Hoe zorgt u ervoor dat uw AI-oplossingen werken zoals u verwacht?

Generatieve AI (GenAI) ontwikkelt zich razendsnel en gaat niet langer alleen over leuke chatbots of indrukwekkende beeldgeneratie. 2025 is het jaar waarin de focus zal liggen op het omzetten van de mediahype rondom AI in concrete waarde. Bedrijven overal ter wereld zoeken naar manieren om GenAI te integreren en te benutten in hun producten en processen – om gebruikers beter van dienst te zijn, de efficiëntie te verhogen, concurrerend te blijven en groei te stimuleren. En met API's en voorgeprogrammeerde modellen van toonaangevende aanbieders lijkt de integratie van GenAI eenvoudiger dan ooit. Maar er is een addertje onder het gras: eenvoudige integratie betekent niet dat AI-oplossingen ook naar behoren zullen werken na implementatie.

Voorspellende modellen zijn eigenlijk niet nieuw: als mensen voorspellen we al jaren dingen, officieel begonnen met statistiek. GenAI heeft echter om verschillende redenen een revolutie teweeggebracht in voorspellingen :

• U hoeft geen eigen model te trainen of een datawetenschapper te zijn om AI-oplossingen te bouwen.
• AI is nu eenvoudig te gebruiken via chatinterfaces en eenvoudig te integreren via API's.
• Het maakt veel dingen mogelijk die voorheen niet mogelijk of heel moeilijk waren.

Al deze aspecten maken GenAI ongelooflijk spannend, maar ook riskant . In tegenstelling tot traditionele software – of zelfs klassieke machine learning – introduceert GenAI een nieuw niveau van onvoorspelbaarheid. Je implementeert geen deterministische logica; je gebruikt een model dat is getraind op enorme hoeveelheden data, in de hoop dat het reageert zoals gewenst. Dus hoe weten we of een AI-systeem doet wat we ervan verwachten? Hoe weten we of het klaar is voor gebruik? Het antwoord is evaluaties, een concept dat we in dit artikel verder zullen onderzoeken.

• Waarom Genai-systemen niet op dezelfde manier kunnen worden getest als traditionele software of zelfs klassieke machine learning (ML)
• Waarom beoordelingen essentieel zijn om de kwaliteit van uw AI-systeem te begrijpen en niet optioneel (tenzij u van verrassingen houdt)
• Verschillende soorten beoordelingen en technieken om ze in de praktijk toe te passen

Of u nu een productmanager, een engineer of iemand bent die met AI werkt of erin geïnteresseerd is, ik hoop dat dit bericht u helpt om kritisch na te denken over de kwaliteit van AI-systemen (en waarom evaluaties essentieel zijn om die kwaliteit te bereiken!).

 

Generatieve AI kan niet worden getest zoals traditionele software, of zelfs zoals klassiek machinaal leren.

Bij traditionele softwareontwikkeling volgen systemen een deterministische logica: als X gebeurt, dan gebeurt Y – altijd. Tenzij er iets misgaat met het onderliggende systeem of je een bug in de code introduceert… en daarom worden testen, monitoring en waarschuwingen toegevoegd. Unit-tests worden gebruikt om kleine stukjes code te valideren, integratietests om ervoor te zorgen dat componenten goed samenwerken en monitoring om te detecteren of er iets misgaat in de productieomgeving. Het testen van traditionele software is als het controleren van een rekenmachine. Je voert 2 + 2 in en je verwacht 4. Duidelijk en deterministisch, het is waar of onwaar.

