Niezależne testy AI szansą na bezpieczniejszy ekosystem technologii

Praca z technologiami opartymi na sztucznej inteligencji zdążyła już na dobre zagościć w mojej codzienności – tu nie ma się co oszukiwać, AI to dziś motor napędowy wielu sektorów, od marketingu po świat nauki. Niemniej jednak, coraz częściej łapię się na tym, że kluczowe staje się nie samo tempo rozwoju, ale bezpieczeństwo oraz przejrzystość tych narzędzi. Właśnie dlatego temat niezależnych testów AI traktuję jako coś, co pozwala spać spokojniej – i twórcom, i użytkownikom, i regulatorom. Chciałbym podzielić się kilkoma refleksjami popartymi własnym doświadczeniem, obserwacją trendów oraz przeglądem najważniejszych inicjatyw pojawiających się w ostatnich latach.

Trzecia strona przy stole: o co właściwie chodzi w niezależnych testach AI?

Od samego początku, gdy pojawiły się pierwsze narzędzia oparte na AI, wyraźnie było widać, że testy prowadzone wyłącznie „we własnym gronie” po prostu nie wystarczają. Musiałem przekonać się o tym na własnej skórze podczas pracy nad wdrożeniami dla klientów działających w wrażliwych branżach – takich jak finansowa czy medyczna. Third party testing (czyli niezależne testowanie przez podmioty trzecie) szybko stało się moim punktem odniesienia, jeśli chodzi o obiektywną ocenę modeli AI.

Niezależne testy to po prostu przekazanie fragmentu kontroli zaufanym podmiotom z zewnątrz, których zadaniem jest wykrycie „czerwonych flag” – tych trudnych do zauważenia z poziomu zespołu wewnętrznego. Jak to wygląda w praktyce?

• Laboratoria badawcze, zespoły akademickie oraz komercyjni audytorzy dostają dostęp do modeli AI – często jeszcze zanim trafią one do produkcji.
• Ich zadanie polega na wyłapaniu potencjalnych ryzyk, błędów czy podatności na nadużycia.
• Zespół programistyczny zyskuje w ten sposób „zewnętrzne oczy”, które nie boją się zadawać trudnych pytań i wprowadzać zamieszania tam, gdzie wszystko wydaje się działać jak po sznurku.

Jak działają niezależne testy AI w praktyce?

To, czego nauczyłem się przez lata w branży, to że nie każde testowanie z zewnątrz znaczy to samo. Kluczowe jest, jakie formy przybiera to współdziałanie. Na bazie własnych prób i rozmów z innymi specjalistami podzieliłbym to na kilka głównych obszarów:

1. Niezależne ewaluacje bezpieczeństwa

Zazwyczaj jeden lub więcej zespołów spoza organizacji prowadzi testy na wczesnych wersjach modeli. Ich głównym zadaniem jest wychwycenie błędów, które mogą prowadzić do poważnych naruszeń bądź zagrożeń w:

• obszarach biobezpieczeństwa,
• cyberzagrożeniach,
• potencjalnym łamaniu prawa,
• generowaniu treści mających znamiona dezinformacji albo przemocy.

Nieraz widziałem, jak nawet najbardziej doświadczone zespoły badawcze nie były w stanie samodzielnie zauważyć wszystkich niuansów. Takie zewnętrzne „polowanie na dziury” niejeden raz uratowało klientów przed przykrymi skutkami wdrożenia modelu bez wystarczających zabezpieczeń.

2. Przeglądy metodologii i audyt metodyk testowania

Równie istotne, co same wyniki, jest to, jak dochodzi się do owych rezultatów. Często powtarzam, że metoda jest ważniejsza od narzędzi – a nieodpowiednio dobrane wskaźniki testowe potrafią wywrócić interpretację skuteczności modelu o 180 stopni. Stąd tak cenny jest udział zewnętrznych audytorów, którzy nie boją się prześwietlić wybranej metodologii od podszewki i zasugerować zmian. Zwykle wygląda to mniej więcej tak:

• Audytor otrzymuje pełny zestaw wytycznych, opisów scenariuszy testowych i raportów wewnętrznych.
• Analizuje, czy procesy testowe nie są „za wąskie” albo za bardzo dopasowane do oczekiwanych przez zespół wyników.
• Sugeruje poprawki prowadzące do szerszego zakresu testów i bardziej obiektywnego oceniania ryzyka.

