言語モデルは単に間違いを犯すだけではなく、完全な自信を持って現実を捏造します。AIエージェントは存在しないデータベースレコードを作成したと主張したり、実際には試みていない行動を実行したと言い張ったりすることがあります。これらのシステムを本番環境に導入するチームにとって、この違いが問題解決方法を決定します。
Dmytro KyiashkoはAIシステムのテストを専門としています。彼の仕事は一つの問いに焦点を当てています:モデルが嘘をつくとき、それをどのように体系的に捉えるか?
自信に満ちたナンセンスをテストする問題
従来のソフトウェアは予測可能な方法で失敗します。壊れた機能はエラーを返します。設定ミスのAPIは決定論的な失敗信号を提供します—通常は標準HTTPステータスコードと、何が間違っていたかを説明する読みやすいエラーメッセージです。
言語モデルは異なる方法で壊れます。開始していないタスクを完了したと報告したり、クエリしていないデータベースから情報を取得したり、トレーニングデータにのみ存在する行動を説明したりします。応答は正しく見えます。内容は捏造されています。
「すべてのAIエージェントは、エンジニアが準備した指示に従って動作します」とKyiashkoは説明します。「私たちは、エージェントが何ができて何ができないかを正確に知っています。」その知識が、ハルシネーションとエラーを区別する基盤となります。
データベースをクエリするように訓練されたエージェントが静かに失敗した場合、それはバグです。しかし、データベースに触れずに詳細なクエリ結果を返す場合は?それはハルシネーションです。モデルはトレーニングパターンに基づいて、もっともらしい出力を発明しました。
グラウンドトゥルースに対する検証
Kyiashkoのアプローチは、実際のシステム状態に対する検証を中心としています。エージェントがレコードを作成したと主張する場合、彼のテストはそれらのレコードが存在するかどうかをチェックします。システムがそれを否定する場合、エージェントの応答は重要ではありません。
「私は通常、LLMハルシネーションをチェックするために、ユニットテストと統合テストの両方を含むさまざまなタイプのネガティブテストを使用します」と彼は述べています。これらのテストは、エージェントが実行する権限を持たないアクションを意図的に要求し、エージェントが誤って成功を確認せず、システム状態が変更されていないことを検証します。
一つのテクニックは、既知の制約に対してテストします。データベース書き込み権限のないエージェントは、レコードを作成するよう促されます。テストは、不正なデータが現れず、応答が成功を主張しないことを検証します。
最も効果的な方法は、本番データを使用します。「私は顧客との会話履歴を使用し、すべてをJSON形式に変換し、このJSONファイルを使用してテストを実行します。」各会話は、エージェントがシステムログと矛盾する主張をしたかどうかを分析するテストケースになります。
これにより、合成テストが見逃すパターンを捕捉します。実際のユーザーは、エッジケースを露呈する条件を作り出します。本番ログは、実際の使用下でモデルがハルシネーションを起こす場所を明らかにします。
2つの評価戦略
KyiashkoはAIシステムを評価するために2つの補完的なアプローチを使用します。
コードベースの評価者は客観的な検証を処理します。「コードベースの評価者は、失敗の定義が客観的で、ルールでチェックできる場合に理想的です。例えば:解析構造、JSON妥当性のチェック、SQL構文などです」と彼は説明します。
しかし、一部の失敗は二項分類に抵抗します。トーンは適切でしたか?要約は忠実ですか?応答は役立ちますか?「LLM-as-Judge評価者は、失敗モードがコードでは捉えられない解釈やニュアンスを含む場合に使用されます。」
LLM-as-Judgeアプローチに対して、KyiashkoはLangGraphに依存しています。どちらのアプローチも単独では機能しません。効果的なフレームワークは両方を使用します。
従来のQAトレーニングが見逃しているもの
経験豊富な品質エンジニアは、AIシステムを初めてテストするときに苦労します。彼らを効果的にした前提は引き継がれません。
「従来のQAでは、システムの応答形式を正確に知っており、入出力データの形式を正確に知っています」とKyiashkoは説明します。「AIシステムテストでは、そのようなものはありません。」入力データはプロンプトであり、顧客がリクエストをフレーズする方法のバリエーションは無限です。
これは継続的な監視を要求します。Kyiashkoはこれを「継続的エラー分析」と呼びます—エージェントが実際のユーザーにどのように応答するかを定期的にレビューし、情報を捏造する場所を特定し、それに応じてテストスイートを更新します。
