Làm cho hệ thống KI đáng tin cậy: Cách phát hiện và loại bỏ ảo tưởng một cách có hệ thống

Mô hình KI sinh tạo đặt ra một vấn đề cơ bản cho các nhóm phát triển: Chúng cung cấp câu trả lời với độ chính xác tuyệt đối, ngay cả khi những câu trả lời đó hoàn toàn do tưởng tượng ra. Một AI Agent có thể khẳng định đã tạo ra các mục dữ liệu trong cơ sở dữ liệu mà chưa từng tồn tại, hoặc báo cáo chi tiết về các hành động đã thực hiện mà chính nó chưa từng khởi xướng. Sự phân biệt giữa sự cố hệ thống thực sự và ảo tưởng do KI tạo ra là điều quyết định cho quá trình sản xuất.

Từ kiểm thử phần mềm truyền thống đến xác thực KI

Phát triển phần mềm truyền thống biết rõ các tín hiệu lỗi rõ ràng: Một chức năng bị lỗi trả về mã lỗi, một API cấu hình sai gửi đi tín hiệu mã trạng thái HTTP rõ ràng. Vấn đề này có thể dự đoán và tái tạo dễ dàng.

Hệ thống KI hoạt động hoàn toàn khác biệt. Chúng báo cáo việc thực hiện thành công các nhiệm vụ mà chúng chưa từng bắt đầu. Chúng trích dẫn các truy vấn cơ sở dữ liệu mà chưa từng thực hiện. Chúng mô tả chi tiết các thao tác chỉ tồn tại trong dữ liệu huấn luyện của chúng – nhưng câu trả lời lại hoàn toàn hợp lý. Nội dung hoàn toàn do tưởng tượng ra.

Điều này đòi hỏi một chiến lược kiểm thử hoàn toàn mới. Trong QA truyền thống, kỹ sư biết chính xác định dạng câu trả lời, cấu trúc đầu vào và đầu ra. Với hệ thống KI, khả năng dự đoán này không tồn tại. Đầu vào là một Prompt – và khả năng người dùng diễn đạt yêu cầu của họ là vô hạn.

Chiến lược cốt lõi: Xác thực với thực tế

Phương pháp hiệu quả nhất để phát hiện ảo tưởng là trực tiếp: Kiểm tra đối chiếu với trạng thái thực của hệ thống. Khi một Agent khẳng định đã tạo ra các mục dữ liệu, sẽ kiểm tra xem các mục này có thực sự tồn tại trong cơ sở dữ liệu hay không. Khẳng định của Agent trở nên vô nghĩa nếu thực tế trái ngược.

Ví dụ thực tế: Một AI Agent không có quyền ghi chép sẽ được yêu cầu tạo các mục dữ liệu mới. Khung kiểm thử sau đó xác nhận rằng:

• Không có dữ liệu mới nào xuất hiện trong cơ sở dữ liệu
• Agent không báo cáo sai “Thành công”
• Trạng thái hệ thống vẫn không đổi

Phương pháp này hoạt động qua nhiều cấp độ:

Kiểm thử đơn vị và tích hợp với giới hạn rõ ràng: Các kiểm thử cố ý thực hiện các thao tác mà Agent không có quyền, và xác nhận hệ thống từ chối đúng cách.

Dữ liệu thực tế của sản xuất làm ví dụ kiểm thử: Phương pháp hiệu quả nhất sử dụng các cuộc hội thoại khách hàng lịch sử. Các cuộc hội thoại này được chuyển đổi sang định dạng tiêu chuẩn (thường là JSON) và chạy qua bộ kiểm thử. Mỗi cuộc hội thoại thực tế trở thành một trường hợp kiểm thử, phát hiện nơi các Agent đưa ra khẳng định trái với các ghi nhận trong hệ thống. Điều này bao gồm các trường hợp biên và các kịch bản ngoại lệ mà các kiểm thử tổng hợp bỏ sót – vì người dùng thực tạo ra các điều kiện không thể dự đoán trước.

