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信任测试：IMDA 的 LLM 测试入门套件教给 Spritle 关于 AI 保障的内容
AI 保证：不断发展的 LLM 安全、信任和治理 QA 帖子《信任测试：IMDA 的 LLM 测试入门套件在 Spritle 教给我们关于 AI 保证的内容》首先出现在 Spritle 软件上。
来源:Spritle 博客我最近有机会回顾 IMDA 的入门套件，用于测试基于 LLM 的应用程序的安全性和可靠性。作为在质量保证领域工作超过 14 年的人，我很好奇如何调整既定的测试原则来应对大型语言模型 (LLM) 带来的独特挑战。
我期望的是一本专注于人工智能模型和算法的高技术指南。相反，我发现的是一个实用的框架，从 QA 的角度来看，它感觉非常熟悉。尽管该技术可能正在迅速发展，但核心目标保持不变：建立系统安全、可靠且按预期运行的信心。
文档中的一条语句完美地体现了这一想法：
“测试和保证在可信的人工智能生态系统中发挥着至关重要的作用。”
这一信息贯穿于整个指南，并在很多方面反映了当今质量专业人员的角色如何演变。
质量风险已发生变化，但测试需求并未发生
首先引人注目的是该文档对与基于 LLM 的申请相关的最常见风险进行分类的方式：
· 幻觉和不准确
· 决策中的偏见
· 不良内容
· 数据泄露
· 对抗性提示的脆弱性
乍一看，这些似乎是全新的挑战。然而，在阅读解释和示例时，我发现自己与 QA 团队一直管理的风险有相似之处。
我们一直致力于防止不正确的系统行为。如今，人工智能引入了幻觉和捏造反应的可能性。
我们始终考虑安全和误用场景。现在，即时注入和对抗性攻击已成为威胁格局的一部分。
我们一直关心合规性和隐私。通过人工智能生成的响应而泄露的数据只是这种担忧的现代延伸。