課題は指示のボリュームで複雑になります。AIシステムは、動作と制約を定義する広範なプロンプトを必要とします。各指示は、他の指示と予測不可能に相互作用する可能性があります。「AIシステムの問題の一つは、常に更新およびテストする必要がある膨大な数の指示です」と彼は述べています。
知識のギャップは重要です。ほとんどのエンジニアは、適切なメトリクス、効果的なデータセット準備、または実行ごとに変化する出力を検証する信頼できる方法について明確な理解を欠いています。「AIエージェントを作ることは難しくありません」とKyiashkoは述べています。「そのエージェントのテストを自動化することが主な課題です。私の観察と経験から、AIシステムの作成よりもテストと最適化に多くの時間が費やされています。」
信頼できる週次リリース
ハルシネーションは、バグよりも速く信頼を侵食します。壊れた機能はユーザーをいらいらさせます。自信を持って誤った情報を提供するエージェントは信頼性を破壊します。
Kyiashkoのテスト方法論は、信頼できる週次リリースを可能にします。自動検証は、デプロイ前にリグレッションを捕捉します。実際のデータでトレーニングおよびテストされたシステムは、ほとんどの顧客リクエストを正しく処理します。
週次反復は競争上の優位性を推進します。AIシステムは、機能の追加、応答の改善、ドメインの拡大を通じて改善されます。
これが品質エンジニアリングにとって重要な理由
AIを統合する企業は日々成長しています。「世界はすでにAI使用の利点を見ているので、後戻りはありません」とKyiashkoは主張します。AI採用は業界全体で加速しています—より多くのスタートアップ企業が立ち上がり、より多くの企業がインテリジェンスをコア製品に統合しています。
エンジニアがAIシステムを構築する場合、彼らはそれらをテストする方法を理解しなければなりません。「今日でさえ、私たちはLLMがどのように機能するか、AIエージェントがどのように構築されるか、これらのエージェントがどのようにテストされるか、これらのチェックをどのように自動化するかを理解する必要があります。」
プロンプトエンジニアリングは品質エンジニアにとって必須になりつつあります。データテストと動的データ検証も同じ軌道をたどります。「これらはすでにテストエンジニアの基本スキルであるべきです。」
Kyiashkoが業界全体で見るパターンは、この変化を確認しています。AI評価に関する技術論文のレビューや技術フォーラムでのスタートアップアーキテクチャの評価を通じて、同じ問題が繰り返し現れます:あらゆる場所のチームが同一の問題に直面しています。彼が数年前に本番環境で解決した検証の課題は、現在、AIデプロイメントが拡大するにつれて普遍的な懸念となっています。
スケールするテストインフラストラクチャ
Kyiashkoの方法論は、評価原則、マルチターン会話評価、および異なる失敗モードのメトリクスに対処します。
コアコンセプト:多様化されたテスト。コードレベルの検証は構造的エラーを捕捉します。LLM-as-Judge評価は、使用されているLLMバージョンに応じてAIシステムの有効性と精度の評価を可能にします。手動エラー分析はパターンを特定します。RAGテストは、エージェントが詳細を発明するのではなく、提供されたコンテキストを使用することを検証します。
「私が説明するフレームワークは、AIシステムのテストに対する多様化されたアプローチの概念に基づいています。コードレベルのカバレッジ、LLM-as-Judge評価者、手動エラー分析、およびRetrieval-Augmented Generationの評価を使用します。」複数の検証方法が連携することで、単一のアプローチでは見逃すさまざまなハルシネーションタイプを捕捉します。
次に来るもの
この分野は、本番環境での失敗と反復的改善を通じて、リアルタイムでベストプラクティスを定義しています。より多くの企業が生成AIをデプロイしています。より多くのモデルが自律的な決定を下します。システムはより有能になり、つまりハルシネーションはよりもっともらしくなります。
しかし、体系的なテストは、ユーザーが遭遇する前に捏造を捕捉します。ハルシネーションのテストは完璧さについてではありません—モデルは常に捏造するエッジケースを持ちます。それは、捏造を体系的に捕捉し、本番環境に到達するのを防ぐことです。
技術は正しく適用されれば機能します。欠けているのは、信頼性が重要な本番環境でそれらを実装する方法についての広範な理解です。
Dmytro KyiashkoはAIシステムテストを専門とするSoftware Developer in Testであり、会話型AIと自律エージェントのテストフレームワーク構築の経験を持っています。彼の仕事は、マルチモーダルAIシステムにおける信頼性と検証の課題を検証します。
