أنظمة الذكاء الاصطناعي في الإنتاج: كيف تتعرف على الهلوسات بشكل منهجي وتمنعها

نماذج اللغة ليست مجرد برامج معيبة – فهي تخترع الحقائق بثقة مطلقة. يمكن لوكيل ذكاء اصطناعي أن يؤكد أنه أنشأ مجموعات بيانات غير موجودة على الإطلاق، أو يدعي أنه أجرى عمليات لم تحدث أبداً. يحدد هذا التمييز الأساسي بين الخطأ والتلفيق كيف تضمن فرق الإنتاج موثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. ديمترو كياشكو، المتخصص في التحقق من صحة الأنظمة الذكية، كرّس نفسه لسؤال حاسم: كيف يمكن إثبات بشكل منهجي عندما يختلط النموذج بالحقيقة؟

لماذا تفشل طرق اكتشاف الأخطاء التقليدية في الذكاء الاصطناعي

البرمجيات التقليدية تظهر حالات خطأ. وظيفة تالفة تُبلغ عن استثناء. واجهة غير مهيأة بشكل صحيح تقدم رموز أخطاء موحدة مع رسائل معبرة تظهر على الفور ما لم يعمل.

نماذج التوليد تعمل بشكل مختلف تماماً. تؤكد إكمال المهام التي لم تبدأها أبداً. تستشهد باستعلامات قاعدة البيانات التي لم تنفذها قط. تصف عمليات موجودة فقط في بيانات تدريبها. تبدو الإجابات معقولة. المحتوى خيالي. هذا الشكل من التلفيق يتجاوز المعالجة التقليدية للأخطاء.

„كل وكيل ذكاء اصطناعي يتبع تعليمات صمّمها المهندسون"، يوضح كياشكو. „نحن نعرف بدقة الوظائف التي يمتلكها وكيلنا وتلك التي لا يمتلكها." يُعدّ هذا المعرفة أساس التمييز. إذا فشل وكيل، المدرب على استعلامات قاعدة البيانات، بصمت، فهناك خطأ. أما إذا أعاد نتائج استعلامات مفصلة دون الاتصال بقاعدة البيانات أبداً، فهذه هلوسة. النموذج أنشأ مخرجات محتملة استناداً إلى أنماط التدريب.

طريقتان تقييم متكاملتان

يعتمد كياشكو على منهجين تقييم مختلفين ومت complementين.

مقيمات تعتمد على الكود تتولى التحقق الموضوعي. „تعمل مقيمات الكود بشكل مثالي عندما تكون الأخطاء قابلة للتعريف بشكل موضوعي ويمكن فحصها بناءً على قواعد. على سبيل المثال، التحقق من بنية JSON، أو صيغة SQL، أو سلامة تنسيق البيانات"، يقول كياشكو. هذه الطريقة تلتقط المشاكل الهيكلية بدقة.

لكن بعض الأخطاء تتحدى التصنيف الثنائي. هل كان النبرة مناسبة؟ هل تلخص الملخص جميع النقاط الأساسية؟ هل تقدم الإجابة مساعدة حقيقية؟ هنا يُستخدم مقيمات LLM كقاضٍ. „تُستخدم عندما يتطلب الخطأ تفسيراً أو تفاصيل دقيقة لا يمكن لنص الكود وحده التقاطها." يستخدم كياشكو إطار LangGraph لهذا الغرض.

لا تعمل أي من الطرق بشكل معزول. أنظمة التحقق القوية تجمع بين الطريقتين وتلتقط أنواعاً مختلفة من الهلوسة التي قد تتجاهلها طرق فردية.

التحقق من الصحة مقابل الواقع الموضوعي

يركز نهج كياشكو على التحقق مقابل الحالة الحالية للنظام. إذا زعم وكيل أنه أنشأ مجموعات بيانات، يتحقق الاختبار مما إذا كانت هذه المجموعات موجودة فعلاً. إن ادعاء الوكيل غير مهم إذا دحضه الحالة الموضوعية.

„أستخدم أنواعاً مختلفة من الاختبارات السلبية – اختبارات الوحدة والتكامل – للكشف عن هلوسات LLM"، يوضح. تتطلب هذه الاختبارات إجراءات غير مسموح بها للوكيل، ثم تتحقق مما إذا كان الوكيل يشير بشكل خاطئ إلى النجاح ولم يتغير حالة النظام.

تقنية واحدة تختبر ضد قيود معروفة. يُطلب من وكيل بدون صلاحية كتابة في قاعدة البيانات إنشاء إدخالات جديدة. يتحقق الاختبار من عدم وجود بيانات غير مصرح بها، وأن الإجابة لا تدعي النجاح.

