Membuat Sistem KI dapat diandalkan: Cara secara sistematis mengungkap dan menghilangkan halusinasi

Generative KI-Modelle menghadapkan tim pengembangan pada masalah mendasar: Mereka memberikan jawaban dengan tingkat kepastian mutlak, bahkan jika jawaban tersebut sepenuhnya dibuat-buat. Seorang Agen AI bisa mengklaim telah membuat entri database yang sebenarnya tidak pernah ada, atau melaporkan secara rinci tentang tindakan yang dilakukan, padahal ia sama sekali tidak memulainya. Perbedaan antara kegagalan sistem yang nyata dan halusinasi yang dihasilkan KI sangat penting untuk produksi.

Dari pengujian perangkat lunak klasik ke validasi KI

Pengembangan perangkat lunak tradisional mengenal sinyal kesalahan yang jelas: Fungsi yang rusak mengembalikan kode error, API yang salah konfigurasi mengirimkan sinyal kode status HTTP yang jelas. Masalah ini dapat diprediksi dan direproduksi.

Sistem KI secara fundamental bekerja berbeda. Mereka melaporkan keberhasilan pelaksanaan tugas yang sebenarnya tidak mereka mulai. Mereka mengutip query database yang tidak pernah mereka lakukan. Mereka mendeskripsikan secara rinci proses yang hanya ada dalam data pelatihan mereka – tetapi jawaban yang diberikan tampak sangat meyakinkan. Isi jawaban sepenuhnya dibuat-buat.

Ini membutuhkan strategi pengujian yang sama sekali baru. Dalam QA tradisional, insinyur mengetahui secara tepat format jawaban, struktur input dan output. Pada sistem KI, tidak ada prediktabilitas ini. Inputnya adalah prompt – dan kemungkinan bagaimana pengguna merumuskan permintaan mereka sangat tak terbatas.

Strategi inti: validasi terhadap kenyataan

Metode paling efektif untuk mendeteksi halusinasi adalah langsung: pemeriksaan terhadap kondisi sistem yang sebenarnya. Jika seorang agen mengklaim telah membuat entri data, maka diperiksa apakah entri tersebut benar-benar ada di database. Klaim agen tidak relevan jika kenyataan bertentangan dengannya.

Contoh praktis: Seorang Agen AI tanpa akses tulis diminta untuk membuat entri data baru. Kerangka pengujian kemudian memvalidasi bahwa:

• Tidak ada data baru yang muncul di database
• Agen tidak secara keliru melaporkan “berhasil”
• Kondisi sistem tetap tidak berubah

Pendekatan ini berfungsi melalui berbagai tingkat:

Pengujian unit dan integrasi dengan batasan yang didefinisikan: Pengujian secara sengaja melakukan operasi yang tidak diizinkan agen, dan memvalidasi bahwa sistem menolaknya dengan benar.

Data produksi nyata sebagai kasus uji: Metode paling efektif menggunakan percakapan pelanggan historis. Percakapan ini dikonversi ke format standar (biasanya JSON) dan dijalankan terhadap suite pengujian. Setiap percakapan nyata menjadi kasus uji yang mengungkap di mana agen membuat klaim yang bertentangan dengan log sistem. Ini menangkap kasus batas dan skenario ekstrem yang tidak terdeteksi oleh pengujian sintetis – karena pengguna nyata menciptakan kondisi yang tak terduga.

Analisis kesalahan berkelanjutan: Pemeriksaan rutin terhadap bagaimana agen merespons permintaan pengguna nyata, identifikasi informasi yang dibuat-buat, dan pembaruan berkelanjutan terhadap suite pengujian. Ini bukan proses sekali saja, melainkan pengawasan permanen.

Dua pendekatan penilaian komplementer

Praktik menunjukkan bahwa satu pendekatan pengujian saja tidak cukup. Dua strategi berbeda harus bekerja sama:

Evaluator berbasis kode untuk verifikasi objektif: Mereka bekerja optimal jika definisi kesalahan objektif dan dapat diperiksa melalui aturan. Contohnya adalah validasi struktur parsing, keabsahan JSON, atau sintaks SQL. Pengujian ini memberikan hasil biner yang pasti dan aman.

Evaluator sebagai Hakim LLM untuk penilaian interpretatif: Beberapa aspek kualitas tidak bisa diklasifikasikan secara biner. Apakah nada suara sesuai? Apakah ringkasan benar dan lengkap? Apakah jawaban membantu dan faktual? Untuk pertanyaan ini, diperlukan model berbeda sebagai evaluator – misalnya dengan menggunakan kerangka LangGraph.

Selain itu, validasi dari Retrieval-Augmented Generation (RAG) menjadi sangat penting: Pengujian secara eksplisit memeriksa apakah agen benar-benar menggunakan konteks yang disediakan, atau malah berbuat halusinasi dan mengada-ada.

Kombinasi ini menangkap berbagai tipe halusinasi yang mungkin terlewatkan oleh metode tunggal.

Mengapa pelatihan QA klasik tidak cukup di sini

Insinyur kualitas berpengalaman menghadapi kesulitan saat pertama kali menguji sistem KI. Asumsi dan teknik yang mereka sempurnakan selama bertahun-tahun tidak bisa langsung ditransfer.

