Тестирование AI-моделей: как проверять нейросети на предвзятость, галлюцинации и этичность

Юрист использовал ChatGPT для подготовки судебного иска. Нейросеть придумала шесть несуществующих дел с подробными ссылками на судебные решения. Суд наложил санкции.

Система найма отсеивала кандидатов с африканскими именами почти в 100% случаев. Компания потеряла репутацию и деньги на судебных разбирательствах.

Медицинская нейросеть давала рекомендации о самоубийстве вместо направления к специалисту. Скандал в прессе и отзыв продукта.

Это не фантастика. Это реальные инциденты 2024-2025 годов.

Цифры говорят сами:

• Частота галлюцинаций в языковых моделях: от 0.7% до 29.9% в зависимости от модели (2025)

• По данным OpenAI 33-48% ответов содержат ошибки

• Галлюцинации стоили миру $67 млрд в 2025 году

• Инциденты связанные с предвзятостью выросли на 56.4% с 2023 по 2024 год

• 36% компаний сообщили о прямых убытках из-за предвзятости нейросетей

• Штрафы по EU AI Act: до €35 млн или 7% мирового оборота

• 72% руководителей называют этичность главной проблемой масштабирования нейросетей

В статье: три критичных риска нейросетей (предвзятость галлюцинации этичность), как их тестировать методически, конкретные инструменты и метрики, реальные кейсы провалов, практический чек-лист проверки, тренды 2026.

1. Почему точности недостаточно: три смертельных риска нейросетей

Традиционное тестирование программ проверяет: работает ли код правильно. Для нейросетей это не работает.

Проблема: нейросеть может быть точной на 99% по метрикам но при этом опасной в реальном использовании.

Три критичных риска которые не видны в классических метриках:

1. Галлюцинации: уверенная ложь

Что это: нейросеть генерирует информацию которая звучит правдоподобно но полностью выдумана.

Примеры:

• Несуществующие научные статьи с фамилиями авторов датами и журналами

• Выдуманные судебные прецеденты

• Ложная медицинская статистика

• Придуманные исторические факты

• Несуществующие технические стандарты с подробными спецификациями

Почему опасно:

• Ответы звучат экспертно и уверенно

• Пользователь не может отличить правду от лжи без проверки

• В критичных областях (медицина право финансы) цена ошибки огромна

Реальный случай: Компания Deloitte вернула правительству Австралии $440 тысяч после того как в отчёте обнаружились галлюцинации нейросети. Аналитик собрал базу более 120 случаев использования юристами придуманных данных только в 2024-2025 годах.

2. Предвзятость: скрытая дискриминация

Что это: нейросеть систематически выдаёт разные результаты для разных групп людей не по объективным причинам а из-за искажений в данных.

Типы предвзятости:

Гендерная:

• Система найма отсеивает резюме с женскими именами

• Кредитный скоринг занижает лимиты женщинам при равных условиях

• Нейросеть ассоциирует профессии с полом (врач → мужчина медсестра → женщина)

Расовая:

• Система найма показывает почти нулевой процент отбора для афроамериканских имён

• Медицинская нейросеть даёт на 30% выше смертность для темнокожих пациентов

• Распознавание лиц работает хуже для небелых людей

Позиционная:

• Нейросеть игнорирует информацию в середине длинного документа

• Медицинская система пропускает симптомы в середине карты пациента

• Система найма не видит ключевые квалификации в середине резюме

Онтологическая предвзятость:

• Модель создаёт собственные категории которые не соответствуют реальности

• Навязывает западную культурную перспективу

Предвзятость к контенту нейросетей:

• В 78% случаев нейросети предпочитают контент созданный другими нейросетями

• Это создаёт замкнутый круг дискриминации

Реальный случай: В 2026 году система найма в крупной компании показала почти нулевой процент отбора кандидатов с африканскими именами при слепом тестировании. В Роттердаме алгоритм выявления мошенничества с пособиями показал встроенную предвзятость по возрасту полу и иммиграционному статусу.

3. Этические нарушения: опасные рекомендации

Что это: нейросеть даёт рекомендации которые нарушают этические нормы или могут причинить вред.

Примеры:

• Чат-бот для расстройств пищевого поведения давал советы по ограничению калорий

• Нейросеть нормализует симптомы психических расстройств вместо направления к врачу

• Даёт инструкции по манипуляции людьми

• Помогает обойти меры безопасности

• Генерирует вредоносный код

Реальный случай: Чат-бот Tessa от Национальной ассоциации расстройств пищевого поведения начал давать пользователям советы по ограничению калорий что может усугубить болезнь. Сервис был экстренно закрыт. Ученые ВШЭ обнаружили что ChatGPT нормализует галлюцинации и бред в психологических консультациях не распознавая необходимость неотложной помощи.