الطريقة الأكثر فاعلية تستخدم بيانات الإنتاج الحقيقية. „آخذ محادثات العملاء التاريخية، أحولها إلى صيغة JSON، وأجري اختباري باستخدام هذا الملف." كل محادثة تصبح حالة اختبار، تتحقق مما إذا كان الوكيل قد أدلى بادعاءات تتعارض مع سجلات النظام. يلتقط هذا النهج سيناريوهات تتجاوز الاختبارات الاصطناعية. يخلق المستخدمون الحقيقيون ظروفاً حافة تكشف عن أخطاء مخفية. تكشف سجلات الإنتاج عن أماكن هلوسة النماذج تحت الحمل الحقيقي.

اختبارات RAG: عندما يجب على الوكيل أن يخترع بدلاً من البحث

نوع اختبار محدد يتحقق من توليد معزز بالاسترجاع (RAG). يتحقق كياشكو مما إذا كان الوكيل يستخدم السياق المقدم، بدلاً من اختراعه التفاصيل. يطرح سؤالاً، مع توفر السياق ذي الصلة، ويختبر ما إذا كان الوكيل استمد المعلومات فعلاً من هذا السياق أو هل اخترعها.

هذا مهم بشكل خاص للأنظمة التي تتعامل مع مصادر بيانات خارجية. إذا زعم الوكيل أن „الوثيقة X تحتوي على"، دون التحقق من ذلك، فهذه هلوسة RAG كلاسيكية. سيفحص اختبار كياشكو الوثيقة لاحقاً ويقيس الانحراف – على غرار إزالة علامات مائية مخفية أو معدلة للتحقق من الأصالة: أولاً تأمين السلامة، ثم الاعتماد على الموثوقية.

الفجوة المعرفية في هندسة الجودة

يواجه مهندسو ضمان الجودة ذوو الخبرة صعوبة عند اختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي للمرة الأولى. لا يمكن نقل افتراضاتهم المجربة.

„في اختبار الجودة التقليدي، نعرف بدقة تنسيق الإجابة، وتنسيقات الإدخال والإخراج"، يوضح كياشكو. „عند اختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي، لا يوجد شيء من ذلك." الإدخال هو prompt – والتنوعات في صياغة الطلبات من قبل المستخدمين لا حصر لها تقريباً. هذا يتطلب مراقبة مستمرة.

يسمي كياشكو ذلك „تحليل أخطاء مستمر" – مراجعة منتظمة لاستجابات الوكيل على المستخدمين الحقيقيين، وتحديد المعلومات المُخترعة، وتوسيع مجموعات الاختبار وفقاً لذلك.

يزيد حجم التعليمات من التعقيد. تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى prompts واسعة تحدد السلوك والحدود. يمكن أن تتفاعل كل تعليمات بشكل غير متوقع مع غيرها. „واحدة من أكبر المشاكل في أنظمة الذكاء الاصطناعي هي الكم الهائل من التعليمات التي يجب تحديثها واختبارها باستمرار"، يلاحظ.

الفجوة المعرفية كبيرة. تفتقر معظم الفرق إلى فهم واضح للمقاييس المناسبة، أو إعداد مجموعات البيانات بشكل فعال، أو طرق التحقق الموثوقة للمخرجات التي تتغير في كل عملية تشغيل. „بناء وكيل ذكاء اصطناعي أمر بسيط نسبياً"، يقول كياشكو. „أتمتة اختبار هذا الوكيل هو التحدي الأساسي. من ملاحظاتي، يُخصص وقت أكثر للاختبار والتحسين منه للتطوير نفسه."

البنية التحتية العملية للاختبار من أجل التوسع

تدمج منهجية كياشكو مبادئ التقييم، وتقييمات الحوار متعدد الأدوار، ومقاييس لأنواع مختلفة من الهلوسة. المفهوم المركزي: تغطية اختبار متنوعة.

التحقق على مستوى الكود يلتقط الأخطاء الهيكلية. تقييمات LLM كقاضٍ تتيح تقييم الفعالية والدقة، اعتماداً على إصدار النموذج المستخدم. التحليل اليدوي للأخطاء يحدد أنماطاً عامة. اختبارات RAG تتحقق مما إذا كان الوكيل يستخدم السياق المقدم، بدلاً من اختراعه التفاصيل.

„الإطار يعتمد على مفهوم نهج اختبار متنوع. نستخدم تغطية على مستوى الكود، وتقييمات LLM كقاضٍ، وتحليل أخطاء يدوي، وتقييمات RAG." تدمج عدة طرق تقييم متعاونة لالتقاط أنماط الهلوسة التي قد تتجاهلها الطرق المنفردة.