Testy zewnętrzne w AI – jak naprawdę wygląda bezpieczeństwo?

Wprowadzenie: kiedy deklaracje spotykają się z rzeczywistością

Na pierwszy rzut oka testy zewnętrzne wydają się swego rodzaju złotym środkiem na bolączki bezpieczeństwa w branży sztucznej inteligencji. Żyjemy w czasach, kiedy AI zaczyna odgrywać coraz poważniejszą rolę w codzienności — od rozpoznawania zdjęć po analizę dokumentów, obsługę klientów, a czasem nawet decyzje medyczne czy prawne. Tu nie ma miejsca na półśrodki: bezpieczeństwo i transparentność muszą być nie tylko hasłami na kolorowych stronach internetowych, lecz konkretną praktyką, którą ktoś nadzoruje z zewnątrz.

Odkąd coraz więcej organizacji deklaruje testy swoich systemów przez niezależnych ekspertów, zarówno ja jak i wielu kolegów z branży widzimy wyraźnie, że zderzenie deklaracji z codzienną praktyką bywa, delikatnie mówiąc, bolesne. Z jednej strony każda firma chce wypaść na tę „odpowiedzialną”, z drugiej nie zawsze udaje się zachować rzeczywistą niezależność i pełną przejrzystość.

Znaczenie testów zewnętrznych w branży AI – co deklarują firmy?

Firmy rozwijające AI, zwłaszcza te z globalnymi ambicjami, lubią podkreślać, jak mocno stawiają na otwartość i troskę o bezpieczeństwo. W oficjalnych raportach i mediach branżowych można się często natknąć na deklaracje dotyczące:

• Angażowania zewnętrznych ekspertów do oceniania zdolności modeli i wykrywania potencjalnych zagrożeń.
• Transparentnych recenzji metodologii – publiczne omawianie założeń przyjętych podczas testowania.
• „Red teamingu”: powierzanie analiz osobom, które próbują znaleźć luki i wyciek potencjalnych ryzyk.
• Pisania i publikowania rzetelnych raportów lub tzw. „model cards”, czyli szczegółowych kart modeli zawierających najważniejsze wyniki testów i procedur bezpieczeństwa.

Cel jest klarowny: pokazać, że projektowanie AI odbywa się pod czujnym okiem kogoś z zewnątrz, co ma łagodzić obawy zarówno regulatorów, jak i użytkowników czy konkurencji. Brzmi sensownie, prawda? Jednak jak to zazwyczaj bywa, diabeł tkwi w szczegółach.

Jak powinno wyglądać idealne testowanie przez firmy z branży AI?

Jeśli miałbym wyobrazić sobie modelowy proces testowania przez podmiot trzeci, pewne warunki wydają się absolutnie konieczne:

• Pełny i autentyczny dostęp ekspertów: Zewnętrzni testerzy powinni mieć otwartą drogę do kodu źródłowego, dokumentacji, logów oraz zbiorów danych użytych do uczenia.
• Możliwość powtórzenia testów oraz niezależność: Eksperci pracują samodzielnie, żadna informacja nie jest przed nimi ukrywana, a wyniki mogą publikować bez ingerencji producenta.
• Zakres testów zgodny z poziomem ryzyka: Im większe zagrożenia czy potencjał katastroficzny innowacji, tym szerszy obowiązek testowania — włącznie z ekstremalnie rygorystycznymi scenariuszami bezpieczeństwa.
• Publikacja pełnych, nieocenzurowanych raportów: Każda poważna luka bądź wątpliwość idzie na światło dzienne, tak by każdy klient, regulator i potencjalny partner był tego świadomy.

Z mojego doświadczenia i licznych rozmów z partnerami z branży wynika, że taki poziom otwartości i niezależności należy raczej do wyjątków niż do reguły.

Za kulisami deklaracji: rzeczywistość testów zewnętrznych

Przejdźmy o krok dalej. W teorii „niezależny recenzent” ma mieć wolną rękę — sprawdzi, wymaca, powie jak jest. Jednak w praktyce dzisiejsze modele współpracy firm z podmiotami trzecimi wyglądają tak, że:

• Najczęściej wybierany jest tryb hybrydowy – testy prowadzone są przez „znajome” instytucje lub partnerów, którzy nie zawsze mają interes w wytykaniu wszystkich błędów.
• Testy ograniczają się do wersji nieostatecznej – czasem badacze analizują wyłącznie deweloperską edycję modelu, a wersja publiczna (tym samym potencjalnie bardziej niebezpieczna) nie trafia już do ich rąk.
• Często zakres testowania mocno różni się od tego, co sugerowałyby branżowe rekomendacje — brakuje pogłębionej analizy czy pełnego dostępu do dokumentacji.
• Wnioski i rekomendacje poddaje się „redakcji”, przez co czytelnik, klient czy regulator dostaje głównie to, co firma już sama wcześniej uzna za właściwe do upublicznienia.