Masalah utama: Sistem KI memiliki ribuan instruksi (Prompt) yang harus terus diperbarui dan diuji. Setiap instruksi bisa berinteraksi secara tak terduga dengan yang lain. Perubahan kecil pada prompt bisa mengubah seluruh perilaku sistem.

Sebagian besar insinyur kekurangan pemahaman yang jelas tentang:

• Metrik yang tepat untuk mengukur kualitas sistem KI
• Persiapan dan struktur data uji yang efektif
• Metode yang andal untuk memvalidasi output yang berbeda setiap kali dijalankan

Yang mengejutkan, distribusi waktunya: Pembuatan Agen AI relatif tidak rumit. Otomatisasi pengujian agen ini adalah tantangan sebenarnya. Dalam praktiknya, lebih banyak waktu dihabiskan untuk menguji dan mengoptimalkan sistem KI daripada pengembangan awalnya.

Kerangka pengujian praktis untuk skalabilitas

Kerangka kerja yang berfungsi didasarkan pada empat pilar:

1. Cakupan kode: Validasi struktural melalui pengujian otomatis berbasis aturan
2. Evaluator sebagai Hakim LLM: Penilaian efektivitas, akurasi, dan kegunaan
3. Analisis kesalahan manual: Identifikasi pola berulang dan kesalahan kritis
4. Pengujian RAG khusus: Memeriksa apakah konteks digunakan dan tidak dibuat-buat

Metode validasi yang berbeda ini bersama-sama menangkap halusinasi yang mungkin terlewatkan oleh satu pendekatan saja.

Contoh praktis: Ketika sistem KI melakukan tugas seperti memproses gambar – misalnya dalam pengenalan otomatis atau pengolahan konten seperti penghapusan watermark – validasi menjadi semakin penting. Sistem tidak hanya harus melaporkan bahwa watermark telah dihapus, tetapi perubahan nyata pada gambar harus dapat diverifikasi.

Dari rilis mingguan menjadi rilis yang lebih andal

Halusinasi merusak kepercayaan pengguna lebih cepat daripada kesalahan perangkat lunak klasik. Kesalahan membuat frustrasi. Agen yang percaya diri memberikan informasi palsu merusak kredibilitas dan kepercayaan secara permanen.

Dengan pengujian sistematis, kecepatan rilis yang jauh lebih tinggi dapat dicapai: deployment mingguan yang andal, bukan penundaan berbulan-bulan karena masalah stabilitas. Validasi otomatis mendeteksi regresi sebelum kode masuk ke produksi. Sistem yang dilatih dan diuji dengan percakapan pengguna nyata memproses sebagian besar permintaan secara benar.

Iterasi cepat ini menjadi keunggulan kompetitif: sistem KI meningkat melalui penambahan fitur baru, penyempurnaan kualitas jawaban, dan perluasan area penggunaannya secara bertahap.

Tren industri: Pengujian KI sebagai kompetensi dasar

Adopsi KI mempercepat di seluruh industri. Lebih banyak startup didirikan dengan KI sebagai produk inti. Lebih banyak perusahaan mapan mengintegrasikan kecerdasan ke dalam sistem kritis mereka. Lebih banyak model membuat keputusan otomatis di lingkungan produksi.

Ini secara fundamental mengubah kebutuhan insinyur kualitas: Mereka tidak hanya harus memahami cara menguji perangkat lunak tradisional. Mereka juga harus memahami:

• Cara kerja Large Language Models
• Arsitektur Agen AI dan sistem otonom
• Cara menguji sistem ini secara andal
• Cara mengotomatisasi validasi

Prompt Engineering menjadi kompetensi dasar. Pengujian data dan validasi data dinamis bukan lagi topik khusus – melainkan kemampuan standar yang harus dimiliki setiap insinyur pengujian.

Realitas industri mengonfirmasi perubahan ini. Di mana-mana muncul tantangan validasi yang sama. Masalah yang bertahun-tahun diselesaikan secara terpisah di lingkungan produksi kini menjadi kebutuhan universal. Tim di seluruh dunia menghadapi masalah yang sama.

Apa yang dilakukan pengujian sistematis – dan apa yang tidak

Tujuannya bukan kesempurnaan. Model akan selalu memiliki kasus ekstrem di mana mereka berbuat halusinasi. Tujuannya adalah sistematis: mengidentifikasi dan mencegah halusinasi agar tidak sampai ke pengguna.

Teknik ini bekerja dengan baik jika diterapkan dengan benar. Yang saat ini kurang adalah pemahaman praktis yang luas tentang bagaimana mengimplementasikan kerangka ini di lingkungan produksi nyata, di mana keandalan adalah hal yang krusial.

Industri KI saat ini mendefinisikan praktik terbaiknya melalui kesalahan produksi dan penyempurnaan iteratif. Setiap halusinasi yang ditemukan akan menghasilkan pengujian yang lebih baik. Setiap pendekatan baru divalidasi secara praktis. Inilah jalur terbentuknya standar teknis – bukan melalui teori, melainkan melalui kenyataan operasional.