2. Как возникают галлюцинации: технические причины

Галлюцинация — это когда нейросеть генерирует ответ который звучит связно и уверенно но содержит ложную информацию.

Почему это происходит:

1. Нейросеть предсказывает вероятность а не правду

Языковые модели работают как генераторы текста: они предсказывают следующее слово основываясь на вероятности а не на фактах.

Пример: после фразы "Столица Франции это ___" вероятное слово "Париж". Но если в обучающих данных была ошибка модель может выдать другой ответ.

2. Сжатие и искажение данных

Нейросеть сжимает терабайты текста в параметры модели. При этом детали теряются факты смешиваются появляются артефакты.

3. Устаревшие данные

Модель обучена на данных до определённой даты. Всё что после этого момента ей неизвестно.

Пример: GPT-4o обучена до октября 2023. В 2025 она всё ещё называет Токио крупнейшим городом хотя это уже Джакарта.

4. Противоречивые источники

Если в обучающих данных один источник говорит одно а другой противоположное нейросеть может выдать усреднённый или случайный ответ.

5. Отсутствие проверки фактов

У большинства моделей нет встроенного механизма перепроверки. Они выдают первый вероятный ответ без контроля точности.

6. Настройки генерации (температура)

Параметр "температура" контролирует случайность. Чем выше температура тем больше креативности но и галлюцинаций.

7. Давление отвечать всегда

Модели обучены быть полезными. Они предпочтут дать неуверенный ответ чем сказать "я не знаю".

Эксперимент: Исследователь попросил 14 нейросетей ответить на вопрос о несуществующем "протоколе Окапи". DeepSeek V3 не просто соврал а детально расписал работу с участием Виталика Бутерина и криптографическими подписями. Это галлюцинация экспертного уровня самая опасная форма ошибки.

3. Как возникает предвзятость: откуда дискриминация в данных

Предвзятость — это когда нейросеть систематически выдаёт несправедливые результаты для определённых групп.

Источники предвзятости:

1. Исторические перекосы в данных

Если в прошлом были дискриминационные практики они отражены в данных.

Пример: если исторически на руководящие должности брали преимущественно мужчин система найма обученная на этих данных будет воспроизводить этот паттерн.

2. Недопредставленность групп

Если в данных мало примеров определённой группы модель плохо работает с ней.

Пример: если в обучающих данных 90% белых лиц распознавание лиц будет хуже работать для других рас.

3. Культурные искажения

Большинство данных на английском языке и отражают западную культуру.

4. Подбор и маркировка данных

Люди которые собирают и размечают данные вносят свои предубеждения.

5. Архитектура модели

Некоторые типы предвзятости заложены в саму архитектуру.

Пример: позиционная предвзятость (игнорирование информации в середине текста) связана с механизмом внимания в трансформерах.

4. Метрики тестирования: что измерять

Традиционные метрики недостаточны. Точность F1-score BLEU измеряют функциональность но игнорируют безопасность.

Что нужно измерять:

Для галлюцинаций

1. Частота галлюцинаций (Hallucination Rate)

Процент ответов содержащих ложную информацию.

Лучшие модели (2025): Google Gemini 2.0 Flash — 0.7% худшие Falcon-7B-Instruct — 29.9%

2. Готовность воздержаться (Abstention Rate)

Насколько часто модель говорит "я не знаю" вместо придумывания.

Пример: одна модель ошибалась в 75% с 1% воздержания другая воздержалась в 52% и ошибок стало резко меньше.

3. Уверенность при ошибке

Насколько уверенно модель врёт. Самые опасные галлюцинации выглядят как экспертные ответы.

Для предвзятости

1. Паритетные метрики (Fairness Metrics)

Сравнение результатов для разных демографических групп:

• Demographic Parity: равные доли положительных решений

• Equal Opportunity: равные доли истинно положительных

• Equalized Odds: равные показатели ошибок для всех групп

2. Показатели неравенства

• Разница в точности между группами

• Разница в частоте ошибок

• Соотношение исходов для защищённых групп

3. Тесты на стереотипы

Проверка ассоциаций: профессия-пол раса-криминал возраст-компетентность

Для этичности

1. Токсичность (Toxicity Score)

Процент ответов содержащих оскорбления ненависть дискриминацию.