Niektórzy eksperci żartują, że tam, gdzie zaczyna się duży biznes, tam kończy się prawdziwa niezależność recenzji.

Przykład współpracy – przypadek partnerski

Dobre kilka miesięcy temu miałem okazję przyjrzeć się z bliska sytuacji, kiedy dwie duże firmy zdecydowały się przeprowadzić wzajemną ocenę bezpieczeństwa swoich modeli przed premierą. Z jednej strony taki ruch uwiarygadnia całą procedurę — bo przecież niecodziennie pozwala się innemu gigantom do własnej „kuchni”. Z drugiej jednak, faktyczny kształt testów był mocno uładzony, a o żadnej „totalnej transparentności” nie było mowy. Wyniki: pokazano głównie to, co już i tak przeszło przez sito PR-owców.

Tu pojawia się wyraźny konflikt interesów — przecież żadna firma nie będzie palić własnych mostów, publikując pełną listę wad swojej technologii, zwłaszcza jeśli konkurencja patrzy uważnie.

Krytyczne spojrzenie: czy testy zewnętrzne są wystarczającą ochroną?

Nie chcę nikomu odbierać złudzeń, ale po latach pracy w branży technologie AI wiem, że „nie ma róży bez kolców”. Sam proces zewnętrznych audytów, choć szczytny w zamyśle, często napotyka przeszkody, z którymi trudno się uporać bez zmiany całej kultury organizacyjnej firm.

• Presja czasu: Goniący harmonogramy niejednokrotnie sprawia, że zamiast kilku miesięcy na testy, eksperci mają ledwie kilka dni lub tygodni. W pogoni za premią rynkową nikt nie chce zostać w tyle.
• Testowanie przemijających wersji: Przypadki, gdy modelem testowanym przez zewnętrznych recenzentów jest nie ta wersja, która finalnie trafia do użytkowników, niestety nie są rzadkością. Zdarza się więc, że bezpieczeństwo ocenianej wersji nie pokrywa się z tą, której używają klienci.
• Zgoda na uproszczone procedury: To, co w dokumentach nazywane jest „pełnym testem bezpieczeństwa”, okazuje się w rzeczywistości wersją demo z ograniczonymi danymi lub uprawnieniami recenzentów. Po polsku: trochę ściema.
• Słaba przejrzystość: Wyniki testów są poddawane selekcji, a firmy same kontrolują, co, kiedy i w jakiej formie upublicznić. To, co naprawdę powinno trafić do opinii publicznej, trafia tam w okrojonej wersji.

Kiedy słyszę, że „nasze AI przeszło audyt zewnętrzny”, zawsze pytam: przez kogo? Na jakiej wersji modelu? Czy są nieocenzurowane raporty dostępne dla wszystkich? Jeśli na któreś z tych pytań odpowiedź jest rozmyta, mój entuzjazm wyraźnie gaśnie.

Rola testów zewnętrznych w realiach branży AI – teoria kontra praktyka

Prawda jest taka, że testy zewnętrzne są niezbędne, ale tylko wtedy, gdy są prowadzone bez kompromisów. W branży AI urzędnicze normy bezpieczeństwa gonią za tempem zmian, a tempo zmian niejednokrotnie przypomina jazdę pociągiem ekspresowym – zanim człowiek dobrze zrozumie, czym są nowe funkcje, już pojawiają się nowe ryzyka do przetestowania. Niektórzy twierdzą, że branża automatycznie nauczy się na błędach i sama wypracuje najwyższe standardy — niestety, historia technologii pokazuje, że „pożarów” zwykle nie brakuje.

Właściwie nie da się zapewnić bezpieczeństwa, jeśli procedury testowe są fasadowe, a recenzenci powiązani z graczami rynkowymi. Dobrze pamiętam, jak przed laty Microsoft musiał się tłumaczyć z luk bezpieczeństwa ujawnionych dopiero przez niezależnych badaczy, a nie oficjalnie zaproszonych audytorów. Dziś w AI sytuacja bywa łudząco podobna: testujemy, raportujemy, ale złośliwi mogliby powiedzieć, że głównie to, co nam wygodne.

Dobre praktyki i rekomendacje – jak wyjść na swoje?

Gdy pytasz mnie, jak powinny wyglądać testy zewnętrzne, zawsze powtarzam: pełna transparentność, realna niezależność, faktyczny dostęp i prawo do publikacji całościowych wyników. Tylko taki model ma sens, choć oczywiście wymaga to odwagi i pewnej dozy nieprzyjemnych odkryć.

