AI の故障モード

例としては、支持されていない主張、未落事例、データ漏洩、安全でないツール操作、変更された入力による故障などがあります。故障モードを分類することで、チームがすべてのミスを同じ問題として扱うのではなく、原因をテスト・解決するのに役立ちます。

主なポイント

• トリガーや結果を正確に説明してください。
• モデル、データ、ワークフローの失敗を別々に行う。
• 観察された原因に対応できる緩和策を一致させる。

意図された動作とその境界から始めます。誤ったカテゴリ、偽造の引用、重複した支払い要求には異なる応答が必要です。トリガー、観察された結果、影響を受けたコンポーネント、各失敗に対する実用的な結果を記録します。モデルエラーとシステムのエラーを区別します。モデルはリクエストを正しく解釈し、ツールが誤ったアカウントで実行したり、古いドキュメントが古いポリシーを提供したり、再試行で完了した操作を繰り返したりします。出力が外部状態を変える可能性がある場合、エンドツーエンド検証が不可欠です。通常の変動性と意図的な誤用は別々にテストしてください。フォーマット変更、方言、欠落データ、長い文書、矛盾する指示などは、敵がいなくても弱点を露呈できます。セキュリティテストは、攻撃者が行動のリダイレクトや情報アクセスを試みるケースを追加します。原因に合ったコントロールを選択してください:入力契約、証拠チェック、許可制限、トランザクション識別子、回避、または人間のレビュー。失敗したケースは回帰分析のために保管し、残留不確実性を記録しましょう。一つの例を捉える緩和策が、失敗クラス全体を排除するものとは言えません。

1. アシスタントがストレージツールのタイムアウト後にファイルが保存されたと言うと想像してください。
2. 宛先を確認して、ファイルが存在するかどうか、そしてその内容がリクエストと一致しているかを判断します。
3. 結果が不明の場合は、その状態を報告し、安全な照合ステップを使って再挑戦してください。タイムアウトケースを回帰分析スイートに追加してください。

この仮想例は、アシスタントの記述ではなく、観察可能な完遂を検証します。