AI アプリケーションはどのようにテストされますか?

人工知能技術は世界中で前例のないスピードで発展しています。短期間に多数の AI アプリケーションが構築されています。開発者が進歩に追いつくと同時に、テスターも時代のペースに追いつく必要があります。。

ありがたいことに、人工知能の急速な進歩に伴い、テスト、自動化、品質保証 (QA) への新しいアプローチが出現し、AI アプリケーションのテストに新たな扉が開かれています。テスターは現在および将来、AI および ML アプリケーションをどのようにテストすべきでしょうか? ここでは、知っておくべき主な方法をいくつか紹介します。

1. データ品質テスト

データテストプロセスでは、ベンチマークを使用してデータのステータスを評価する必要があります。各企業の目標は異なる場合がありますが、通常、高品質のデータが AI アプリケーションの中核要件となります。

エラーフリー:使用されるデータの構造と形式に問題がないこと。
統合:データは複数のシステムに分散されるのではなく、1 つの集中システムで保護されます。
一意性:データは繰り返されません。
適時性:情報はタイムリーで関連性があります。
精度:アプリが情報に基づいた意思決定を行えるように、正確な情報を提供します。

データ品質のテストとは、企業情報を確立された既知の事実と比較することによって、ラベルが間違っているデータ、古いデータ、または無関係なデータを特定することを意味します。このレベルのテストでは、データセットのデータプロファイルを作成するだけで済み、合成データ生成と呼ばれるプロセスになります。このデータセットの定義検証を使用すると、企業はデータが有効かどうかを分類し、その品質を測定できます。

2. バイアステスト

人気が高まっているもう 1 つの重要なテストは、バイアステストです。AI システムの偏りは主に、AI システムが収集するデータによって決まります。

たとえば、2016 年のレポートでは、Amazon が男性の IT 応募者を優遇していることがわかりました。電子商取引の巨人である同社は、その仕事に最適な候補者を見つけるために自社の人工知能ボットを訓練する際、ほとんどが男性である既存の従業員の履歴書をデータベースとして使用します。この情報に基づいて、同社の AI は男性の候補者だけが最高の IT 従業員になれると推測しましたが、実際はそうではありませんでした。

同じ間違いを避けるために、アルゴリズムをオンラインでプッシュするときにバイアスをテストする必要があります。

2016 年当時、偏差テストは、一連の入力に対する適切な応答を確立するために要件を分析するだけのものでした。さて、それはそれほど明確ではありません。より多くの多様性とより多くのオプションが必要です。1 つのデータセットを使用して 1 つのシナリオのみを生成するのではなく、複数のテストケースを作成して、考えられるすべての変数を考慮したいと考えています。結果は常に完璧であるとは限りませんが、バイアスと闘い、より包括的な AI アプリケーションを開発するための、より優れた、より公平で、より包括的なアプローチを提供します。

3. AIモデルの評価とテスト

AI モデルの評価とテストは、分析と評価の結果を予測するのに役立ちます。これには 3 つのステップが含まれます。 AI テストの第 1 フェーズでは、収集されたデータがトレーニングセット、検証セット、テストセットに分割されます。トレーニングセットにはデータセットの最大 75% が含まれており、モデルの重みとバイアスが割り当てられます。検証セットは、初期精度を評価し、モデルがどのように適合、学習、ハイパーパラメーターを微調整するかを確認するためのトレーニング中のデータの 15% ～ 20% で構成されます。

この段階では、モデルは検証データのみを考慮しますが、モデルの重みとバイアスの学習には使用されていません。テストセットはデータセット全体の 10% ～ 15% を占めます。これは、バイアスのない、制御されたセットとして最終評価に使用されます。

テストプロセスの第 2 段階は、ハイパーパラメーターの調整です。このフェーズでは、開発者はトレーニングアルゴリズムの動作を制御し、最初のフェーズの結果に基づいてパラメータを調整できます。人工知能と深層学習のコンテキストでは、考えられるハイパーパラメータには、学習率、畳み込みカーネル幅、隠れユニットの数、正則化手法などが含まれる場合があります。

最後に、バッチ正規化の実行には、トレーニングの準備中にデータが同じスケールで変換されるように、正規化と標準化という 2 つの手法が必要です。AI モデルが十分にトレーニング、微調整、標準化されたら、混同行列、AUC ROC、F1 スコア、その他の精度/正確さの指標を通じてそのパフォーマンスを測定する必要があります。この厳格なプロセスを経ることは、アルゴリズムがどの程度効果的かつ正確に実行されるかを理解するために重要です。

4. セキュリティテスト

AI アプリケーションのセキュリティをテストするには、従来のセキュリティテスト方法と AI システムに固有の考慮事項を組み合わせる必要があります。まず次の点を考慮してください。