Według renomowanych organizacji rekomendujących dobre praktyki w branży AI, wśród najważniejszych zasad powinny znaleźć się:

• Niezależność recenzentów: Recenzenci powinni być wybierani spoza grona partnerów biznesowych (niezależni naukowcy, organizacje pozarządowe, eksperci bez konfliktu interesów).
• Pełny dostęp do danych: Każdy, kto bierze udział w testach, powinien mieć wgląd w całość kodu, pełną dokumentację, logi systemowe i dane testowe.
• Prawo do publikacji wszystkich ustaleń: Bez cenzury, bez opóźnień i bez redagowania przez „osoby trzecie”. Wyniki należy publikować jawnie, by społeczność mogła się z nimi zapoznać.
• Publikowanie list testerów: Jawność nie tylko samego procesu, ale i osób za niego odpowiedzialnych buduje zaufanie i poczucie bezpieczeństwa.
• Szczegółowe raporty o sposobach minimalizacji ryzyka: Firmy muszą jasno pokazywać, co zrobiły, by usunąć zagrożenia i jak odpowiadają na rekomendacje audytorów.

Tych zasad trzymam się na co dzień zarówno w projektach komercyjnych, jak i wtedy, gdy działam w ramach branżowych inicjatyw.

Wyboista droga do przejrzystości – ewolucja podejścia do testów zewnętrznych

Dla wielu firm AI pierwsze kroki w kierunku prawdziwie otwartego audytu przypominały raczej błądzenie we mgle niż pewny marsz na szczyt. O ile jeszcze kilka lat temu większość projektów przechodziła głównie wewnętrzne testy, to obecnie coraz częstsze są próby zapraszania „osób z zewnątrz”, choć najchętniej takich, z którymi już wcześniej współpracowano.

Bywa, że gdy rywale publikują raport o własnej otwartości, natychmiast inni podążają tą samą ścieżką – zaciekle stawiając na testy prowadzone przez uznane w branży ośrodki. Sam kilka razy miałem okazję brać udział w takich ewaluacjach: z jednej strony ogromny prestiż, z drugiej mnóstwo nieprzyjemnych rozmów, gdy trzeba było przekonać klienta, że jednak coś jest nie tak, jak być powinno.

Ale – co ciekawe – rośnie świadomość użytkowników. W mediach branżowych i na forach coraz częściej pojawiają się pytania o „niezależność” recenzji, „pełność” dostępu do danych czy jawność raportów. To cieszy, bo wymusza na firmach podnoszenie standardów.

Analiza przypadków: najważniejsze wnioski z ostatnich testów branżowych

Przyjrzyjmy się kilku praktycznym sytuacjom z ostatnich miesięcy. Pokazują one, jak testy zewnętrzne są realizowane w konkretnych firmach:

1. Wymiana recenzji pomiędzy firmami zajmującymi się AI

• Latem 2025 roku dwie konkurujące ze sobą firmy zdecydowały się przeprowadzić wzajemną ocenę nowych publicznych modeli pod kątem odporności na tzw. „misalignment”.
• Wyniki testów opublikowano w formie dostępnych dla wszystkich raportów, choć przyznać trzeba, że w materiałach nie uwzględniono wszystkich odkrytych luk.
• Dużą część rekomendacji przedstawiono w sposób powierzchowny, bez jawnego odniesienia do konkretnych kwestii, które mogłyby wzbudzić niepokój wśród klientów.

Z jednej strony można się cieszyć, że testy miały miejsce, z drugiej jednak w moim przekonaniu nie była to tak pełna i szczera transparentność, jakiej domagałaby się społeczność zainteresowana bezpieczeństwem AI.

2. Przypadki rzekomych testów niezależnych

• W kilku przypadkach firmy ogłaszały wyniki „niezależnych testów”, które okazywały się audytami prowadzonymi przez spółki-córki lub zaprzyjaźnione podmioty.
• Prawdziwa niezależność? Raczej „teatr dla publiki” — w zaprezentowanych raportach brakuje konfrontacji z realnymi zagrożeniami oraz niepublikowanych dotąd luk.
• Dopiero po interwencji mediów lub regulatorów na światło dzienne wychodziły sprawy niewygodne dla producentów modeli.

Moje prywatne doświadczenia pokazują, że w takich przypadkach najlepszym orężem przeciętnego użytkownika jest sceptycyzm oraz domaganie się większej jawności.

