Auditrapport van LLM-gedrag: Kunnen we op hallucinaties testen? Deskundig inzicht van Dmytro Kyiashko, AI-georiënteerde Software Developer in Test

<div id="content-main" class="left relative">
 <div class="facebook-share">
  <span class="fb-but1"><i class="fa-brands fa-facebook-f"></i></span><span class="social-text">Delen</span>
 </div>
 <div class="twitter-share">
  <span class="twitter-but1"><i class="fa-brands fa-x-twitter"></i></span><span class="social-text">Delen</span>
 </div>
 <div class="whatsapp-share">
  <span class="whatsapp-but1"><i class="fa-brands fa-whatsapp fa-2x"></i></span><span class="social-text">Delen</span>
 </div>
 <div class="pinterest-share">
  <span class="pinterest-but1"><i class="fa-brands fa-pinterest-p"></i></span><span class="social-text">Delen</span>
 </div>
 <div class="email-share">
  <span class="email-but"><i class="fa fa-envelope fa-2"></i></span><span class="social-text">E-mail</span>
 </div>
 <p>Taalmodellen maken niet alleen fouten—ze verzinnen de werkelijkheid met volledig vertrouwen. Een AI-agent kan beweren dat het databaserecords heeft aangemaakt die niet bestaan, of volhouden dat het acties heeft uitgevoerd die het nooit heeft geprobeerd. Voor teams die deze systemen in productie implementeren, bepaalt dat onderscheid hoe je het probleem oplost.</p>
 <div id="textareaTextHtml" class="js_xss_html_filter">
  <p>Dmytro Kyiashko is gespecialiseerd in het testen van AI-systemen. Zijn werk richt zich op één vraag: hoe vang je systematisch op wanneer een model liegt?</p>
  <h2><strong>Het Probleem met het Testen van Zelfverzekerde Onzin</strong></h2>
  <p>Traditionele software faalt voorspelbaar. Een defecte functie retourneert een fout. Een verkeerd geconfigureerde API geeft een deterministisch foutsignaal—meestal een standaard HTTP-statuscode en een leesbaar foutbericht dat uitlegt wat er mis ging.</p>
  <p>Taalmodellen gaan anders kapot. Ze rapporteren het voltooien van taken die ze nooit zijn begonnen, halen informatie op uit databases die ze nooit hebben bevraagd, en beschrijven acties die alleen in hun trainingsdata bestaan. De antwoorden zien er correct uit. De inhoud is verzonnen.</p>
  <p>"Elke AI-agent werkt volgens instructies die door ingenieurs zijn voorbereid," legt Kyiashko uit. "We weten precies wat onze agent wel en niet kan doen." Die kennis wordt de basis voor het onderscheiden van hallucinaties van fouten.</p>
  <p>Als een agent die is getraind om een database te bevragen stilletjes faalt, is dat een bug. Maar als het gedetailleerde queryresultaten retourneert zonder de database aan te raken? Dat is een hallucinatie. Het model verzon plausibele output op basis van trainingspatronen.</p>
  <h2><strong>Validatie Tegen Feitelijke Waarheid</strong></h2>
  <p>Kyiashko's aanpak richt zich op verificatie tegen de werkelijke systeemstatus. Wanneer een agent beweert records te hebben aangemaakt, controleren zijn tests of die records bestaan. Het antwoord van de agent doet er niet toe als het systeem het tegenspreekt.</p>
  <p>"Ik gebruik meestal verschillende soorten negatieve tests—zowel unit- als integratietests—om te controleren op LLM-hallucinaties," merkt hij op. Deze tests vragen bewust om acties waarvoor de agent geen toestemming heeft, en valideren vervolgens dat de agent niet ten onrechte succes bevestigt en dat de systeemstatus onveranderd blijft.</p>
  <p>Eén techniek test tegen bekende beperkingen. Een agent zonder databaseschrijfrechten krijgt de opdracht om records aan te maken. De test valideert dat er geen ongeautoriseerde gegevens zijn verschenen en dat het antwoord geen succes claimt.</p>
  <p>De meest effectieve methode gebruikt productiedata. "Ik gebruik de geschiedenis van klantgesprekken, converteer alles naar JSON-formaat en voer mijn tests uit met behulp van dit JSON-bestand." Elk gesprek wordt een testcase die analyseert of agents beweringen hebben gedaan die in tegenspraak zijn met systeemlogboeken.</p>
  <p>Dit vangt patronen op die synthetische tests missen. Echte gebruikers creëren omstandigheden die randgevallen blootleggen. Productielogboeken onthullen waar modellen hallucineren onder daadwerkelijk gebruik.</p>
  <h2><strong>Twee Evaluatiestrategieën</strong></h2>
