AI アプリケーションをテストするにはどうすればいいですか?

著者：サンジャナ・タクル

徐潔成編纂

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。短期間で大量の AI アプリケーションが構築されました。開発者が進歩に追いつくのに忙しい一方で、テスターも時代のペースに追いつく必要があります。

幸いなことに、人工知能の急速な進歩により、テスト、自動化、品質保証 (QA) への新しいアプローチが登場し、AI アプリケーション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?知っておくべき主なものをいくつか紹介します。

1. データ品質テスト

データテストフェーズでは、ベンチマークを使用してデータの状態を評価する必要があります。各企業の目標は異なるかもしれませんが、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。

エラーなし: 使用されるデータの構造と形式に問題はありません。
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: データは重複しません。
リアルタイム: 情報はタイムリーかつ関連性があります。
正確性: アプリケーションが十分な情報に基づいて決定を下せるよう、正確な情報を提供します。

データ品質のテストとは、企業情報を既知の事実と比較することで、誤ってラベル付けされたデータ、古いデータ、または無関係なデータを識別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という簡単な作業で済みます。このプロセスは合成データ生成と呼ばれます。このデータセットの定義検証を使用することで、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一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、収集されるデータに大きく依存します。

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判明しました。この電子商取引大手は、仕事に最適な候補者を見つけるためにAIボットを訓練する際、主に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た。この情報に基づいて、AI は男性候補者だけが最高の IT 従業員になれるだろうと推測しましたが、実際はそうではありませんでした。

同じ間違いを繰り返さないようにするには、アルゴリズムをオンラインに公開する前に、偏りがないかテストする必要があります。

2016 年当時、バイアステストは、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単純な作業でした。さて、それはそれほど明確ではありません。もっと多様性と選択肢が必要です。データセットを使用して 1 つのシナリオを生成するのではなく、考えられるすべてのバリエーションを考慮して複数のテストケースを作成します。結果は常に完璧であるとは限りませんが、偏見を排除し、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、次の 3 つのステップで構成されます。AI テストの最初のフェーズでは、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、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、トレーニング中のデータの 15% ～ 20% で構成され、初期精度を評価し、モデルがどのように適応、学習し、ハイパーパラメータを微調整するかを確認します。

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を学習するためにはまだ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、偏りのない制御されたセットとして最終評価に使用されました。

テストプロセスの第 2 段階は、ハイパーパラメータを調整することです。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。 AI とディープラーニング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、カーネル幅、隠れユニットの数、正規化手法などが含まれます。

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を同じ比率で変換するための正規化と標準化という 2 つの手法が含まれます。 AI モデルが適切にトレーニングされ、微調整され、標準化されたら、混同行列、AUC ROC、F1 スコア、その他の精度/正確さのメトリック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実行することは、アルゴリズムがどれだけ効果的かつ正確に実行されてい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目標と潜在的なリスクを特定します。データのプライバシー、モデルの整合性、敵対的攻撃、入力の変動に対する堅牢性などの側面を考慮してください。このステップは、テスト戦略を策定するのに役立ちます。
データセキュリティ: トレーニング、検証、推論に使用されるデータの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、プライバシー規制が遵守され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: AI 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、承認、暗号化などのセキュリティ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が遵守されていることを確認します。
入力の検証とサニタイズ: 入力の検証とサニタイズの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。最新であり、既知の脆弱性がなく、正しく構成されていることを確認してください。
ドキュメントとレポート: 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、および軽減策を概説した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種類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消費するため、大規模なテストデータセットと小規模なテストデータセットの両方を含むさまざまなテストデータを使用することでこれを実現できます。さらに、ハードウェアリソースの並列監視は、AI アプリケーションの予想されるユーザー要求をサポートするための適切な構成の設定に役立ちます。

6. チャットボットのテスト

AI アプリケーションの中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確認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する場合は、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。

ドメインテスト: チャットボットは特定のドメインまたはトピックを処理するように設計されています。ドメインテストでは、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します。これにより、チャットボットが意図した範囲内でクエリを理解し、正確に応答できるようになります。
制限テスト: 制限テストでは、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、無効または意味のない質問に対するチャットボットの応答をテストし、チャットボットに不具合やエラーが発生した場合の結果を特定することが含まれます。制限テストは、潜在的な脆弱性を明らかにし、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。
会話要素: チャットボットは会話フローを活用して、有意義で魅力的なやり取りを提供します。さまざまな会話フローを検証することは、さまざまなシナリオでの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、チャットボットがユーザーの意図を理解し、会話の中で複数のターンを処理し、関連性のある一貫した応答を提供する能力を評価することが含まれます。会話要素を評価すると、チャットボットの会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. ロボットテスト

ロボットのテストでは、現実世界のシナリオをシミュレートし、そ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必要があります。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、オブジェクトの検出、応答テスト、定義された目標の検証が含まれます。

徹底したテストを確実に行うには、低忠実度の 2D シミュレーションと高忠実度の 3D シミュレーションの両方を採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。