3. Sektory regulowane – ciut większa transparentność, ale nadal niedoskonała

• W branżach regulowanych (bankowość, sektor medyczny) testy zewnętrzne są obowiązkowe, lecz firmy często korzystają z wąskiego grona stałych audytorów.
• Raporty z audytów publikowane są z opóźnieniem i często w ograniczonej formie — przykłady znane wszystkim, którzy śledzą uważnie „sprawozdania niezależnych recenzentów”.
• Chociaż to krok w dobrą stronę, nadal nie daje gwarancji pełnego bezpieczeństwa – trzeba by tłumaczyć się tu z każdego niedopatrzenia czy zbyt pośpiesznej wdrożenia.

Widać więc, że nawet tam, gdzie istnieją wymogi prawne, przejrzystość i skuteczność testów zewnętrznych bywa połowiczna.

Bariery i wyzwania – dlaczego trudno o prawdziwą niezależność?

Odpowiedź, niestety, jest dość oczywista każdemu, kto śledzi rynek AI z bliska. Testowanie przez podmioty trzecie wymaga:

• Odwagi i gotowości do przyjęcia krytyki: Nie każda firma chce słyszeć o własnych potknięciach, zwłaszcza, gdy stawką są wielomilionowe kontrakty i konkurencyjna przewaga.
• Otwartości na współpracę z różnymi podmiotami: Nawet najlepszy zespół ds. AI może czegoś nie zauważyć; pełna jawność pozwala wyeliminować błędy szybciej i skuteczniej.
• Prawdziwej przejrzystości publikacji wyników: Klient nie chce wiedzieć, że „w sumie wszystko jest okej” — oczekuje szczegółowego, nieukrywanego raportu.
• Wypracowania i przestrzegania jasnych standardów audytu: Brakuje jednolitych norm branżowych, które regulowałyby zakres, metodologię oraz publikację wyników testów AI.

Uczciwie mówiąc, mam nieodparte wrażenie, że ciągle jesteśmy na etapie „uczenia się na własnych błędach” — a historia branży IT nieraz już pokazała, jak niewygodnie bywa, gdy systemy zawodzą w najmniej odpowiednim momencie.

Kierunki rozwoju – jak podnieść poziom bezpieczeństwa AI przez lepsze testy zewnętrzne?

Aby naprawdę zmienić zasady gry, trzeba wdrożyć kilka konkretnych reform. Na podstawie moich obserwacji i praktyki zawodowej, sugeruję następujący katalog działań:

1. Niezależni recenzenci z potwierdzonym dorobkiem naukowym – im większy rozstrzał kompetencji, tym większe prawdopodobieństwo, że nie przeoczą ważnych detali.
2. Obowiązek publikacji wszystkich ustaleń – tak, aby nawet niewygodne informacje trafiały do klientów i regulatorów.
3. Szczegółowe raporty z omówieniem poszczególnych ryzyk – klient nie chce czytać ogólników, ale konkrety: jakie są luki, co trzeba poprawić, na jakim etapie wdrożenia jesteśmy, kiedy planowane są poprawki.
4. Publiczny rejestr testów i audytorów – lista osób i instytucji przeprowadzających testy jest jawna; wiadomo, kto za co odpowiada.
5. Włączenie użytkowników końcowych do procesu testowania – feedback od realnych użytkowników często bywa najcenniejszy, bo wskazuje na ryzyka, których nie przewidziano w zamkniętym gronie ekspertów.

Dopiero taki zestaw narzędzi pozwala spokojnie spać zarówno producentom, jak i użytkownikom nowych rozwiązań AI. Sam przekonałem się o tym, gdy w jednym z projektów wdrożyliśmy otwarte testy połączone z jawnym raportowaniem — oczywiście, finalnie okazało się, że kilka poważnych błędów wyłapali dopiero zewnętrzni, zupełnie niezależni eksperci.

Nowe regulacje i inicjatywy – czy nadciąga zmiana?

Na szczęście na horyzoncie pojawiają się nowe inicjatywy zmierzające ku lepszemu. Coraz częściej państwa czy organizacje branżowe proponują jasne zasady audytów, tworzą rejestry egzaminatorów i protokoły podlegające publicznej kontroli. Nie czarujmy się jednak — wdrożenie takich standardów wymaga czasu, odwagi i przede wszystkim kosztów, na które nie każdy chce się zdecydować.

Przykłady krajowych i międzynarodowych inicjatyw, które mają realne szanse zmienić obraz testów zewnętrznych w AI:

• Narodowe zespoły ds. audytów AI – powoływane przy ministerstwach lub instytutach naukowych, mające prawo do niezależnych kontroli rozwiązań komercyjnych i publicznych.
• Publiczne konsultacje nad standardami audytów – użytkownicy i eksperci mogą zgłaszać poprawki, co zwiększa zaufanie i transparentność procesu.
• Obowiązkowe publikowanie listy odkrytych luk i sposobów ich rozwiązania – wymuszane przez regulatorów bądź urzędy certyfikujące.