Phân tích lỗi liên tục: Kiểm tra định kỳ cách các Agent phản hồi các yêu cầu thực tế của người dùng, xác định thông tin do tưởng tượng, và cập nhật liên tục các bộ kiểm thử. Đây không phải là một quá trình một lần, mà là giám sát liên tục.

Hai phương pháp đánh giá bổ sung

Thực tiễn cho thấy, một phương pháp kiểm thử duy nhất không đủ. Hai chiến lược khác nhau cần phối hợp:

Đánh giá dựa trên mã nguồn (Code-based evaluators): hoạt động tối ưu khi định nghĩa lỗi rõ ràng và có thể kiểm tra theo quy tắc. Ví dụ là xác thực cấu trúc phân tích, tính hợp lệ của JSON hoặc cú pháp SQL. Các kiểm thử này cung cấp kết quả nhị phân, chắc chắn.

Đánh giá theo Judge của LLM (LLM-as-Judge evaluators): cho các tiêu chí chất lượng không thể phân loại nhị phân. Giọng điệu có phù hợp không? Tóm tắt có chính xác và đầy đủ không? Câu trả lời có hữu ích và khách quan không? Đối với các câu hỏi này, cần một mô hình khác làm đánh giá – ví dụ như sử dụng các framework như LangGraph.

Ngoài ra, xác thực của Retrieval-Augmented Generation (RAG) cũng rất quan trọng: kiểm thử rõ ràng xem Agent có thực sự sử dụng ngữ cảnh cung cấp hay không, hoặc chỉ tưởng tượng và tạo ra các chi tiết ảo.

Sự kết hợp này giúp phát hiện các loại ảo tưởng khác nhau mà từng phương pháp riêng lẻ có thể bỏ sót.

Tại sao đào tạo QA truyền thống không đủ ở đây

Kỹ sư chất lượng có kinh nghiệm gặp khó khăn khi lần đầu kiểm thử hệ thống KI. Các giả định và kỹ thuật họ đã hoàn thiện qua nhiều năm không thể áp dụng trực tiếp.

Vấn đề trung tâm: Hệ thống KI có hàng nghìn lệnh (Prompts), liên tục cập nhật và kiểm thử. Mỗi lệnh có thể tương tác không dự đoán trước với các lệnh khác. Một thay đổi nhỏ trong Prompt có thể thay đổi toàn bộ hành vi của hệ thống.

Hầu hết kỹ sư thiếu hiểu biết rõ ràng về:

• Các chỉ số phù hợp để đo chất lượng hệ thống KI
• Chuẩn bị và cấu trúc dữ liệu kiểm thử hiệu quả
• Các phương pháp đáng tin cậy để xác thực đầu ra, vốn có thể khác nhau mỗi lần chạy

Điều gây ngạc nhiên là phân phối thời gian: Việc tạo ra một Agent AI khá đơn giản. Việc tự động hóa kiểm thử Agent này là thách thức thực sự. Trong thực tế, nhiều thời gian hơn được dành cho kiểm thử và tối ưu hệ thống KI so với phát triển ban đầu của nó.

Khung kiểm thử thực tiễn để mở rộng quy mô

Khung hoạt động dựa trên bốn trụ cột:

1. Phủ sóng mã nguồn (Code-Level Coverage): xác thực cấu trúc qua các kiểm thử tự động, dựa trên quy tắc
2. Đánh giá của LLM như Judge: đánh giá hiệu quả, độ chính xác và khả năng sử dụng
3. Phân tích lỗi thủ công: xác định các mẫu lặp lại và lỗi nghiêm trọng
4. Kiểm thử đặc thù RAG: xác nhận xem ngữ cảnh có được sử dụng đúng hay không, hoặc chỉ tưởng tượng

Các phương pháp xác thực này phối hợp giúp phát hiện các ảo tưởng mà từng phương pháp riêng lẻ có thể bỏ sót.