  <p><strong>Kyiashko gebruikt twee complementaire benaderingen om AI-systemen te evalueren.</strong></p>
  <p>Code-gebaseerde evaluators behandelen objectieve verificatie. "Code-gebaseerde evaluators zijn ideaal wanneer de foutdefinitie objectief is en met regels kan worden gecontroleerd. Bijvoorbeeld: het ontleden van structuur, het controleren van JSON-validiteit of SQL-syntaxis," legt hij uit.</p>
  <p>Maar sommige fouten verzetten zich tegen binaire classificatie. Was de toon gepast? Is de samenvatting getrouw? Is het antwoord nuttig? "LLM-as-Judge evaluators worden gebruikt wanneer de foutmodus interpretatie of nuance omvat die code niet kan vastleggen."</p>
  <p>Voor de LLM-as-Judge benadering vertrouwt Kyiashko op LangGraph. Geen van beide benaderingen werkt alleen. Effectieve frameworks gebruiken beide.</p>
  <h2><strong>Wat Klassieke QA-Training Mist</strong></h2>
  <p>Ervaren quality engineers hebben het moeilijk wanneer ze voor het eerst AI-systemen testen. De aannames die hen effectief maakten, zijn niet overdraagbaar.</p>
  <p>"In klassieke QA weten we precies het responsformaat van het systeem, we weten precies het formaat van input- en outputgegevens," legt Kyiashko uit. "Bij het testen van AI-systemen bestaat zoiets niet." Inputgegevens zijn een prompt—en de variaties in hoe klanten verzoeken formuleren zijn eindeloos.</p>
  <p>Dit vereist continue monitoring. Kyiashko noemt het "continue foutanalyse"—regelmatig beoordelen hoe agents reageren op echte gebruikers, identificeren waar ze informatie verzinnen, en testsuites dienovereenkomstig bijwerken.</p>
  <p>De uitdaging wordt groter met het instructievolume. AI-systemen vereisen uitgebreide prompts die gedrag en beperkingen definiëren. Elke instructie kan op onvoorspelbare wijze interacteren met anderen. "Een van de problemen met AI-systemen is het enorme aantal instructies dat voortdurend moet worden bijgewerkt en getest," merkt hij op.</p>
  <p>De kenniskloof is aanzienlijk. De meeste ingenieurs missen een duidelijk begrip van passende metrics, effectieve datasetvoorbereiding of betrouwbare methoden voor het valideren van outputs die bij elke run veranderen. "Een AI-agent maken is niet moeilijk," merkt Kyiashko op. "Het automatiseren van het testen van die agent is de grootste uitdaging. Uit mijn observaties en ervaring wordt er meer tijd besteed aan het testen en optimaliseren van AI-systemen dan aan het creëren ervan."</p>
  <h2><strong>Betrouwbare Wekelijkse Releases</strong></h2>
  <p>Hallucinaties ondermijnen vertrouwen sneller dan bugs. Een defecte functie frustreert gebruikers. Een agent die vol vertrouwen valse informatie verstrekt, vernietigt de credibiliteit.</p>
  <p>Kyiashko's testmethodologie maakt betrouwbare wekelijkse releases mogelijk. Geautomatiseerde validatie vangt regressies op vóór implementatie. Systemen die zijn getraind en getest met echte gegevens behandelen de meeste klantverzoeken correct.</p>
  <p>Wekelijkse iteratie drijft concurrentievoordeel. AI-systemen verbeteren door het toevoegen van mogelijkheden, het verfijnen van antwoorden, het uitbreiden van domeinen.</p>
  <h2><strong>Waarom Dit Belangrijk Is voor Quality Engineering</strong></h2>
  <p>Bedrijven die AI integreren groeien dagelijks. "De wereld heeft de voordelen van het gebruik van AI al gezien, dus er is geen weg terug," stelt Kyiashko. AI-adoptie versnelt in alle sectoren—meer startups worden gelanceerd, meer ondernemingen integreren intelligentie in kernproducten.</p>
  <p>Als ingenieurs AI-systemen bouwen, moeten ze begrijpen hoe ze deze moeten testen. "Zelfs vandaag de dag moeten we begrijpen hoe LLM's werken, hoe AI-agents worden gebouwd, hoe deze agents worden getest en hoe we deze controles kunnen automatiseren."</p>
  <p>Prompt engineering wordt verplicht voor quality engineers. Data-testen en dynamische datavalidatie volgen hetzelfde traject. "Dit zouden al de basisvaardigheden van test engineers moeten zijn."</p>
  <p>De patronen die Kyiashko ziet in de hele sector bevestigen deze verschuiving. Door zijn werk met het beoordelen van technische papers over AI-evaluatie en het beoordelen van startup-architecturen op technische forums, verschijnen dezelfde problemen herhaaldelijk: teams overal worden geconfronteerd met identieke problemen. De validatie-uitdagingen die hij jaren geleden in productie oploste, worden nu universele zorgen naarmate AI-implementatie schaalt.</p>