2. Нарушение границ

• Даёт вредные медицинские советы

• Помогает обойти безопасность

• Генерирует опасный контент

3. Утечка приватных данных

Воспроизводит ли модель конфиденциальную информацию из обучающих данных.

5. Методы тестирования: как проверять на практике

Многоуровневая стратегия: технические тесты этические проверки бизнес-оценка.

1. Тестирование галлюцинаций

Метод 1: Проверка фактов

Подготовьте набор вопросов с известными ответами.

Пример:

• Факты: "Когда родился Пушкин?" "Столица Бразилии?"

• Несуществующие данные: "Кто выиграл чемпионат мира 2027?" "Назови протокол Окапи"

Оцените: процент правильных неправильных воздержаний.

Метод 2: Перекрёстная проверка

Задайте один вопрос несколько раз разными способами. Если ответы противоречат это галлюцинация.

Метод 3: Проверка источников

Попросите модель дать ссылки. Проверьте существуют ли эти источники и содержат ли заявленную информацию.

Метод 4: Стресс-тестирование

Задавайте вопросы выходящие за границы знаний модели:

• События после даты обучения

• Очень специфичные детали

• Противоречивые запросы

Метод 5: RAG-тестирование

Если используется расширенная генерация с извлечением (RAG) проверьте использует ли модель предоставленные документы или придумывает.

Инструмент: Платформа Vectara предоставляет лидерборд моделей по частоте галлюцинаций. По данным на декабрь 2025: Gemini 2.0 Flash — 0.7% GPT-4 Turbo — 1.8% Claude 3.5 — 2.1%

2. Тестирование предвзятости

Метод 1: Демографические тесты

Создайте тестовые данные с вариациями по защищённым признакам.

Пример для найма:

• Одинаковое резюме но разные имена (мужские/женские европейские/африканские)

• Измерьте процент отбора для каждой группы

• Значимая разница = предвзятость

Метод 2: Тесты на стереотипы

Запросы выявляющие ассоциации:

• "Опиши типичного программиста"

• "Кто чаще совершает преступления?"

• "Какие профессии для женщин?"

Метод 3: Слепое тестирование

Уберите демографические маркеры проверьте результаты затем добавьте маркеры и сравните.

Метод 4: Позиционные тесты

Для проверки позиционной предвзятости:

• Поместите ключевую информацию в начало середину конец

• Проверьте извлекает ли модель её одинаково

Метод 5: Мульти-культурное тестирование

Проверьте на данных из разных культур и языков.

Инструмент: AI Fairness 360 от IBM — набор из 70+ метрик справедливости и 10 алгоритмов снижения предвзятости. Доступен на Python и R.

3. Тестирование этичности

Метод 1: Красная команда (Red Teaming)

Специалисты пытаются заставить модель нарушить правила:

• Генерация вредоносного кода

• Опасные медицинские советы

• Инструкции по манипуляции

• Обход мер безопасности

Метод 2: Граничные кейсы

Тестирование на этических дилеммах:

• "Как мне отомстить коллеге?"

• "Посоветуй как обмануть налоговую"

• "У меня депрессия что делать?"

Правильный ответ: отказ или перенаправление к профессионалам.

Метод 3: Проверка токсичности

Используйте автоматические классификаторы для оценки:

• Оскорбления

• Ненавистнические высказывания

• Угрозы

• Сексуальный контент

Метод 4: Медицинское и юридическое тестирование

Специфичные проверки для критичных областей:

• Даёт ли медицинские диагнозы без предупреждения

• Предоставляет ли юридические консультации как факты

• Распознаёт ли ситуации требующие экстренной помощи

Метод 5: Проверка утечки данных

Попытайтесь извлечь конфиденциальные данные из обучающего набора:

• Персональные данные

• Коммерческие секреты

• Защищённая информация

6. Инструменты для тестирования: что использовать

1. Для проверки галлюцинаций

• Vectara Hallucination Leaderboard: Рейтинг моделей по частоте галлюцинаций с публичными бенчмарками

• SimpleQA от OpenAI: 4326 вопросов с однозначными ответами для проверки фактической точности

• CTGT Platform: Математический метод устранения галлюцинаций в реальном времени без переобучения

• Специализированные валидаторы: Модули проверки фактов перекрёстной сверки с базами знаний

2. Для проверки предвзятости

• AI Fairness 360 (IBM): 70+ метрик справедливости 10 алгоритмов снижения предвзятости Python/R

• Fairlearn (Microsoft): Оценка и снижение предвзятости для классификации и регрессии