Machine learning en kunstmatige intelligentie introduceren echter onzekerheid en waarschijnlijkheid. In plaats van gedrag expliciet te definiëren aan de hand van regels, trainen we modellen om patronen uit data te leren. In AI is de uitkomst, als X zich voordoet, niet langer een vast Y, maar een voorspelling met een bepaalde waarschijnlijkheid, gebaseerd op wat het model tijdens de training heeft geleerd . Dit kan zeer krachtig zijn, maar het introduceert ook onzekerheid: identieke inputs kunnen in de loop van de tijd verschillende outputs opleveren, plausibele outputs kunnen in werkelijkheid onjuist zijn en onverwacht gedrag kan zich voordoen in zeldzame gevallen…

Dit maakt traditionele testmethoden ontoereikend, en soms zelfs onhaalbaar. Het voorbeeld met de rekenmachine is vergelijkbaar met het beoordelen van de prestaties van een student in een open examen. Is het gegeven antwoord voor elke vraag, en voor de vele mogelijke antwoorden, correct? Ligt het boven het kennisniveau dat de student zou moeten bezitten? Heeft de student alles verzonnen, maar klinkt het wel erg overtuigend? Net als antwoorden in een examen kunnen AI-systemen worden geëvalueerd, maar ze hebben een meer algemene en flexibele methode nodig om zich aan te passen aan verschillende inputs, contexten en gebruikssituaties (of soorten tests).

In traditionele machine learning (ML) zijn evaluaties al een vast onderdeel van de projectlevenscyclus . Het trainen van een model voor een specifieke taak, zoals het goedkeuren van leningen of het detecteren van ziekten, omvat altijd een evaluatiestap met behulp van metrics zoals nauwkeurigheid, recall, RMSE en MAE. Dit wordt gebruikt om te meten hoe goed het model presteert, om verschillende modelopties te vergelijken en om te bepalen of het model goed genoeg is voor implementatie. In GenAI is dit doorgaans anders: teams gebruiken modellen die al getraind zijn en intern door de modelaanbieder en op algemene benchmarks algemene evaluaties hebben doorstaan. Deze modellen zijn zeer goed in algemene taken, zoals het beantwoorden van vragen of het opstellen van e-mails, en er bestaat een risico op overmatige afhankelijkheid ervan voor onze specifieke use case. Het is echter belangrijk om jezelf af te vragen: " Is dit fantastische model goed genoeg voor mijn use case? " Dit is waar evaluatie om de hoek komt kijken : om te beoordelen of voorspellingen of gegenereerde modellen geschikt zijn voor de specifieke use case, context, inputs en gebruikers.

Er is nog een groot verschil tussen ML en GenAI: de variëteit en complexiteit van de output van het model. We retourneren geen categorieën en waarschijnlijkheden meer (zoals de waarschijnlijkheid dat een klant een lening terugbetaalt) of getallen (zoals de verwachte prijs van een woning op basis van de kenmerken ervan). GenAI-systemen kunnen veel verschillende soorten uitvoer retourneren, met verschillende lengtes, tonen, inhoud en formaten. Deze modellen hebben ook geen zeer gestructureerde en specifieke invoer meer nodig, maar accepteren doorgaans vrijwel elk type invoer: tekst, afbeeldingen of zelfs audio of video. Het wordt dan een stuk moeilijker om te evalueren.

Waarom evaluaties noodzakelijk zijn en niet optioneel (tenzij u onaangename verrassingen prefereert)

Evaluatieprocessen helpen u te bepalen of uw AI-systeem daadwerkelijk werkt zoals u dat wilt , of het klaar is voor gebruik en, zo ja, of het blijft presteren zoals verwacht. Hieronder volgt een analyse van waarom evaluatieprocessen belangrijk zijn:

• Kwaliteitsbeoordeling: Evaluaties bieden een gestructureerde manier om inzicht te krijgen in de kwaliteit van uw AI-voorspellingen of -uitkomsten en hoe deze in het algehele systeem en de use case worden geïntegreerd. Zijn de antwoorden accuraat? Bruikbaar? Samenhangend? Verwant?
• Kwantificeer fouten: Beoordelingen helpen bij het bepalen van het percentage, het type en de omvang van fouten. Hoe vaak komen fouten voor? Welke soorten fouten komen het vaakst voor (bijvoorbeeld fout-positieve resultaten, hallucinaties, opmaakfouten)?
• Risicobeperking: Hiermee kunt u schadelijk of bevooroordeeld gedrag detecteren en voorkomen voordat het gebruikers bereikt. Zo beschermt u uw bedrijf tegen reputatierisico's, ethische kwesties en mogelijke regelgevingsproblemen.

