Herausforderungen beim Testen von generativen KI-Systemen

Softwaretest ist ein wichtiger Teil der Softwareentwicklung, der darauf abzielt, sicherzustellen, dass Anwendungen korrekt und zuverlässig funktionieren. Mit dem Aufkommen von generativen KI-Systemen (GenAI) sind neue Herausforderungen im Testen aufgetaucht. Diese Systeme können einzigartige und kreative Ausgaben erstellen, was das Testen ganz anders macht als bei traditioneller Software. In diesem Artikel besprechen wir die Herausforderungen und Chancen beim Testen von GenAI-Systemen, die Unterschiede zwischen traditioneller und generativer KI sowie einige mögliche Ansätze zur Verbesserung der Testmethoden in diesem Bereich.

#Die Herausforderungen der generativen KI

Generative KI-Systeme unterscheiden sich von typischer Software. Sie können eine breite Palette an Ausgaben basierend auf den Informationen erzeugen, die sie aus vorherigen Daten gelernt haben. Das kann zu zwei Hauptproblemen führen: dem Oracle-Problem und dem Testadequanzproblem.

#Das Oracle-Problem

Das Oracle-Problem bezieht sich auf die Schwierigkeit, festzustellen, ob die von einem GenAI-System generierte Ausgabe korrekt ist. Bei traditionellem Softwaretesting werden die erwarteten Ausgaben normalerweise im Voraus festgelegt. Bei GenAI können die Ausgaben jedoch kreativ und variabel sein, oft ohne eine klare "richtige" Antwort. Das macht es schwer zu bewerten, ob die Ergebnisse gut sind oder nicht. Zum Beispiel, wenn ein GenAI-System ein Gedicht schreibt, können die Meinungen über dessen Qualität stark variieren, was zu Verwirrung darüber führt, was eine erfolgreiche Ausgabe ausmacht.

#Das Testadequanzproblem

Das Testadequanzproblem beschäftigt sich damit, wie gut eine Testsuite die Bandbreite der Szenarien abbildet, mit denen ein GenAI-System im realen Leben konfrontiert sein könnte. Wenn die Tests sich auf einen engen Satz von Eingaben oder Situationen konzentrieren, könnten wichtige Fälle übersehen werden, was zu einer unvollständigen Bewertung führt. Dieses Problem wird besonders kritisch in Situationen mit hohen Einsätzen, wie im Gesundheitswesen, wo schlechte Leistungen schwerwiegende Folgen haben können.

#Verständnis der generativen KI

Generative KI bezieht sich auf einen Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der neue Inhalte erstellt, anstatt nur vorhandene Daten zu analysieren. Diese Systeme basieren auf komplexen Algorithmen, um neue Informationen zu generieren, indem sie Muster in den gelernten Daten identifizieren.

#Arten von generativen Modellen

Im Kern der generativen KI stehen generative Modelle, die aus Daten lernen und neue Beispiele erstellen können, die den Eingabedaten ähneln. Einige gängige Arten von generativen Modellen sind:

• Autoencoder: Das sind neuronale Netze, die dafür entwickelt wurden, Eingabedaten in eine kleinere Darstellung zu komprimieren und sie dann wiederherzustellen. Sie können helfen, Rauschen aus Daten zu entfernen oder neue Datenpunkte zu erzeugen, die den Eingaben ähneln.

• Variational Autoencoders (VAEs): Diese erweitern Autoencoder, indem sie eine Wahrscheinlichkeitsverteilung im Kodierungsprozess lernen, was eine grössere Bandbreite an Ausgaben ermöglicht.

• Generative Adversarial Networks (GANs): Diese bestehen aus zwei neuronalen Netzen, die gegeneinander arbeiten. Eines generiert synthetische Daten, während das andere versucht, diese von echten Daten zu unterscheiden.

• Recurrent Neural Networks (RNNs): Diese werden verwendet, um Sequenzen zu generieren, wie Texte oder Musik, indem sie frühere Eingaben berücksichtigen, wenn sie neue Ausgaben erzeugen.

#Anwendungen der generativen KI

Generative KI kann in vielen Bereichen eingesetzt werden, darunter Gesundheit, Unterhaltung, Marketing und mehr. Zum Beispiel kann sie helfen, die Inhaltserstellung zu automatisieren, Antworten in Chatbots zu generieren oder sogar Musik zu komponieren. Allerdings wirft ihre zunehmende Nutzung auch Bedenken hinsichtlich Zuverlässigkeit und Bias auf, weshalb Qualitätssicherung unerlässlich ist.

#Der Bedarf an automatisierten Tests

Automatisierte Tests von KI-Systemen haben in den letzten Jahren aufgrund der Komplexität beim Testen von GenAI-Modellen erheblich an Bedeutung gewonnen. Traditionelle Testmethoden scheitern oft, wenn sie auf diese Systeme angewendet werden, daher sind neue Ansätze nötig.

#Traditionelles Testen vs. KI-Testen

Traditionelles Softwaretesten konzentriert sich hauptsächlich darauf, ob ein Programm wie vorgesehen funktioniert. Wenn es jedoch um KI geht, insbesondere um generative Modelle, verschiebt sich der Fokus auf die Bewertung der Qualität, Fairness und Robustheit der Ausgaben. Das liegt daran, dass generative Systeme einzigartige und unvorhersehbare Ergebnisse liefern können, die möglicherweise nicht mit den erwarteten Ergebnissen übereinstimmen.

