Систематическое выявление KI-галлюцинаций: Почему традиционные методы тестирования терпят неудачу

Модели языковых моделей — мастера убеждения, даже когда они лгут. Агент ИИ может утверждать, что создал записи в базе данных, которых никогда не существовало, или уверять, что выполняет действия, которые он никогда не инициировал. Для команд разработки эта разница между настоящими ошибками и выдуманными результатами имеет решающее значение. Она определяет не только устранение ошибок, но и доверие пользователей к системе.

Главная проблема: как надежно определить, когда модель не просто ошибается, а активно конструирует информацию? Дмитро Кияшко, специалист по тестированию систем ИИ, много лет задавался этим вопросом. Его выводы показывают, что проблема глубже, чем казалось изначально.

Основное различие: ошибка vs. галлюцинация

Традиционные программные ошибки следуют предсказуемым шаблонам. Поломанная функция возвращает ошибку. Неправильно настроенный API возвращает HTTP-код состояния и содержательное сообщение об ошибке. Система сигнализирует, что что-то пошло не так.

Модели языковых моделей работают иначе — и гораздо более коварно. Они никогда не признаются, что не знают ответа. Вместо этого они дают правдоподобные ответы на задачи, которые не выполняли. Они описывают запросы к базе данных, которых никогда не было. Они подтверждают выполнение операций, которые существуют только в их обучающих данных.

«Каждый агент ИИ работает по инструкциям, подготовленным инженерами», объясняет Кияшко. «Мы точно знаем, какие возможности есть у нашего агента и какие нет». Эти знания — основа для фундаментального различия: если агент, обученный на запросы к базе данных, молча терпит неудачу, это ошибка. Но если он возвращает подробные результаты запросов, не взаимодействуя с базой данных, — это галлюцинация, модель придумала правдоподобные выводы на основе статистических шаблонов.

Проверенные стратегии валидации

Основной принцип: проверка против базовой истины системы. Кияшко использует несколько тестов для выявления галлюцинаций ИИ.

Негативные тесты с контролем доступа: агент без прав на запись в базу данных специально запрашивается создать новые записи. Тест проверяет два момента: во-первых, что в системе не появились несанкционированные данные; во-вторых, что агент не подтвердил успех неправильно.

Данные реального мира как тестовые случаи: наиболее эффективный метод использует реальные диалоги с клиентами. «Я преобразую историю разговора в JSON-формат и провожу тесты на его основе», — рассказывает Кияшко. Каждый диалог становится тестовым случаем, который анализируется на предмет утверждений агента, противоречащих системным протоколам. Такой подход охватывает крайние случаи, которые синтетические тесты пропускают — потому что реальные пользователи создают условия, которые разработчики никогда не предвидели.

Два дополняющих уровня оценки:

Кодовые валидаторы проводят объективную проверку. Они валидируют структуру парсинга, валидность JSON, синтаксис SQL — все, что можно проверить бинарным способом.

LLM в роли судьи — когда важны нюансы: был ли тон уместен? Точна ли сводка? Полезен ли ответ? Для этого подхода Кияшко использует LangGraph. Эффективные тестовые фреймворки используют оба метода параллельно, поскольку ни один из них не работает сам по себе.

Почему классические навыки QA не переносятся

Опытные инженеры по качеству сталкиваются с ограничениями при тестировании систем ИИ. Предположения, которые работают в классической обеспечении качества программного обеспечения, не могут быть перенесены напрямую.

«В традиционном QA мы знаем точный формат вывода, структуру входных и выходных данных», — говорит Кияшко. «При тестировании систем ИИ этого нет». Входное значение — это промпт, а вариации, как пользователи формулируют запросы, практически безграничны.

Это требует фундаментального сдвига парадигмы: постоянного анализа ошибок. Это означает регулярный мониторинг реакции агентов на реальные запросы пользователей, выявление мест, где они придумывают информацию, и постоянное обновление тестовых наборов.