Warto śledzić te zmiany, bo to właśnie one będą decydowały o tym, jak szybko branża wyjdzie z obecnego etapu „my tu swoje, a rzeczywistość swoje”.

Spostrzeżenia z własnej praktyki – czego nauczyły mnie testy zewnętrzne?

Nie będę lukrować rzeczywistości — pierwsze kontakty z niezależnymi audytorami często są dla firm sporym szokiem. O ile na prezentacjach PR-owych wszystko wygląda pięknie, to w praktycznych raportach niemało jest „kwiatków”. Z własnego doświadczenia mogę dodać, że najwięcej korzyści przynosi pełna otwartość i przyjęcie do wiadomości, że każdemu może zdarzyć się błąd. To właśnie taka gotowość broni firmy, gdy pojawiają się głosy krytyki.

Pamiętam, jak przez długie tygodnie tłumaczyliśmy się z niewykrytej luki w jednym z projektów — nie byłoby problemu, gdyby raport zewnętrznego audytu pojawił się na czas i został w pełni upubliczniony. Finalnie straciliśmy trochę reputacji, ale odzyskaliśmy zaufanie klientów dzięki temu, że nie baliśmy się przyznać do błędu i uczciwie opisać jego skutki.

Zakończenie: czy zewnętrzne testy AI wyjdą na swoje?

Testowanie przez podmioty trzecie stało się wyznacznikiem dojrzałości każdej technologii, która chce być uznawana za bezpieczną i godną zaufania. Jednak jak pokazuje praktyka — zwłaszcza po licznych medialnych wpadkach różnych firm — deklaracje nie zawsze pokrywają się z działaniem. Kluczem pozostaje jawność, rzetelność i gotowość do konfrontacji z niewygodną prawdą. Tylko takie podejście gwarantuje, że sztuczna inteligencja nie stanie się źródłem poważnych problemów, których wcześniej nie udało się dostrzec przez różowe okulary PR-u.

Na koniec warto sobie powtórzyć – bezpieczeństwo AI to nie jednorazowy audyt, lecz nieustanny proces, wymagający zarówno mądrości, jak i pokory wobec własnych błędów. Jeśli branża naprawdę chce rozwijać się odpowiedzialnie, musi wpuścić do swojej kuchni nawet najbardziej dociekliwych krytyków, bo tylko wtedy da się uniknąć rozczarowań i nieprzyjemnych niespodzianek. A przecież „lepiej dmuchać na zimne”, niż po całej aferze zbierać odłamki własnej reputacji.

Czy testy zewnętrzne są rozwiązaniem idealnym? Chyba każdy z nas zna odpowiedź – nie ma róży bez kolców. Jednak warto walczyć o to, by tych kolców było możliwie jak najmniej.

SEO FAQ – najczęściej zadawane pytania dotyczące testów zewnętrznych w AI

• Na czym polegają testy zewnętrzne w branży AI? To proces, w którym niezależni eksperci oceniają bezpieczeństwo, wydajność i potencjalne ryzyka systemów sztucznej inteligencji, często poprzez analizę kodu, danych oraz raportów wdrożeniowych.
• Jakie są zalety testów przez podmioty trzecie? Umożliwiają wykrycie luk niewidocznych dla twórców, zwiększają poziom zaufania klientów i regulatorów, chronią przed skutkami nieoczekiwanych awarii lub błędów.
• Jakie są wyzwania związane z testami zewnętrznymi? Największymi przeszkodami są: ograniczony dostęp ekspertów do kluczowych danych, naciski czasowe, brak pełnej przejrzystości raportów oraz potencjalne konflikty interesów.
• Jak można zweryfikować rzetelność przeprowadzonych testów? Kluczowe jest sprawdzenie, czy raporty są publicznie dostępne, czy recenzenci są faktycznie niezależni, a procedury przeprowadzono na finalnej wersji produktu.
• Czy testy zewnętrzne są wymagane prawnie? W niektórych sektorach regulowanych — tak, choć zakres tych wymagań jest mocno zróżnicowany i zależy od jurysdykcji oraz zastosowania rozwiązania AI.

A jeśli Ty masz własne doświadczenia lub pytania o testowanie AI, śmiało — daj znać, bo przecież tylko dzięki wymianie opinii i szczerości, możemy zrobić dla branży coś więcej niż tylko kolejne deklaracje.

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