Hoe test je een LLM? 4 unieke uitdagingen
/ 3 minuten leestijd
Waarom het testen van LLMs een unieke uitdaging is
Large Language Models (LLMs) zijn niet meer weg te denken uit de softwarewereld. Van chatbots tot code-assistenten, AI-gedreven systemen duiken overal op. Maar hoe test je eigenlijk zoiets onvoorspelbaars als een LLM? Bij Openpeople zien we dat het testen van AI-systemen anders is dan traditionele softwaretests. En dat maakt de rol van menselijke testers juist belangrijker, niet minder.
De vier grote uitdagingen
Het testen van LLMs brengt specifieke problemen met zich mee die traditionele testmethoden uitdagen. We zien vier kernproblemen:
1. Gebruikers blijven experimenteren met prompts
Wanneer een LLM niet het gewenste antwoord geeft, gaan gebruikers hun vraag herformuleren. Dit gedrag is moeilijk te voorspellen en nog moeilijker te testen. Waar traditionele software voorspelbare input-output heeft, zien we bij LLMs een eindeloze variatie aan manieren waarop gebruikers dezelfde vraag kunnen stellen.
2. Geen objectieve waarheid
De output van een LLM conformeert zich op geen enkele wijze aan een waarheid. Waar je bij traditionele software kunt testen of 2 + 2 daadwerkelijk 4 oplevert, is het bij LLMs veel complexer. Wat is het "juiste" antwoord op een open vraag? En hoe test je of een gegenereerde tekst "correct" is?
3. Overtuigende onzin
Misschien wel het grootste gevaar: er wordt veel bullshit gegenereerd, maar de output lijkt waarheidsgetrouw. Dit fenomeen, in de wetenschappelijke literatuur letterlijk zo benoemd, maakt LLMs bijzonder lastig te evalueren. De taal is vloeiend, de structuur klopt, maar de inhoud kan volledig verzonnen zijn. Een menselijke tester met domeinkennis blijft onmisbaar om dit te herkennen.
4. Zelfs simpele taken zijn uitdagend
Neem deze first-hurdle-test als voorbeeld: "Geef mij een tabel met in de linkerkolom de cijfers 11 t/m 20. Schrijf deze in Nederlandse spelling in de rechterkolom uit. Zorg ervoor dat de rechterkolom op alfabetische volgorde staat."
Klinkt simpel, toch? Voor een menselijke tester is dit binnen enkele seconden op te lossen. Voor een niet nader te benoemen AI-systeem bleek dit echter een onmogelijke opgave. Dit soortbasale logische redeneringen, waarbij meerdere instructies gecombineerd moeten worden, is nog steeds een struikelblok voor veel LLMs.
De menselijke tester blijft onmisbaar
Deze uitdagingen laten zien waarom menselijke testers voorlopig niet vervangen worden door AI. Sterker nog, hun rol wordt juist belangrijker. Waar een AI-systeem geen ervaring heeft met het systeem dat getest wordt en geen gevoel heeft voor wat "waarheidsgetrouw" is, beschikt een ervaren tester wel over deze cruciale eigenschappen.
Een goede tester kijkt verder dan alleen de basisvraag "werkt de software?". Door randgevallen op te zoeken, onverwachte combinaties te proberen en kritisch te blijven over de output, kom je er pas echt achter hoe betrouwbaar een LLM is. En in een wereld waarin AI-systemen steeds vaker kritische beslissingen beïnvloeden, is die kritische blik belangrijker dan ooit.
Onze visie
Bij Openpeople geloven we dat het testen van LLMs een nieuwe discipline vraagt binnen de testwereld. Het vereist zowel technisch inzicht in hoe deze systemen werken, als menselijk beoordelingsvermogen om de output te evalueren. Onze testers combineren traditionele testmethoden met nieuwe benaderingen specifiek voor AI-systemen.
Dus nee, we hoeven voorlopig nog niet te vrezen voor onze baan. Integendeel, de opkomst van LLMs maakt het testwerk juist interessanter en relevanter dan ooit.
Samenwerken?
Wil je meer weten over hoe wij bij Openpeople omgaan met het testen van AI-systemen, of ben je geïnteresseerd in de ontwikkelingsmogelijkheden binnen test? Neem dan contact met ons op!
06 11372170
Aldo lufting