3. Eksperckie „proby funkcjonalności” – feedback ze strony praktyków

Nie da się ukryć, że najcenniejszy feedback to ten płynący od osób, które „jadły zęby” na danym sektorze. Z zadowoleniem zauważam, że coraz częściej firmy technologiczne zapraszają do współpracy przedstawicieli konkretnych branż – tzw. „domain experts”. Ich rola sprowadza się do przeprowadzenia dogłębnej weryfikacji modeli w warunkach najbardziej zbliżonych do realnej pracy, np.:

• specjaliści ds. bezpieczeństwa analizują odporność modeli na manipulacje oraz próby wyłudzeń,
• profesjonaliści medyczni sprawdzają, czy AI nie popełnia niebezpiecznych błędów podczas wspomagania decyzji klinicznych,
• finansiści weryfikują, czy system nie ułatwia prania pieniędzy lub omijania przepisów AML/KYC.

Właściwie każda tak przeprowadzona próba daje dużo cenniejszy obraz faktycznego działania modelu niż nawet najbardziej kreatywne testy przeprowadzone na danych testowych przygotowanych przez informatyków.

Szczerość – czy transparentność da się wymusić?

Wielokrotnie spotkałem się z zarzutem, że firmy technologiczne preferują „testowanie na zapleczu”, gdzie można zamieść pod dywan niedociągnięcia. Jeśli coś naprawdę zmienia reguły gry w tym obszarze, to pełna transparentność procesu testowania. Co przez to rozumiem?

• Zewnętrzni audytorzy otrzymują wczesny dostęp do modeli i zaplecza technicznego (czyli tzw. checkpointów).
• Mają prawo publikować własne raporty (oczywiście pod warunkiem ochrony tajemnicy handlowej).
• Wyniki testów zostają upublicznione, dzięki czemu każdy zainteresowany – od konkurencji przez regulatorów po opinię publiczną – może zapoznać się z faktycznym stanem bezpieczeństwa danego narzędzia AI.

Z mojego punktu widzenia, nie ma mocniejszego argumentu budującego zaufanie niż możliwość samodzielnego zweryfikowania obietnic firmy. Oczywiście, nie brakuje przy tym tarć (zwłaszcza na etapie publikacji rzeczy kontrowersyjnych czy zagrażających reputacji produktu), niemniej jednak taka praktyka jest już normą wśród najbardziej odpowiedzialnych graczy na rynku.

Wpływ niezależnych testów na rynek i społeczeństwo

Obserwując coraz większe oczekiwania względem wyjaśnialności i odpowiedzialności AI, trudno mi przejść obojętnie obok rosnącej roli podmiotów trzecich. Ich udział nie zatrzymuje się wyłącznie na etapie wdrażania, ale bywa także katalizatorem zmian w politykach bezpieczeństwa całych ekosystemów. W ostatnich latach byliśmy świadkami kilku kluczowych efektów:

• Bardziej rzetelna identyfikacja realnych zagrożeń: zewnętrzni testerzy korzystają z zupełnie innych narzędzi, perspektyw i danych niż zespoły wewnętrzne.
• Lepszy dialog z instytucjami regulacyjnymi: dobrze przeprowadzony, upubliczniony audyt staje się punktem odniesienia dla organów państwa i stowarzyszeń branżowych podczas weryfikowania zgodności działań z przepisami.
• Zmniejszenie asymetrii informacyjnej: użytkownicy i klienci nie są już skazani wyłącznie na deklaracje producenta, ale mają dostęp do niezależnych ocen jakości i bezpieczeństwa.

Kiedy rozmawiam z przedstawicielami instytucji publicznych czy branżowych organizacji, widzę jak dużą wagę przykładają do publikacji wyczerpujących raportów, z których jasno wynika, gdzie występują tzw. red lines – granice bezpieczeństwa wymagające natychmiastowej reakcji, często nawet wycofania modelu czy opóźnienia wdrożenia.