Generatieve AI, met vrije input-outputrelaties en het genereren van langere teksten, maakt beoordelingen relevanter en complexer. Als dingen fout gaan, kunnen ze heel erg fout gaan. We hebben allemaal de krantenkoppen gezien over chatbots die gevaarlijk advies geven, modellen die bevooroordeelde content genereren en AI-tools die valse feiten hallucineren.

 

“ Kunstmatige intelligentie zal nooit perfect zijn, maar door gebruik te maken van beoordelingen kun je het risico op gênante situaties verkleinen – wat je geld, geloofwaardigheid of een virale hit op Twitter zou kunnen kosten. ”

 

Hoe definieer je een AI-evaluatiestrategie?

Hoe bepalen wij onze AI-beoordelingen? Er bestaat geen universele beoordelingsmethode. Evaluaties zijn afhankelijk van het specifieke gebruiksscenario en moeten aansluiten op de specifieke doelen van uw AI-toepassing. Als u bijvoorbeeld een zoekmachine bouwt, vindt u het wellicht belangrijk hoe relevant de resultaten zijn. Als het een chatbot is, hecht u mogelijk waarde aan behulpzaamheid en veiligheid. Als het vertrouwelijk is, hecht u waarschijnlijk waarde aan nauwkeurigheid en precisie. Bij systemen die uit meerdere stappen bestaan ​​(zoals een AI-systeem dat een zoekopdracht uitvoert, de resultaten prioriteert en vervolgens een antwoord genereert), is het vaak nodig om elke stap te evalueren. Het idee hierbij is om te meten of elke stap bijdraagt ​​aan het behalen van de algehele succesmaatstaf (en op basis daarvan te bepalen waar iteraties en verbeteringen op gericht moeten worden).

Veelvoorkomende beoordelingsgebieden zijn:

• Correctheid en hallucinaties: Zijn de uitkomsten realistisch nauwkeurig? Genereert het systeem onjuiste informatie of hallucinaties?
• Relevantie: Is de inhoud consistent met de gebruikersvraag of de geboden context?
• veiligheid, vooringenomenheid en toxiciteit
• Formaat: Heeft de uitvoer het verwachte formaat (bijv. JSON, geldige functieaanroep)?
• Veiligheid, vertekening en toxiciteit: Genereert het systeem schadelijke, bevooroordeelde of giftige inhoud?

Taakspecifieke meetwaarden. Bij classificatietaken worden bijvoorbeeld meetwaarden zoals nauwkeurigheid en precisie gebruikt, bij samenvattingstaken ROUGE of BLEU, en bij taken voor het genereren van code reguliere expressies en verificatie van foutloze uitvoering.

Hoe worden beoordelingen eigenlijk berekend?

Zodra u hebt bepaald wat u wilt meten, is de volgende stap het ontwerpen van uw testcases. Dit is een reeks voorbeelden (hoe meer hoe beter, maar houd altijd rekening met waarde en kosten) waarbij u het volgende hebt:

• Invoervoorbeeld:Een realistische introductie van uw systeem zodra het in productie gaat.
• Verwachte output (Indien van toepassing): Belangrijk feit of voorbeeld van gewenste uitkomsten.
• Evaluatiemethode: Registratiemechanisme voor het evalueren van het resultaat.
• Resultaat of succes/mislukking: Een berekende metriek die uw testcase evalueert.