#Ansätze für Automatisiertes Testen

Die Automatisierung des Testens von KI-Systemen ist entscheidend, da die Anzahl möglicher Testeingaben dramatisch steigt. Einige automatisierte Testansätze sind:

• Metamorphisches Testen: Dieser Ansatz erzeugt neue Testfälle, indem vorhandene modifiziert werden, während ihre Kernbedeutung beibehalten wird. Es hilft sicherzustellen, dass das System unter verschiedenen Bedingungen konsistent funktioniert.

• Differentialtesting: Dabei werden Ausgaben ähnlicher KI-Systeme verglichen, um Inkonsistenzen zu identifizieren.

• Referenzbasierte Techniken: Diese beruhen darauf, Benchmarks durch handgefertigte Fragen und von Menschen generierte Annotationen zu erstellen. Während sie nützlich sind, können sie arbeitsaufwendig sein und spiegeln möglicherweise nicht immer die Leistung der KI-Modelle genau wider.

#Das Oracle-Problem angehen

Das Oracle-Problem ist ein bedeutendes Hindernis beim Testen generativer KI-Systeme. Da diese Ausgaben subjektiv sein können und möglicherweise keine klare richtige Antwort haben, wird es schwierig, die Qualität der Ausgabe zu bestimmen.

#Lernen von menschlichen Evaluatoren

Eine potenzielle Lösung besteht darin, Systeme zu entwickeln, die von menschlichen Evaluatoren lernen. So kann das Modell Einblicke in Vorurteile und Präferenzen gewinnen, die die generierte Ausgabe beeinflussen könnten. Das Ziel ist es, einen Lernmechanismus zu schaffen, der menschliche Bewertungen besser versteht und die Qualität der Ausgaben im Laufe der Zeit verbessert.

#Erkennung und Minderung von Bias

Bias in KI-Systemen kann zu unfairer Behandlung von Individuen oder Gruppen führen. Dies ist zu einem wichtigen Anliegen im Bereich der KI-Ethische geworden. Bei generativen KI-Systemen ist es entscheidend, Bias in den Ausgaben anzugehen, um Fairness zu wahren.

#Schulung von Bias-Erkennungsmodellen

Ein Ansatz besteht darin, Modelle zu trainieren, die Muster erkennen können, die mit Bias verbunden sind. Diese Modelle würden Ausgaben analysieren und Instanzen identifizieren, in denen voreingenommene Sprache oder Stereotypen vorhanden sind. Um dies zu erreichen, benötigt das Modell eine vielfältige Menge an Beispielen, von denen es lernen kann.

#Massnahmen zur Test-Suite-Adequanz

Adequanzmassnahmen bewerten die Qualität einer Testsuite, indem sie sich auf zwei Hauptaspekte konzentrieren: Abdeckung und Vielfalt.

#Abdeckungsbasierte Massnahmen

Abdeckungsmassnahmen befassen sich damit, wie viel der Funktionalität eines Systems getestet wird. Im Kontext von KI können Abdeckungsmetriken helfen zu identifizieren, welche Teile des Modells getestet wurden und wie gründlich.

#Diversitätsbasierte Massnahmen

Diversitätsmassnahmen bewerten die Vielfalt der Testeingaben und -ausgaben. Eine Testsuite, die eine breite Palette von Szenarien abdeckt, ist wahrscheinlicher, Probleme im KI-System aufzudecken. Dies ist wichtig, um sicherzustellen, dass das System in verschiedenen Situationen zuverlässig funktioniert.

#Einführung von Test-Suite-Instanzraum-Adequanz (TISA)-Metriken

Ein neuer Ansatz zur Messung der Adequanz von Testsuiten fokussiert sich auf Diversität und Abdeckung durch einen Rahmen namens Test-Suite-Instanzraum-Adequanz (TISA). Diese Methode bietet eine strukturierte Möglichkeit, zu bewerten, wie gut eine Testsuite in Bezug auf beide Aspekte abschneidet.

#Der TISA-Ansatz

TISA beginnt mit der Erstellung eines Merkmalsraums, in dem verschiedene Eigenschaften der Testfälle extrahiert werden. Anschliessend wird ein Leistungsraum generiert, der die Ergebnisse dieser Testfälle angibt. Durch die Analyse dieser beiden Räume kann TISA Lücken in der Testsuite aufdecken und Bereiche vorschlagen, die Verbesserungen benötigen.

#Vorteile der Verwendung von TISA

Die Verwendung des TISA-Ansatzes ermöglicht es Testern, die Beziehungen zwischen Eingabeeigenschaften und Ergebnissen zu visualisieren. Es erleichtert die bessere Identifizierung effektiver Szenarien und hilft auch dabei, Testfälle zu priorisieren, die am wahrscheinlichsten Fehler aufdecken.

#Fazit

Da generative KI weiterhin evolviert und verschiedene Branchen beeinflusst, ist es von grösster Bedeutung, ihre Zuverlässigkeit und Fairness sicherzustellen. Die Herausforderungen, die diese Systeme mit sich bringen, erfordern ein Überdenken traditioneller Testmethoden. Indem wir das Oracle-Problem angehen, Bias erkennen und mindern sowie Massnahmen wie TISA-Metriken anwenden, können wir den Qualitätssicherungsprozess für generative KI-Systeme verbessern. Das Ziel ist es, zuverlässige KI zu schaffen, die man vertrauen kann, um in der realen Anwendung genau und fair zu arbeiten.