Realne działania firm – przykłady niezależnych testów AI

Prowadząc szkolenia i konsultacje, niejednokrotnie miałem okazję współpracować z zespołami, które przeszyły przez gruntowne testy z udziałem ekspertów spoza firmy. Przykładowe kroki, z którymi się zetknąłem, to:

• Programy zaproszeń dla badaczy, mające na celu przetestowanie nowych wersji narzędzi zanim trafią one na rynek.
• Udostępnianie fragmentów kodu lub checkpointów modeli do analizy pod kątem luk bezpieczeństwa oraz typowego red teamingu.
• Stała współpraca z zewnętrznymi firmami realizującymi penetracyjne testy bezpieczeństwa, których wyniki publikowane są w formie skróconych raportów dostępnych także dla opinii publicznej.

Ta strategia sprawdza się szczególnie tam, gdzie wykorzystuje się AI do przetwarzania danych wrażliwych (np. dane finansowe, zdrowotne, czy osobowe). Testy z udziałem niezależnych ekspertów pozwoliły mi niejednokrotnie wykryć zagrożenia, których zupełnie nie przewidywałem na etapie projektowania narzędzia – czasem wystarczyło, że ktoś spojrzał świeżym okiem i zauważył nietypowy sposób obejścia reguł bezpieczeństwa.

Rola niezależnych benchmarków i rankingów w procesie oceny AI

Nie sposób pominąć innego istotnego elementu współczesnego ekosystemu bezpieczeństwa AI: niezależnych rankingów i zestawień. Inicjatywy akredytowanych organizacji, w stylu popularnych indeksów bezpieczeństwa, zyskały na znaczeniu, ponieważ:

• Pozwalają ocenić, jak poszczególne firmy radzą sobie z wdrażaniem praktyk rzetelnego testowania i raportowania zagrożeń.
• Wskazują obszary, gdzie poziom przejrzystości czy szybkość reakcji na incydenty budzi zastrzeżenia.
• Stają się przydatnym źródłem dla klientów oraz partnerów biznesowych, którzy chcą wybrać dostawcę dbającego nie o PR, lecz o rzeczywiste bezpieczeństwo.

Często przeglądam takie zestawienia, gdy doradzam klientom, z kim warto wejść we współpracę – ta dodatkowa warstwa niezależnej weryfikacji ułatwia podjęcie rozsądnej decyzji.

Podstawowe kryteria oceny w niezależnych rankingach:

• Publikowanie polityk whistleblowingowych (anonimowe zgłaszanie nieprawidłowości),
• Jawność testów bez zabezpieczeń,
• Otwartość na współpracę z instytucjami państwowymi i innymi podmiotami branżowymi,
• Przejrzystość procesu zgłaszania i rozwiązywania incydentów.

Dlaczego zewnętrzne testowanie działa? Moje obserwacje i refleksje

Niejednokrotnie przyłapałem się na tym, że najtrudniej jest zauważyć problem, który jest „pod nosem”. Tymczasem, kiedy z boku pojawia się ktoś zupełnie niezwiązany emocjonalnie z projektem, potrafi w kilka godzin znaleźć rzeczy, których szukałbyś tygodniami.

Sprawdziłem to na własnej skórze: kilka lat temu wdrażaliśmy w Marketing-Ekspercki rozwiązanie automatyzujące analizę leadów z wykorzystaniem AI. Pomoc zewnętrznego audytora poskutkowała wykryciem luk, dzięki którym można było teoretycznie wstrzyknąć dane wykraczające poza zamierzony zakres przetwarzania. Nie powiem – trochę się wtedy spociłem, ale ten błąd mogliśmy naprawić jeszcze przed wypuszczeniem rozwiązania na rynek i zapobiec kryzysowi wizerunkowemu, który mógłby kosztować nas o wiele więcej niż koszt samego audytu.