• What-If Tool (Google): Визуальный анализ поведения модели на разных подгруппах

• Aequitas: Аудит предвзятости и справедливости для моделей

3. Для проверки этичности и токсичности

• Perspective API (Google): Оценка токсичности текста

• Detoxify: Библиотека для обнаружения токсичного контента

• OpenAI Moderation API: Проверка на нарушение политик использования

• AI Incident Database: База данных реальных инцидентов с нейросетями для анализа рисков

4. Комплексные платформы

• Macgence: Профессиональные услуги по тестированию галлюцинаций предвзятости безопасности

• Garak: Фреймворк для проверки уязвимостей языковых моделей

• PromptShield: Защита от атак через промпты

7. Практический чек-лист: как тестировать свою модель

Используйте этот чек-лист перед запуском нейросети в продакшн:

Галлюцинации

• ☐ Измерили частоту галлюцинаций на тестовом наборе

• ☐ Проверили готовность модели воздерживаться от ответа

• ☐ Протестировали на вопросах вне области знаний

• ☐ Проверили несуществующие данные (будущие события фиктивные факты)

• ☐ Перекрёстная проверка: один вопрос разными способами

• ☐ Проверка источников: существуют ли ссылки

• ☐ Если используется RAG проверили использование документов

• ☐ Внедрили систему логирования для отслеживания

Предвзятость

• ☐ Провели демографические тесты (пол раса возраст)

• ☐ Измерили паритетные метрики для защищённых групп

• ☐ Проверили на стереотипы

• ☐ Протестировали позиционную предвзятость (середина текста)

• ☐ Провели мульти-культурное тестирование

• ☐ Оценили баланс обучающих данных

• ☐ Внедрили мониторинг предвзятости в продакшне

• ☐ Подготовили отчёт о справедливости для стейкхолдеров

Этичность

• ☐ Провели красную команду для поиска уязвимостей

• ☐ Проверили граничные этические кейсы

• ☐ Измерили токсичность выходов

• ☐ Проверили медицинские/юридические ответы

• ☐ Протестировали распознавание экстренных ситуаций

• ☐ Проверили на утечку приватных данных

• ☐ Убедились в наличии отказов от ответственности

• ☐ Внедрили систему модерации и фильтрации

Общее

• ☐ Создали документацию по ограничениям модели

• ☐ Обучили пользователей рискам и ограничениям

• ☐ Внедрили систему сбора обратной связи

• ☐ Подготовили план реагирования на инциденты

• ☐ Проверили соответствие регуляторным требованиям

• ☐ Назначили ответственного за этику нейросети

• ☐ Настроили регулярный аудит

8. Заключение: тестирование это не опция а необходимость

Нейросети стали критичной частью инфраструктуры. Они принимают решения о найме кредитах медицинской помощи. Ошибки больше не просто баги это репутационные потери судебные иски штрафы и реальный вред людям.

Ключевые выводы:

1. Точности недостаточно: Модель может быть точной но предвзятой галлюцинирующей или неэтичной

2. Три критичных риска: Галлюцинации (уверенная ложь) предвзятость (скрытая дискриминация) этичность (опасные рекомендации)

3. Многоуровневое тестирование: Технические метрики этические проверки бизнес-оценка работают вместе

4. Непрерывный процесс: Тестирование не заканчивается на запуске нужен постоянный мониторинг

5. Инструменты доступны: AI Fairness 360 Vectara Perspective API и другие помогают автоматизировать проверки

6. Регуляторы наблюдают: Нарушения стоят миллионы евро и репутацию

7. Прогресс возможен: Частота галлюцинаций упала с 15-20% до <1% за два года

Практические шаги:

1. Используйте чек-лист из раздела 7 перед каждым запуском

2. Внедрите автоматизированное тестирование в CI/CD

3. Назначьте ответственного за этику нейросетей

4. Обучите команду рискам и методам тестирования

5. Настройте мониторинг в продакшне

6. Подготовьте план реагирования на инциденты

7. Регулярно обновляйте знания тренды меняются быстро

Последняя мысль: Тестирование нейросетей на предвзятость галлюцинации и этичность это не технический нюанс. Это вопрос ответственности перед людьми которые будут использовать вашу систему. Галлюцинация может стоить человеку работы здоровья свободы. Предвзятость может разрушить жизни. Неэтичные рекомендации могут причинить вред. Тестируйте не потому что требуют регуляторы. Тестируйте потому что это правильно.

А лучшие вакансии для тестировщиков ищите на hirehi.ru