібними.

Але систематичне тестування фіксує вигадки до того, як користувачі з ними зіткнуться. Тестування на галюцинації не прагне до досконалості — моделі завжди матимуть граничні випадки, коли вони вигадують. Йдеться про систематичне виявлення вигадок і запобігання їх потраплянню у виробництво.

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

Про автора: Дмитро Кияшко — розробник програмного забезпечення з тестування, спеціалізується на тестуванні систем ШІ. Розробляв тестові фреймворки для конверсійних ШІ та автономних агентів, досліджує проблеми надійності і валідації у мультимодальних системах ШІ.