セキュリティの目標とリスクを特定する: AI アプリケーションに関連するセキュリティの目標と潜在的なリスクを特定します。データプライバシー、モデルの整合性、敵対的攻撃、入力変更に対する堅牢性などの側面を考慮します。このステップは、テスト戦略を立てるのに役立ちます。
データセキュリティ: トレーニング、検証、推論のデータセキュリティを評価します。データのプライバシー、ストレージ、処理方法、アクセス制御を評価します。機密データが適切に保護され、プライバシー規制に準拠していることを確認します。
システムアーキテクチャとインフラストラクチャ: 人工知能アプリケーションのアーキテクチャとインフラストラクチャを分析します。認証、認可、暗号化などのセキュリティの側面を考慮してください。システムの設計と実装においてセキュリティのベストプラクティスに従っていることを確認します。
入力検証とサニタイズ: 入力検証とサニタイズメカニズムに注意してください。インジェクション攻撃やバッファオーバーフローなどの一般的な脆弱性を防ぐために、アプリケーションが入力データを正しく処理していることを確認します。
サードパーティのコンポーネント: AI アプリケーションで使用されるサードパーティのライブラリ、フレームワーク、またはコンポーネントのセキュリティを評価します。それらが最新であり、既知の脆弱性がなく、適切に構成されていることを確認してください。
文書化とレポート作成: 調査結果、推奨事項、テスト結果を文書化します。特定された脆弱性、リスク、緩和策を概説する包括的なセキュリティテストレポートを作成します。

5. パフォーマンスとスケーラビリティのテスト

AI アプリケーションのパフォーマンステストを実行するには、アプリケーションのアーキテクチャ、コンポーネント、データフローを包括的に理解することが不可欠です。容量テスト、耐久性テスト、ストレステストは、AI アプリケーションのパフォーマンスとスケーラビリティを評価するために実行する必要がある最も重要なタイプのパフォーマンステストです。

大量のテストデータはより多くのコンピューティングリソースを占有するため、これは大小のテストデータセットを含むさまざまなテストデータで実現できます。さらに、ハードウェアリソースの並行監視は、AI アプリケーションに対する予想されるユーザーのリクエストをサポートするための正しい構成を設定するのに役立ちます。

6. チャットボットのテスト

AI アプリケーションでチャットボットの人気が高まるにつれ、これらのボットがユーザーに提供する情報が正確であることを保証することが重要になります。ビジネスでチャットボット機能を使用している場合は、チャットボットの機能コンポーネントと非機能コンポーネントの両方をテストする必要があります。

テスト済みドメイン:チャットボットは、特定のドメインまたはトピックを扱うように設計されています。ドメインテストには、割り当てられたドメインに関連するシナリオでチャットボットを徹底的にテストすることが含まれます。これにより、チャットボットが意図した範囲内のクエリを理解し、正確に応答できるようになります。
境界テスト:境界テストでは、チャットボットが不適切または予期しないユーザー入力をどのように処理するかを評価します。これには、無効または無意味な質問に対するチャットボットの応答のテストや、チャットボットが不具合やエラーに遭遇した場合の結果の特定が含まれます。境界テストは潜在的なバグを発見し、エラー処理とユーザーエクスペリエンスを向上させるのに役立ちます。
会話の要素:チャットボットは、会話の流れに依存して、有意義で魅力的な対話を提供します。さまざまなダイアログフローを検証することは、さまざまなシナリオでチャットボットの応答を評価するために重要です。これには、ユーザーの意図を理解し、会話の複数のターンを処理し、適切で一貫した応答を提供するチャットボットの能力の評価が含まれます。対話要素を評価すると、チャットボットの対話スキルを最適化し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。

7. ロボットのテスト

ロボットテストには、現実世界のシナリオをシミュレートし、それらのシナリオにおけるシステムまたはアルゴリズムの動作を評価することが含まれます。シミュレーションベースの動作テストには、アルゴリズムのデバッグ、オブジェクト検出、応答テスト、定義された目標の検証が含まれます。

徹底的なテストを確実に行うには、忠実度の低い 2D シミュレーションと忠実度の高い 3D シミュレーションを使用する必要があります。前者はモジュールレベルの動作テストに使用され、後者はシステムレベルの動作テストに使用されます。これにより、シミュレーションのさまざまなレベルの複雑さと精度を調べることができます。このプロセスでは、ハードウェアの可用性シナリオとハードウェアの非可用性シナリオもテストします。これらのシナリオは、さまざまなハードウェア条件下でのシステムまたはアルゴリズムの動作とパフォーマンスを評価し、さまざまな環境での堅牢性と適応性を保証します。

8. テストに優先順位を付ける

AI/ML アプリケーションのテストは従来のソフトウェアテストとは大きく異なり、技術的な課題がいくつかあります。しかし、ますます多くの AI/ML アプリケーションが誕生するにつれて、AI/ML アプリケーションのテスト方法と実践も急速に発展し、徐々に改善されています。

上記は、これまでの AI/ML アプリケーションの効果的かつ合理的なテスト方法とアイデアの一部です。ビジネスで AI ソリューションを使用または提供している場合は、精度、安全性、包括性を確保するために包括的なテストアプローチを優先する必要があります。