Nie ma róży bez kolców, czyli cienie niezależnych testów

Z zewnętrznymi testami – jak ze wszystkim – wiążą się pewne minusy. Wypada o nich wspomnieć, żeby nie tylko malować sielankowego obrazka:

• Pojawia się konieczność ujawnienia fragmentów kodu oraz wewnętrznych procedur – nie każda firma jest do tego przyzwyczajona, zwłaszcza gdy chodzi o informacje wrażliwe.
• Konieczność zaakceptowania krytyki – czasem audytorzy wychwytują niedoróbki, których nikt z zespołu odpowiedzialnego za projekt nie chciał zauważyć ani przyznać się do nich przed przełożonymi.
• Koszt i czas – nie ukrywajmy, minimum kilkanaście dni pracy, specjalistyczny raport i konsultacje kosztują swoje, choć finalnie najczęściej unikamy przez to zdecydowanie większych wydatków.

Mimo wszystko, jeśli ktoś chce zbudować rozwiązanie naprawdę trwałe, odporniejsze na nieprzewidziane sytuacje czy manipulacje użytkowników, po prostu musi pogodzić się z tym, że ryzyko „wyjścia na swoje” bez testów z zewnątrz jest w moim przekonaniu większe niż inwestycja w porządny audyt.

Transparentność a AI: praktyka zamiast sloganów

Przeglądając deklaracje największych graczy, nieraz łapałem się na tym, że to, co rzeczywiście robią, trochę kłóci się z hucznymi hasłami, jakie widnieją na stronach korporacyjnych. Przełomem, moim zdaniem, jest coraz większe ciśnienie na obowiązek publicznego raportowania wyników audytów. To nie jest już tylko dobra praktyka – powoli staje się rynkowym standardem, a coraz więcej inicjatyw branżowych czy państwowych naciska, by raporty dotyczące podatności czy rzeczywistych incydentów bezpieczeństwa były bez zbędnej zwłoki upubliczniane.

Kiedy rozmawiam o tym z klientami, nierzadko słyszę opór, wynikający z obawy przed nadszarpnięciem wizerunku. Wtedy powtarzam: lepiej stracić dwa punkty procentowe reputacji dziś niż cały biznes jutro z powodu nieujawnionej podatności, o której i tak wcześniej czy później dowiedzą się dziennikarze bądź konkurenci. Trochę w myśl przysłowia – lepiej dmuchać na zimne, niż potem płakać nad rozlanym mlekiem.

Najczęstsze mity dotyczące niezależnego testowania AI

W swojej pracy nieraz natknąłem się na pewne utrwalone przekonania, które są równie powszechne, co niewłaściwe. Oto kilka z nich:

• „To tylko marketing, a realnych testów nikt nie prowadzi” – z moich doświadczeń wynika zupełnie coś innego. Audytorzy naprawdę wgryzają się w kod, wytykają najdrobniejsze błędy, a firmy coraz częściej ujawniają szczegółowe wyniki.
• „Testowanie zewnętrzne jest zbyt czasochłonne i zbyt drogie dla MŚP” – wbrew stereotypom nie tylko duże korporacje sięgają po takie rozwiązania; bardziej rozważni prowadzący małe firmy coraz odważniej inwestują w audyty, a na rynku pojawia się wiele programów grantowych i partnerskich dla mniej zasobnych graczy.
• „Testy niezależne grożą wyciekiem tajemnic handlowych” – oczywiście, pewne obszary zawsze wymagają szczególnej ochrony, jednak profesjonalne firmy audytorskie pracują według ścisłych norm bezpieczeństwa i podpisują umowy NDA, które są nie do przejścia nawet dla największych plotkarzy.

Wyzwania regulacyjne i perspektywa na przyszłość

Przepisy dotyczące bezpieczeństwa AI zmieniają się szybciej niż moda na TikToku. Warto tu mieć oczy szeroko otwarte. Unia Europejska i kolejne kraje sukcesywnie wprowadzają regulacje wymagające certyfikacji lub regularnych audytów z udziałem podmiotów trzecich dla rozwiązań AI wdrażanych w sektorach podwyższonego ryzyka. To nie jest już wyłącznie trend – to raczej konieczność dla każdego, kto myśli o dłuższej obecności na rynku.

Dlatego od kilku lat przygotowuję analizy pod kątem przyszłych zmian i zachęcam do stworzenia wewnątrz firmy ścieżki szybkiego reagowania na nowe obowiązki prawne. Szczerze powiem – takiej automatyzacji procesów compliance z wykorzystaniem AI, jak w make.com czy n8n, jeszcze kilka lat temu nie potrafiłem sobie nawet wyobrazić. Dziś to realna przewaga nad firmami, które regulatory compliance traktują po macoszemu.

