Grundlagen-Leitfaden

KI-Fehlermodi

Ein KI-Fehlermodus ist eine wiederholbare Möglichkeit, wie ein System zu einem inakzeptablen Ergebnis führen kann.

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  1. Übersicht
  2. Wichtige Erkenntnisse
  3. Tiefer Einblick
  4. Separate execution from a success claim
  5. Reale Umsetzung
  6. In die Tat umsetzen
  7. Quellen und weiterführende Literatur
  8. Entdecken Sie weiter
  9. Häufig gestellte Fragen

Übersicht

Examples include unsupported claims, missed cases, data leakage, unsafe tool actions, and failures under changed inputs. Classifying failure modes helps teams test and address causes rather than treating every mistake as the same problem.

Wichtige Erkenntnisse

  1. Describe triggers and consequences precisely.
  2. Separate model, data, and workflow failures.
  3. Match mitigations to the observed cause.

Tiefer Einblick

Begin with the intended behavior and its boundaries. A wrong category, an invented citation, and a duplicated payment request require different responses. Record the trigger, observed result, affected component, and practical consequence for each failure. Distinguish model errors from system errors. A model may correctly interpret a request while a tool executes with the wrong account, a stale document supplies outdated policy, or a retry repeats a completed operation. End-to-end verification is essential when an output can change external state. Test ordinary variability and deliberate misuse separately. Formatting changes, dialects, missing data, long documents, and conflicting instructions can expose weaknesses without an adversary. Security tests add cases where an attacker tries to redirect behavior or access information. Choose controls matched to the cause: input contracts, evidence checks, permission limits, transaction identifiers, abstention, or human review. Keep failed cases for regression testing and record residual uncertainty. A mitigation that catches one example should not be described as eliminating an entire class of failures.

04Ausgearbeitetes Beispiel

Separate execution from a success claim

  1. Imagine an assistant saying that a file was saved after its storage tool timed out.

  2. Inspect the destination to determine whether a file exists and whether its contents match the request.

  3. If the outcome is unknown, report that state and use a safe reconciliation step before retrying. Add the timeout case to the regression suite.

Was es zeigt

This hypothetical example tests observable completion rather than the assistant’s description of it.

Reale Umsetzung

Test that retries do not repeat an already completed action.

Check whether a summarizer preserves negation and uncertainty.

In die Tat umsetzen

Warum es wichtig ist

  • Klarere Entscheidungen. Es hilft Ihnen, klare technische Aussagen von der Marketingsprache zu trennen.
  • Kosten und Budget. Sie können bessere Fragen zur Implementierung stellen, bevor Sie Geld oder Zeit investieren.
  • Team und Arbeitsablauf. Teams mit gemeinsamem Verständnis treffen bessere Produkt-, Richtlinien- und Lernentscheidungen.

Achten Sie auf

  • Unterschiedliche Teams verwenden denselben Begriff möglicherweise unterschiedlich. Definieren Sie daher frühzeitig den Geltungsbereich.
  • Benchmarks können stark aussehen, während die tatsächliche Leistung uneinheitlich ist.
  • Das Ignorieren von Datenqualität und Evaluierungsplänen führt oft zu fragilen Ergebnissen.

Nächste Schritte

  1. Beginnen Sie mit einer klaren Definition des gewünschten Ergebnisses.
  2. Wählen Sie vor dem Testen eine Erfolgsmetrik und eine Fehlerbedingung aus.
  3. Führen Sie ein kleines Pilotprojekt mit repräsentativen Daten durch, nicht mit einem ausgefeilten Demoset.
  4. Dokumentieren Sie, wo KI-Fehlermodi hilfreich sind und wo einfachere Methoden besser sind.

Quellen und weiterführende Literatur

  1. NISTAI Risk Management Framework 1.0

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Häufig gestellte Fragen

Does fixing one failed example prove the failure mode is eliminated?

No. Test meaningful variations and the underlying cause. A single successful replay is limited evidence.