Generative KI und die Grenzen klassischer Qualitätssicherung

Die klassischen Verfahren zur Qualitätssicherung in der Softwareentwicklung haben sich über Jahrzehnte bewährt. Doch das Tempo, der Umfangs sowie die hohe Komplexität der Entwicklung generativer KI bringt die herkömmlichen Methoden an ihre Grenzen.

Modelle mit Milliarden von Parametern, nicht-deterministische Outputs und kontinuierlichem Lernen, da wirken klassische Testverfahren wie ein Tropfen auf dem heißen Stein. Eine zuverlässige Qualitätssicherung erfordert daher einen neuen Ansatz: KI-gesteuerte Qualitätssicherung – eine KI, die eine andere KI testet.

Alte Methoden, neue Probleme: Warum klassische QS an generativer KI scheitert

Traditionelle Ansätze zur Qualitätssicherung beruhen auf klar definierten Testfällen mit festgelegten Eingaben und erwarteten Ausgaben. Generative KI-Modelle wie Large Language Models (LLMs) oder Bildgenerierungsalgorithmen arbeiten mit unzähligen Variablen und können für dieselbe Eingabe immer neue Ergebnisse liefern. Aufgrund dieser nicht-deterministischen Natur würde es Jahre dauern, jeden potenziellen Output manuell zu testen. Die immense Variabilität der Outputs erschwert zudem eine standardisierte Validierung, da es keine eindeutige „richtige“ Antwort gibt.

Ein weiteres Problem ist die Skalierung. Menschliche Tester:innen stoßen schnell an ihre Grenzen, wenn es darum geht, alle möglichen Szenarien abzudecken. Moderne KI-Modelle sind so komplex, dass manuelle Tests nicht mehr ausreichen. Zudem lernen viele generative KI-Modelle kontinuierlich dazu, wodurch sich Testcases fortlaufend anpassen müssten. Eine einmalige Prüfung reicht nicht aus, da sich die Modellleistung fortlaufend verändert.

Wie KI Schwachstellen in Gen AI-Modellen erkennt

KI-gestützte Qualitätssicherung nutzt maschinelles Lernen und Automatisierung, um generative KI effizient zu testen. Mithilfe fortschrittlicher Analyseverfahren kann eine KI große Mengen an generierten Inhalten systematisch überprüfen und bewerten, während Menschen unzählige Stunden bräuchten, um Output-Variationen zu bewerten. Dabei kommen bei nicht-deterministischem Output verschiedene Techniken zum Einsatz, etwa das Benchmarking, bei dem die Ergebnisse mit von Menschen kuratierten Beispielen verglichen werden. So wird sichergestellt, dass inkonsistente oder fehlerhafte Antworten frühzeitig identifiziert werden, damit die generierten Inhalte den gewünschten Qualitätsstandards entsprechen.

Ein weiterer entscheidender Vorteil, den sich KI-gestützte Verfahren zu Nutze machen, ist die Fähigkeit, häufige Fehler vorherzusagen. Durch die Analyse historischer Daten kann eine KI typische Fehlermuster identifizieren und präventiv eingreifen, bevor problematische Inhalte entstehen. Zudem ermöglicht sie adversarial Testing, bei dem gezielt herausfordernde oder potenziell problematische Eingaben getestet werden, um Schwachstellen in der generativen KI frühzeitig zu erkennen und die Robustheit des Systems zu stärken.

Wo KI-Qualitätssicherung bereits unverzichtbar ist

Die Möglichkeiten für den Einsatz von KIs, die die Qualität von KIs testen sind, vielfältig:

• Content-Moderation: Eine KI kann in Echtzeit unangemessene Inhalte identifizieren und filtern.
• Präzisionsprüfung: Generierte Texte können von einer speziellen KI auf Faktenpräzision und Verzerrungen überprüft werden.
• Sentiment-Analyse: KI kann die emotionale Tendenz von KI-generierten Inhalten bewerten und auf unerwünschte Stimmungen hinweisen.
• Adversarial Testing: KI kann gezielt Angriffe auf generative KI simulieren, um Sicherheitslücken zu erkennen.

KI-Testing kann den Menschen nicht ersetzen

Trotz der enormen Fortschritte in der Automatisierung bleibt die menschliche Kontrolle ein essenzieller Bestandteil der Qualitätssicherung. Besonders bei ethischen Fragen, der Minimierung von Bias oder der Identifizierung sicherheitskritischer Probleme, ist menschliches Urteilsvermögen unverzichtbar. Eine KI kann zwar auf Basis von Daten lernen, doch sie versteht keine komplexen gesellschaftlichen Zusammenhänge.

Um generative KI verantwortungsvoll zu entwickeln, braucht es daher eine hybride Strategie, bei der KI-gestützte Qualitätssicherung mit menschlicher Überprüfung kombiniert wird. Bei dieser definieren Menschen die Testparameter und Expert:innen setzen qualitative Standards für die Bewertung von Outputs. Die KI wiederum übernimmt repetitive Testaufgaben und erkennt Muster und übernimmt so die Skalierung. Kritische Entscheidungen, etwa über Bias oder ethische Fragen, erfordern jedoch weiterhin menschliches Eingreifen.

Eine Möglichkeit, um dies zu gewährleisten, ist Crowdtesting, bei dem Tester:innen mit unterschiedlichem kulturellem und sprachlichem Hintergrund das System bewerten. Dies stellt sicher, dass KI-Modelle auf eine vielfältige Nutzerbasis abgestimmt sind und keine unbeabsichtigten Vorurteile enthalten.

Durch Synergien zur besseren KI-Qualitätssicherung

KI-gestützte Qualitätssicherung ist notwendig, um die Qualität generativer KI langfristig zu sichern. Ohne intelligente, KI-gestützte Qualitätssicherung lässt sich die Qualität der Ergebnisse nicht deterministischer Modelle nicht sicherstellen. Unternehmen, die die Synergien zwischen KI, automatisierten Tests und diversen menschlichen Perspektiven als Kontrollinstanz nutzen, werden robustere und verantwortungsvollere KI-Modelle entwickeln. KI, die KI testet, wird der Normalfall – doch ohne den Menschen als Kontrollinstanz wird auch sie nicht auskommen.