Jak przygotować się do niezależnych testów AI?

Wakacje z audytorem mogą nie brzmieć zachęcająco, ale zamiast odkładać to na bliżej nieokreślone „kiedyś”, rekomenduję wdrożenie kilku podstawowych praktyk:

• Sporządź szczegółową dokumentację rozwoju modelu AI – od wyboru danych, przez wyjaśnienie zasad przetwarzania, po rejestr aktualizacji i poprawek.
• Ustal jasne zasady udostępniania fragmentów kodu bądź modelu – nie wszystko musi być ujawniane, ale kluczowe elementy bezpieczeństwa powinny podlegać niezależnej ocenie.
• Monitoruj obowiązujące regulacje – nowe wymagania mogą pojawić się z miesiąca na miesiąc.
• Przygotuj się mentalnie na krytykę – to nieuniknione, i lepiej z niej skorzystać, niż udawać, że deszcz pada.
• Automatyzuj raportowanie incydentów – niech zgłoszenia i zarządzanie poprawkami będzie sprawne i zorganizowane.

Z mojego doświadczenia najważniejsze jest, by nie traktować audytu jako przykrego obowiązku czy „listka figowego” na użytek regulatora, lecz jako realną szansę na rozwój i budowanie przewagi konkurencyjnej.

Zewnętrzni testerzy – komu warto powierzyć oceny?

Nie każdy, kto nosi plakietkę „audytor AI”, rzeczywiście potrafi wyłapać niuanse. Wybierając partnera do niezależnych testów, sugeruję zwrócić uwagę na:

• Doświadczenie w branży (tu liczy się ilość i jakość realizowanych projektów),
• Referencje od poprzednich klientów,
• Transparentne zasady współpracy – najlepiej na podstawie szczegółowych umów o zachowaniu poufności,
• Znajomość lokalnych i międzynarodowych ram prawnych.

Sam miałem przyjemność współpracować zarówno z polskimi, jak i zagranicznymi zespołami testerskimi – w obu przypadkach najważniejsze okazały się komunikatywność i otwartość na trudne pytania. Jak mówi stare dobre przysłowie: przezorny zawsze ubezpieczony.

Podsumowanie i spojrzenie w przyszłość

Siadając do kolejnych projektów, coraz bardziej doceniam znaczenie niezależnych testów AI.Trudno obecnie wyobrazić sobie odpowiedzialny rozwój technologii bez udziału ekspertów z zewnątrz: ich praca nie tylko minimalizuje ryzyko nadużyć, ale pozwala także szybciej wdrażać konieczne poprawki oraz budować zaufanie – czy to po stronie klientów, czy regulatorów.

Patrząc w przyszłość, sądzę, że za kilka lat udział audytów będzie już rynkowym standardem – być może nawet obowiązkowym elementem każdego wdrożenia rozwiązań AI, zwłaszcza tych wpływających na zdrowie, bezpieczeństwo czy rynek finansowy.

Podsumowując moje własne doświadczenie – odrobina odwagi, by pozwolić innym zajrzeć „za kulisy” naszego narzędzia, jest niewielką ceną za spokojny sen programisty, prezesa i klienta. Jasne, to czasem kosztuje nerwy, trochę pieniędzy i wymaga odwagi, by wsłuchać się w krytykę – ale na końcu tej drogi jest technologia, która rzeczywiście służy ludziom, a nie tylko szyld zdobiony głośnymi obietnicami.

Jak mawia klasyk: „nie ma róży bez kolców”. Jeśli dbasz o jakość i bezpieczeństwo swojego ekosystemu AI, traktuj audyt nie jak obowiązek, lecz trampolinę do jeszcze lepszych i bardziej odpornych rozwiązań. W świecie, gdzie zaufanie do technologii poddawane jest codziennej próbie, zewnętrzne testy to jeden z tych fundamentów, na których – moim zdaniem – opiera się przyszłość odpowiedzialnego rozwoju AI.

Źródło: https://x.com/_lamaahmad/status/1991253515616809086