系統性揭露 KI 幻覺：為何傳統測試方法失效

語言模型是說服大師——即使它們在說謊。一個人工智慧代理可以聲稱自己建立了從未存在的資料庫條目，或堅稱執行了它從未啟動的操作。對於生產團隊來說，區分真正的錯誤與虛構的結果至關重要。這不僅影響故障排除，也影響用戶對系統的信任。

核心挑戰：如何可靠地辨識一個模型不僅失誤，還在積極構造資訊？專門從事AI系統測試的軟體開發者Dmytro Kyiashko多年來一直在思考這個問題。他的研究結果顯示，問題比最初想像的更為深層。

根本差異：錯誤與虛構

傳統軟體錯誤遵循可預測的模式。故障的功能會返回錯誤。配置錯誤的API會提供HTTP狀態碼和有意義的錯誤訊息。系統會提示出現了問題。

語言模型的失誤則不同——且更具陷阱性。它們從不承認自己不知道。相反，它們會為未完成的任務提供聽起來合理的回答。它們描述從未發生過的資料庫查詢。它們確認執行了只存在於訓練資料中的操作。

「每個AI代理都依照工程師預先設計的指令運作」，Kyiashko解釋說。「我們清楚知道我們的代理具備哪些能力，哪些不具備。」這個知識是進行根本性區分的基礎：如果一個為資料庫查詢訓練的代理默默失敗，那就是錯誤；但如果它在未觸及資料庫的情況下返回詳細的查詢結果，那就是幻覺——模型根據統計模式編造出合理的輸出。

行之有效的驗證策略

核心原則：對系統的基本真理進行驗證。Kyiashko使用多種測試來揭露AI幻覺。

負面測試與存取控制：一個沒有資料庫寫入權限的代理被特別要求創建新資料。測試會檢查兩件事：第一，系統中是否沒有未授權的資料出現；第二，代理是否沒有錯誤地確認成功。

以真實世界資料作為測試案例：最有效的方法是利用真實客戶對話。「我將對話轉換成JSON格式，並用它來進行測試」，Kyiashko說。每次互動都成為一個測試案例，用來分析代理是否提出與系統日誌相矛盾的聲稱。這種方法能捕捉到合成測試忽略的邊界案例——因為真實用戶會創造出開發者從未預料的條件。

兩層互補的評估方式：

程式碼層級的評估器進行客觀檢查。它們驗證解析結構、JSON有效性、SQL語法——所有可以二進位方式驗證的內容。

LLM作為裁判的評估器則用於細微差別：語氣是否得體？摘要是否精確？回答是否有幫助？Kyiashko使用LangGraph來實現這個方法。有效的測試框架會同時使用這兩種方法，因為單一方法都無法獨自奏效。

為何傳統QA技能無法直接轉用

經驗豐富的品質工程師在測試AI系統時會遇到瓶頸。傳統軟體品質保證中適用的假設，並不能一對一地轉用於AI。

「在傳統QA中，我們知道確切的輸出格式、輸入與輸出資料的結構」，Kyiashko說。「但在測試AI系統時，這些都不存在。」輸入值是提示詞（prompt），而用戶如何表達請求的變化幾乎是無限的。

這需要一個根本的範式轉變：持續的錯誤分析。這意味著要定期監控代理對真實用戶請求的反應，識別它們在哪些地方會虛構資訊，並持續更新測試套件。

這個挑戰還來自於指令數量的增加。現代AI系統需要大量提示詞來定義行為、限制和上下文規則。每個指令都可能與其他指令產生意外的互動。「最大問題之一是需要不斷更新和重新測試的指令數量之巨大」，Kyiashko指出。

知識缺口很大。多數工程師缺乏對適當評估指標、有效資料集準備或驗證多樣化輸出的方法的系統性理解。

隱藏的真相：測試比開發更昂貴

這裡有一個不舒服的事實：「開發一個AI代理並不困難」，Kyiashko說。「真正的挑戰在於測試這個代理的自動化。」

根據他的經驗，花在測試和優化AI系統的時間遠多於其開發時間。這個現實需要在人力規劃和資源配置上進行轉變。

從概念到實踐：可靠的發布週期

幻覺比傳統錯誤更快破壞信任。一個功能性錯誤會讓用戶感到沮喪，但一個自信地提供錯誤資訊的代理，則會長期破壞可信度。

借助Kyiashko的測試方法，可以實現可靠的每週版本發布。自動驗證能在部署前捕捉回歸問題。用真實資料訓練的系統大多能正確處理大部分客戶請求。每週的迭代能快速改善：新增功能、優化回答、擴展領域——所有這些都經過控制和驗證。

工業界的必然趨勢

全球已經認識到生成式AI的潛力。已經沒有退路。每天都有新創公司以AI為核心建立。成熟企業也在將智能融入其核心產品。

「今天，我們必須理解語言模型的運作方式、AI代理的建構、測試流程，以及如何自動化驗證」，Kyiashko說。Prompt Engineering正成為品質工程師的基本技能。資料測試和動態資料驗證也緊隨其後。這些已應該成為測試工程師的標準能力。

Kyiashko在產業中觀察到的模式——通過技術論文評審、創業公司評價和技術論壇——呈現出一個清晰的圖像：全球團隊都面臨相同的問題。幾年前，只有少數先驅在生產環境中解決的驗證挑戰，現在已成為普遍議題，隨著AI應用的擴展。

多元化的測試框架

Kyiashko的方法涵蓋評估原則、多輪對話和不同錯誤類型的指標。核心概念：多元化。

程式碼層級的驗證捕捉結構性錯誤。LLM作為裁判的評估器評估效果和準確性，依據模型版本而定。人工錯誤分析則用來識別自動測試忽略的模式。RAG測試則檢查代理是否利用提供的上下文或虛構細節。

「我們的框架基於一個多元化的測試理念——結合程式碼層級覆蓋率、LLM裁判評估、人工錯誤分析和檢索增強生成的評估」，Kyiashko解釋說。多種驗證方法協同工作，能捕捉單一方法可能忽略的各種幻覺類型。

下一步展望

這個領域正在定義實時的最佳實踐。越來越多企業採用生成式AI。越來越多模型自主做出決策。系統越強大，它們的幻覺就越合理。

這並非悲觀的理由。系統性測試能在用戶遇到虛構之前捕捉到這些創造。重點不在於完美——模型總會遇到邊界案例。重點在於系統性地捕捉和阻止虛構進入生產。

只要正確應用，這些技術就能奏效。缺少的是對其在生產環境中實施的普遍理解，尤其是在可靠性至關重要的情況下。

Dmytro Kyiashko是專注於AI系統測試的軟體開發工程師，具有構建對話式AI和自主代理測試框架的經驗，以及在多模態AI系統的可靠性和驗證挑戰方面的專業知識。