Проблему усугубляет объем инструкций. Современные системы ИИ требуют обширных промптов, которые задают поведение, границы и контекстные правила. Каждая инструкция может неожиданно взаимодействовать с другими. «Одна из главных проблем — огромное количество инструкций, которые постоянно обновляются и требуют повторного тестирования», — отмечает Кияшко.

Знаниевая пропасть значительна. Большинству инженеров не хватает структурированного понимания подходящих метрик, эффективной подготовки датасетов или надежных методов валидации вариативных ответов.

Скрытая правда: тестирование дороже разработки

Здесь кроется неудобная истина: «Создать агента ИИ — несложно», — отмечает Кияшко. «Автоматизация тестирования этого агента — настоящая сложность».

По его опыту, на тестирование и оптимизацию систем ИИ уходит значительно больше времени, чем на их создание. Эта реальность требует переосмысления кадрового планирования и распределения ресурсов.

От концепции к практике: надежные циклы релизов

Галлюцинации подрывают доверие быстрее, чем обычные ошибки. Рабочий баг разочаровывает пользователя. Агент, который уверенно дает ложную информацию, навсегда разрушает доверие.

С методикой Кияшко возможны надежные еженедельные релизы. Автоматическая валидация выявляет регрессии перед развертыванием. Системы, обученные на реальных данных, правильно обрабатывают большинство запросов клиентов. Еженедельные итерации позволяют быстро внедрять улучшения: новые функции, уточненные ответы, расширение областей — все под контролем и валидацией.

Промышленная необходимость

Мир давно осознал потенциал генеративных ИИ. Обратного пути уже нет. Стартапы появляются ежедневно с ИИ в ядре. Укрепленные компании интегрируют интеллект в свои основные продукты.

«Сегодня мы должны понимать, как работают языковые модели, как строятся агенты ИИ, как их тестировать и как автоматизировать проверки», — говорит Кияшко. Prompt Engineering становится базовым навыком для инженеров по качеству. Тесты данных и динамическая валидация данных идут следом. Эти навыки должны стать стандартными для тестировщиков.

Модели, которые Кияшко наблюдает в индустрии — через технические обзоры, оценки стартапов и технические форумы — показывают ясную картину: команды по всему миру сталкиваются с одними и теми же проблемами. Вызовы валидации, которые еще несколько лет назад решали только пионеры в производственных средах, теперь становятся универсальными задачами по мере масштабирования использования ИИ.

Разнообразный тестовый каркас

Методика Кияшко охватывает принципы оценки, многоходовые диалоги и метрики для различных типов ошибок. Основная идея — диверсификация.

Валидация на уровне кода выявляет структурные ошибки. Оценка LLM-as-Judge оценивает эффективность и точность в зависимости от версии модели. Ручной анализ ошибок выявляет шаблоны, которые пропускают автоматические тесты. RAG-тесты проверяют, используют ли агенты предоставленный контекст или придумывают детали.

«Наш фреймворк основан на концепции многостороннего подхода к тестированию систем ИИ — объединение проверки уровня кода, оценок LLM-as-Judge, ручного анализа ошибок и оценки RAG», — объясняет Кияшко. Несколько методов валидации, работающих вместе, охватывают разные типы галлюцинаций, которые один подход пропустил бы.

Что дальше

Область определяет лучшие практики в реальном времени. Все больше компаний внедряют генеративный ИИ. Все больше моделей принимают автономные решения. Чем мощнее системы, тем более правдоподобными становятся их галлюцинации.

Это не повод для пессимизма. Систематическое тестирование выявляет изобретения до того, как они достигнут пользователей. Речь не о совершенстве — модели всегда будут иметь крайние случаи. Важно систематически выявлять и предотвращать появление галлюцинаций в производстве.

Техники работают при правильном применении. Что отсутствует — это широко распространенное понимание их внедрения в производственные среды, где надежность критична.

Dmytro Kyiashko — специалист по тестированию программного обеспечения с фокусом на системы ИИ, опыт в создании тестовых фреймворков для диалоговых ИИ и автономных агентов, а также экспертиза в вопросах надежности и валидации мультимодальных систем ИИ.