Ví dụ thực tế: Khi hệ thống KI xử lý các nhiệm vụ như phân tích hình ảnh – ví dụ như nhận diện tự động hoặc xử lý nội dung như loại bỏ watermark – việc xác thực càng trở nên quan trọng. Hệ thống không chỉ cần báo đã loại bỏ watermark, mà còn phải xác minh được sự thay đổi thực tế của hình ảnh.

Từ phát hành hàng tuần đến các phiên bản đáng tin cậy hơn

Các ảo tưởng làm giảm niềm tin của người dùng nhanh hơn lỗi phần mềm truyền thống. Một lỗi gây thất vọng. Một Agent tự tin cung cấp thông tin sai lệch làm mất uy tín và niềm tin một cách bền vững.

Với kiểm thử hệ thống có hệ thống, có thể đạt được chu kỳ phát hành nhanh hơn rõ rệt: các bản cập nhật hàng tuần đáng tin cậy thay vì trì hoãn hàng tháng do các vấn đề về ổn định. Xác thực tự động phát hiện các lỗi hồi quy trước khi mã được triển khai vào sản xuất. Các hệ thống được huấn luyện và kiểm thử với các cuộc hội thoại thực tế của người dùng xử lý phần lớn các yêu cầu thực tế chính xác.

Chu kỳ lặp nhanh này trở thành lợi thế cạnh tranh: hệ thống KI cải thiện qua việc thêm các chức năng mới, tinh chỉnh chất lượng câu trả lời và mở rộng dần phạm vi ứng dụng.

Xu hướng ngành: Kiểm thử KI như một kỹ năng cốt lõi

Việc áp dụng KI tăng tốc trên tất cả các ngành công nghiệp. Nhiều startup được thành lập dựa trên KI như sản phẩm cốt lõi. Nhiều doanh nghiệp lớn tích hợp trí tuệ vào các hệ thống quan trọng của họ. Nhiều mô hình tự đưa ra quyết định tự chủ trong môi trường sản xuất.

Điều này thay đổi căn bản yêu cầu đối với kỹ sư chất lượng: Họ không chỉ cần hiểu cách kiểm thử phần mềm truyền thống. Giờ đây, họ còn phải hiểu:

• Cách hoạt động của các Large Language Models
• Cách kiến trúc các AI Agents và hệ thống tự trị
• Cách kiểm thử các hệ thống này một cách đáng tin cậy
• Cách tự động hóa xác thực

Prompt Engineering trở thành kỹ năng nền tảng. Kiểm tra dữ liệu và xác thực dữ liệu động không còn là chủ đề đặc biệt – chúng là kỹ năng tiêu chuẩn mà mọi kỹ sư kiểm thử đều cần có.

Thực tế ngành công nghiệp xác nhận sự thay đổi này. Các thách thức xác thực giống nhau xuất hiện khắp nơi. Các vấn đề từng được giải quyết riêng lẻ trong môi trường sản xuất vài năm trước nay đã trở thành yêu cầu phổ quát. Các nhóm trên toàn thế giới đối mặt với cùng các vấn đề.

Những gì kiểm thử hệ thống mang lại – và không mang lại

Mục tiêu không phải là hoàn hảo tuyệt đối. Các mô hình luôn có các trường hợp ngoại lệ, nơi chúng tưởng tượng. Mục tiêu là hệ thống hóa: xác định ảo tưởng và ngăn chúng không đến được với người dùng.

Các kỹ thuật này hoạt động tốt khi được áp dụng đúng cách. Những gì còn thiếu là một hiểu biết thực tiễn rộng rãi về cách triển khai các khung này trong môi trường sản xuất thực tế, nơi độ tin cậy là yếu tố kinh doanh then chốt.

Ngành công nghiệp KI hiện đang định hình các Thực hành tốt nhất của mình qua các lỗi sản xuất và quá trình hoàn thiện lặp đi lặp lại. Mỗi ảo tưởng phát hiện ra đều dẫn đến các kiểm thử tốt hơn. Mỗi phương pháp mới đều được xác thực trong thực tế. Đây là cách các tiêu chuẩn kỹ thuật hình thành – không qua lý thuyết, mà qua thực tế vận hành.