Afhankelijk van uw behoeften, tijd en budget zijn er verschillende evaluatietechnieken die u kunt gebruiken:

• Hulpmiddelen voor statistische registratie zoals: BLEU, ROUGE en METEOR, of cosinus-gelijkenismaat tussen inbeddingen – handig voor het vergelijken van gegenereerde tekst met referentie-uitvoer.
• Traditionele machine learning-metrieken zoals Nauwkeurigheid, recall en AUC – het beste voor classificatie met gelabelde gegevens.
• Groot taalmodel als rechter (LLM-als-rechter) Gebruik een groot taalmodel om de uitvoer te evalueren (bijvoorbeeld: "Is dit antwoord juist en nuttig?“). Vooral nuttig wanneer niet-geclassificeerde gegevens niet beschikbaar zijn of bij het evalueren van een open construct.

Codegebaseerde evaluatieprocessen gebruiken standaarduitdrukkingen, logische regels of implementaties van testgevallen om formaten te valideren.

 

het komt neer op

Laten we alles nog eens samenvatten aan de hand van een concreet voorbeeld. Stel je voor dat je een sentimentanalysesysteem bouwt waarmee je klantenserviceteam binnenkomende e-mails kan prioriteren.

Het doel is om ervoor te zorgen dat er sneller wordt gereageerd op de meest urgente of negatieve berichten. Zo wordt frustratie verminderd, de tevredenheid vergroot en het klantverloop verlaagd. Dit is een relatief eenvoudig gebruiksvoorbeeld, maar zelfs in een systeem als dit, met beperkte output, is kwaliteit van belang: slechte voorspellingen kunnen ertoe leiden dat e-mails willekeurig worden geprioriteerd. Dit betekent dat uw team tijd verspilt met een systeem dat geld kost.

Hoe weet u zeker dat uw oplossing zo goed werkt als u wilt? Je bent aan het evalueren. Hier volgen enkele voorbeelden van zaken die relevant kunnen zijn om te evalueren in dit specifieke gebruiksscenario:

• Formaatvalidatie: Worden de uitkomsten van een LLM-aanroep (Large Language Model) om e-mailsentiment te voorspellen, in de verwachte JSON-indeling geretourneerd? Dit kan worden geëvalueerd via codegebaseerde controles: regex, schemavalidatie, enz.
• Nauwkeurigheid van sentimentclassificatie: Classificeert het systeem sentimenten correct in verschillende teksten – kort, lang en meertalig? Dit kan worden beoordeeld aan de hand van gegevens die zijn gelabeld met behulp van traditionele machine learning-metrieken (ML-metrieken). Als labels niet beschikbaar zijn, kan een groot taalmodel (LLM) als beoordelingsmethode worden gebruikt.

Zodra de oplossing eenvoudig is, wilt u ook de meetgegevens opnemen die het meest relevant zijn voor de uiteindelijke impact van uw oplossing :

• Effectiviteit van prioritering: Worden supportmedewerkers daadwerkelijk doorverwezen naar de belangrijkste e-mails? Is de prioritering afgestemd op de gewenste impact op de business?
• Eindresultaat voor het bedrijf: Zorgt dit systeem er op termijn voor dat de reactietijden worden verkort, het klantverloop wordt verminderd en de klanttevredenheid wordt verbeterd?

Evaluaties zijn essentieel om ervoor te zorgen dat AI-systemen nuttig, veilig, waardevol en klaar voor productie zijn. Of je nu werkt met een eenvoudige classificator of een open chatbot, neem daarom de tijd om te definiëren wat "goed genoeg" (de minimaal acceptabele kwaliteit) inhoudt en bouw daar evaluaties omheen om de prestaties te meten!

 

de recensent

[1] Uw AI-product heeft evaluaties nodig , Hamel Husain

[2] LLM-evaluatiemetrieken: De ultieme LLM-evaluatiegids, Confident AI

[3] Evaluatie van AI-agenten, deeplearning.ai + Arize