4가지 비용이 많이 드는 AI 테스트 실패

기업이 인간의 엄격한 감시 없이 AI를 배포할 때, 본질적으로 비결정론적 자동화 시스템이 자체적으로 검증되도록 요청하는 것입니다.

문제는 AI가 테스트를 잘 못하는 것이 아닙니다. AI는 명시적으로 설정한 규칙을 따르는 것을 매우 잘합니다. 그러나 실제로 브랜드를 손상시키는 실패는 인간의 판단이 가장 중요한 영역에서 발생합니다. 반품 정책에 대한 환상. 민감한 불만에 대한 브랜드와 다르게 반응하는 것. 압력에 못 버티는 보안 가드레일.

테슬리오(Teslio)가 엔터프라이즈 팀을 위해 수행한 엔게이지먼트에서 4가지 실패 모드가 대부분의 고객에게 보이는 손상을 설명합니다. 자동화된 테스팅만으로는 이러한 실패를 잡을 수 없습니다.

1. 실제로 보호하지 못하는 안전 및 보안 가드레일

고객이 채팅봇에 올바른 질문을 올바른 방식으로 합니다. 봇이 1,000달러짜리 아이템을 10달러에 제공하거나 절대 제공해서는 안 되는 정보를 공개하거나 기본 비즈니스 규칙을 위반합니다.

위험은 간단합니다. 손상은 즉시 발생하며 공개됩니다.

실제 문제는 자동화만이 아니라는 것입니다. 가드레일은 표준화되지 않으며 특정 비즈니스 컨텍스트에 적응해야 합니다. 또한 최선의 실천 방법을 따르면 가드레일은 여전히 취약합니다. “시적 탈옥”과 같은 기술은 의도적으로 설계된 가드레일이 예상치 못한 방식으로 조작될 수 있음을 보여줍니다. 기업이 물어야 할 질문은 “가드레일이 산업 표준을 따르는가?”가 아니라 “이 모델을 조작할 수 있는 새로운 방법은 무엇인가?”입니다.

이것은 적대적 사고가 필요합니다. 가드레일 설계와 공격 표면을 모두 이해하는 창의적이고 탐구적인 인간이 필요합니다. 테스트의 경계를 테스트하고 스트레스 테스트를 수행하며 복잡한 질문을 던지는 것이 필요합니다. 이는 규정 준수를 통과하는 가드레일과 실제로 버티는 가드레일의 차이입니다.

2. 환상에 숨겨진 정확도 및 비즈니스 논리 실패

현실은 AI가 환상에 빠진다는 것입니다. 내가 배운 것은 도메인에 대한 전문 지식이 있는 경우 환상을 즉시 인식할 수 있다는 것입니다. 그것을 바로 통과합니다.

하지만 내부 팀에 대한 致命的 결함은 있습니다. 내부 팀은 맹점이 있습니다. 제품을 내부적으로 잘 알고 있다면 올바른 답변을 얻기 위한 올바른 질문을 던질 수 있습니다. 내부 팀은 제품이 어떻게 작동해야 하는지 알고 있지만 실제 사용자에게 어떻게 작동하는지 모릅니다.

시스템에 새로운 접근 방식을 제공하는 사람들이 필요합니다. 그들은 단순히 AI가 하는 것을 확인하는 것이 아니라 다양한 부서에 관심을 끌 수 있는 문제를 발견하고 실제 실패 영역을 강조합니다.

기업이 주요 언어 모델 위에 구축하고 자신의 프로세스와 워크플로를 추가할 때 테스트 요구 사항은 더욱 중요해집니다.

3. 사용자 경험 및 사용성 오버サイト

정확하게 느껴지나요? 올바르게 보이나요? 결제 처리가 조금 더 오래 걸리나요? 답변이 불평한 고객에게 올바른 톤을 가지고 있나요. 처음 사용하는 사용자에게 올바른 속도를 가지고 있나요.

자동화된 도구가回答할 수 없는 질문입니다. 또한 고객에게非常히 중요한 질문입니다.

테스트 세트를 통과하는 것과 실제로 좋은 것 사이에는 근본적인 차이가 있습니다. AI 상호작용은 수락 기준의 모든 체크박스를 통과할 수 있지만 사용자에게는 잘못된 것으로 인식될 수 있습니다. 기술적으로 올바를 수 있지만 조직적으로 서툴 수 있습니다. 정확한 정보를 올바른 카덴스나 톤으로 전달하지 못할 수 있습니다.

이것은 인간이 반드시 필요합니다. 실제로 제품을 사용하고 실제로 경험의 의미를 생각하고 실제로 올바르지 않은 경우에-push-back하는 사람들 필요합니다.

누군가 실제로 제품을 사용하고 실제로 경험을 생각하고 실제로 올바르지 않은 경우에 반발하는 사람이 필요합니다.

4. 검증된 전문가의 환상

이것은 가장 미묘한 실패이며 아마도 가장 위험한 것입니다. 기업이 적절한 테스트 없이 AI를 배포할 때, 종종 AI가 도메인을 올바르게 처리할 수 있는 지식을吸收했다고 가정합니다. 그들은 AI가 자신감을 가지고 말할 수 있는 것을 믿기 때문에 그것이 올바른지 확신합니다.

하지만 여기에는 또 다른 위험이 있습니다. 대부분의 AI 기능을 사용하는 사람들은 같은 가정을 합니다. 그들은 출력을 의심하지 않습니다. 그것이 권위적이고 명백하게 잘못된 것이 아니라면 그들은 그것을 신뢰합니다. 나쁨 의료 조언. 잘못된 법적 지침. 결함이 있는 재정 추천. 결과는 사용자가 그것이 올바르다고 가정하고 의심할 이유가 없을 때 합성됩니다.

AI는 이미 수행된 것을 매우 잘합니다. 하지만 새로운 상황에서 무엇을 해야 하는지 모릅니다. 모든 비즈니스에는 새로운 상황이 있습니다. 모든 제품에는 에지 케이스가 있습니다. 모든 고객 여정에는 AI가 제공할 수 없는 올바른 답변을 요구하는 순간이 있습니다.

릴리즈 준비 재정의

성숙한 AI 릴리즈 전략은 자동화만을 생각하는 것을 넘어서서 인간의 전문 지식을 포함하는 구조화된 프레임워크를 구축하는 것을 포함합니다.

• 엔지니어링: 이 팀은 시스템의 무결성, 모델 및 인프라 계층에서 실패가 무엇인지 정의하고 가드레일이 어디에 위치해야 하는지 소유해야 합니다.
• 제품: 리더는 결정 경계를 소유해야 합니다. 즉, AI가 자율적으로 어떤 결정을 내릴 수 있는지, 어떤 결정을 인간의 승인이 필요한지, 어떤 결정을 전혀 내릴 수 없는지 판단해야 합니다.
• 디자인 및 QA: 이 전문가들은 사용자 경험을 소유해야 합니다. 즉, 사용자가 AI가 하는 것을 이해할 수 있는지, 그것이 잘못된 경우 인식할 수 있는지, 그리고 그것이 잘못된 경우에 의미 있는 구제 수단을 가지고 있는지 판단해야 합니다.

우리는 AI가 고객에게 놀라운 경험을 제공할 수 있지만, 그것은 자체적으로 판과 심판이 될 수 없다는 것을 받아들여야 합니다. AI 품질에 대한 책임은 조직적인 것으로서, 팀에 분산되어 있으며, 인간의 전문 지식에 기반하고, 실제 테스팅에 뿌리박혀 있습니다.