  <h2><strong>Testinfrastructuur Die Schaalt</strong></h2>
  <p>Kyiashko's methodologie behandelt evaluatieprincipes, beoordeling van gesprekken met meerdere beurten en metrics voor verschillende foutmodi.</p>
  <p>Het kernconcept: gediversifieerd testen. Validatie op codeniveau vangt structurele fouten op. LLM-as-Judge evaluatie maakt beoordeling van de effectiviteit en nauwkeurigheid van AI-systemen mogelijk, afhankelijk van welke LLM-versie wordt gebruikt. Handmatige foutanalyse identificeert patronen. RAG-testen verifiëren dat agents verstrekte context gebruiken in plaats van details te verzinnen.</p>
  <p>"Het framework dat ik beschrijf is gebaseerd op het concept van een gediversifieerde aanpak voor het testen van AI-systemen. We gebruiken code-level coverage, LLM-as-Judge evaluators, handmatige foutanalyse en Evaluating Retrieval-Augmented Generation." Meerdere validatiemethoden die samenwerken vangen verschillende hallucinatietypes op die enkelvoudige benaderingen missen.</p>
  <h2><strong>Wat Volgt</strong></h2>
  <p>Het vakgebied definieert best practices in real-time door productiefalen en iteratieve verfijning. Meer bedrijven implementeren generatieve AI. Meer modellen nemen autonome beslissingen. Systemen worden capabeler, wat betekent dat hallucinaties plausibeler worden.</p>
  <p>Maar systematisch testen vangt verzinsels op voordat gebruikers ze tegenkomen. Testen op hallucinaties gaat niet over perfectie—modellen zullen altijd randgevallen hebben waar ze verzinnen. Het gaat erom verzinsels systematisch op te vangen en te voorkomen dat ze productie bereiken.</p>
  <p>De technieken werken wanneer ze correct worden toegepast. Wat ontbreekt is wijdverspreid begrip van hoe ze te implementeren in productieomgevingen waar betrouwbaarheid ertoe doet.</p>
  <p><em>Dmytro Kyiashko is een Software Developer in Test gespecialiseerd in het testen van AI-systemen, met ervaring in het bouwen van testframeworks voor conversational AI en autonome agents. Zijn werk onderzoekt betrouwbaarheids- en validatie-uitdagingen in multimodale AI-systemen.</em></p>
 </div><span class="et_social_bottom_trigger"></span>
 <div class="post-tags">
  <span class="post-tags-header">Gerelateerde Items:</span>AI, AI Governance, AI Safety, auditing, Gedrag, Bias Detection, Dmytro Kyiashko, Hallucinaties, Large Language Models, LLM, LLM Auditing, machine learning, Modelgedrag, Verantwoorde AI, software developer
 </div>
 <div class="social-sharing-bot">
  <div class="facebook-share">
   <span class="fb-but1"><i class="fa-brands fa-facebook-f"></i></span><span class="social-text">Delen</span>
  </div>
  <div class="twitter-share">
   <span class="twitter-but1"><i class="fa-brands fa-x-twitter"></i></span><span class="social-text">Delen</span>
  </div>
  <div class="whatsapp-share">
   <span class="whatsapp-but1"><i class="fa-brands fa-whatsapp fa-2x"></i></span><span class="social-text">Delen</span>
  </div>
  <div class="pinterest-share">
   <span class="pinterest-but1"><i class="fa-brands fa-pinterest-p"></i></span><span class="social-text">Delen</span>
  </div>
  <div class="email-share">
   <span class="email-but"><i class="fa fa-envelope fa-2"></i></span><span class="social-text">E-mail</span>
  </div>
 </div>
 <div class="mvp-related-posts left relative">
  <h4 class="post-header"><span class="post-header">Aanbevolen voor jou</span></h4>
  <ul>
   <li>
    <div class="mvp-related-text left relative">
     AI-Powered Credit Strategy: Surbhi Gupta on Predictive Analytics
    </div></li>
   <li>
    <div class="mvp-related-text left relative">
     AI Infrastructure Isn't Too Expensive. We're Just Running It Wrong – Lior Koriat, CEO of Quali
    </div></li>
   <li>
    <div class="mvp-related-text left relative">
     Transform Your Images: AIEnhancer Makes It Easy to Remove Watermark
    </div></li>
  </ul>
 </div>
 <div id="comments-button" class="left relative comment-click-667025 com-but-667025">
  <span class="comment-but-text">Reacties</span>
 </div>
</div>