{"id":50856,"date":"2024-01-18T13:26:02","date_gmt":"2024-01-18T12:26:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.accompio.com\/blog\/testen-von-kuenstlicher-intelligenz\/"},"modified":"2026-03-10T07:17:52","modified_gmt":"2026-03-10T06:17:52","slug":"testen-von-kuenstlicher-intelligenz","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.accompio.com\/de\/blog\/testen-von-kuenstlicher-intelligenz\/","title":{"rendered":"Testen von K\u00fcnstlicher Intelligenz"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) ist heutzutage in aller Munde<\/strong> und wird oft im Zusammenhang mit effizienterem und schnellerem Arbeiten genannt. Dennoch stehen Systeme wie ChatGPT oft in der Kritik. Antworten seien falsch, Fragen w\u00fcrden aufgrund restriktiver Filter nicht beantwortet oder Fakten gar erfunden \u2013 die KI schaffe sich ihre ganz eigene Realit\u00e4t.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In der Softwareindustrie spielt die Sicherstellung von Qualit\u00e4t und Funktionalit\u00e4t eine wichtige Rolle. Fehler sollen schnell gefunden und behoben werden, m\u00f6glichst noch bevor das Produkt den Endkunden erreicht. Daf\u00fcr ist es wichtig, Software auf Herz und Nieren zu testen. Aber funktioniert das auch bei KI? <strong>K\u00f6nnen KI-Systeme getestet werden und wenn ja, wie? <\/strong>In dieser Blogreihe gehe ich diesen Fragen auf die Spur und berichte von meinen Erkenntnissen rund um das Thema \u201eTesten von KI\u201c.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Aller Anfang ist \u2026 erstaunlich intuitiv?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der Einstieg in die Welt der KI war aufgrund der Vielfalt an Systemen und Schwerpunkten nicht gerade einfach. Bisher hatte ich noch keine gro\u00dfen Ber\u00fchrungspunkte mit dem Thema. Meine Erfahrungen beschr\u00e4nkten sich bislang nur auf die Generierung von Bildern mit <em>\u201eMidjourney\u201c<\/em>, einfache Chatbot-Interaktionen mit <em>\u201eChatGPT\u201c<\/em> und die Nutzung von <em>\u201eGoogle Translate\u201c<\/em> zur \u00dcbersetzung von Texten. <strong>Wo f\u00e4ngt man also am besten an und wo setzt man sich selbst die Grenzen?<\/strong> Die Gefahr ist gro\u00df, sich schnell in Themen zu verlieren, die zwar sehr interessant klingen, aber viel Zeit kosten, um zum Ziel zu kommen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Zun\u00e4chst galt es, ein grundlegendes Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die Funktionsweise von KI-Systemen aufzubauen und dieses Wissen Schritt f\u00fcr Schritt zu vertiefen. <strong>Die erste Anlaufstelle daf\u00fcr war die <em>\u201eTeachable Machine\u201c<\/em>, mit der man seine eigene KI f\u00fcr die Bildklassifizierung erstellen kann.<\/strong> Das funktionierte sogar erstaunlich einfach und sehr intuitiv, auch ohne tiefere mathematische Kenntnisse. Es reichte, einen Gegenstand in die Kamera des Smartphones oder Laptops zu halten und per Knopfdruck auf der Weboberfl\u00e4che verschiedene Bilder der Objekte aufzunehmen. Mit einem jeweils eigenen Trainingsset f\u00fcr Kugelschreiber, Kaffeetasse und Kopfh\u00f6rer konnte die KI dann in Echtzeit zwischen den Gegenst\u00e4nden unterscheiden, die ich nur noch in die Kamera halten musste.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ziel des maschinellen Lernens (engl. \u201emachine learning\u201c) ist es, aus Eingabedaten sinnvolle Zusammenh\u00e4nge zu erkennen und daraus Regeln abzuleiten. Mit diesen Regeln kann ein System dann bei der Eingabe neuer, unbekannter Daten Trends erkennen, Daten klassifizieren oder Vorhersagen treffen. So wird im Beispiel der Teachable Machine eine auf dem Kopf stehende Kaffeetasse trotzdem richtig klassifiziert, obwohl sie nicht mehr den Daten entspricht, mit denen das System urspr\u00fcnglich trainiert wurde.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-1678\" src=\"https:\/\/www.proficom.de\/blog\/\/app\/uploads\/2024\/01\/Classification-Machine-Learning-1024x421.png\" alt=\"Klassifizierung beim Machine Learning\" \/>\n<figcaption><em>Klassifizierung beim Machine Learning (Grafik: accompio PrimeTec GmbH)<\/em><\/figcaption>\n<\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nachdem die ersten Experimente mit der Bildklassifizierungs-KI bereits vielversprechende und vor allem aber sehr anschauliche Ergebnisse lieferten, <strong>stand als n\u00e4chstes Ziel auf der Agenda, ein \u00e4hnliches System auf einer eigenen Maschine zu implementieren<\/strong>. Gl\u00fccklicherweise hatten die Entwickler der Teachable Machine eine \u00e4ltere Version des Systems quelloffen auf <a href=\"https:\/\/github.com\/googlecreativelab\/teachable-machine-v1\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">GitHub<\/a> ver\u00f6ffentlicht. Auch wenn es sich dabei um die archivierte Urversion handelt und die Funktionen recht einfach gehalten sind, war ein Blick in den Programmcode schon recht aufschlussreich. So werden die Bilder lokal auf der Maschine mittels Tensorflow trainiert. Eine Kommunikation mit anderen Diensten findet nicht statt.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-1679\" src=\"https:\/\/www.proficom.de\/blog\/\/app\/uploads\/2024\/01\/Teachable_Machine-1024x453.png\" alt=\"Workflow aus Input, Learning und Output bei der Bilderkennung und -zuordnung mittels k\u00fcnstlicher Intelligenz.\" \/>\n<figcaption><em>Die erste Version der \u201dTeachable Machine\u201d erkennt zuverl\u00e4ssig den blauen Stift, der als Klasse \u201dpurple\u201d gekennzeichnet ist.<\/em><\/figcaption>\n<\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Bildklassifizierung \u2013 was muss beachtet werden?\u00a0<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das eigene System steht und liefert auch erste Ergebnisse. Im Test ist sich die KI sogar bis zu 95 Prozent sicher, dass es sich bei dem erkannten Objekt auch um das gezeigte handelt. In anderen F\u00e4llen werden die Objekte jedoch falsch klassifiziert. Aus einer Kaffeetasse wird pl\u00f6tzlich ein Kugelschreiber und in einem anderen Fall kann die KI die Gegenst\u00e4nde nicht mehr klar voneinander unterscheiden. Wie kann das passieren?\u00a0<br \/>\u00a0<br \/><strong>Bei der Erstellung der Trainingsdaten haben sich einige wichtige Merkmale herauskristallisiert:\u00a0<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Der Hintergrund im Bild sollte m\u00f6glichst gleich bleiben. Ein Stift, der auf dem Schreibtisch liegt und im Bild zu sehen ist, stellt dabei kein Problem dar. Vorausgesetzt, er ist auch in allen anderen Bildern und sp\u00e4ter in der Live-Webcam an der gleichen Stelle zu sehen.\u00a0\u00a0\u00a0<\/li>\n<li>Das Objekt wird mit h\u00f6herer Wahrscheinlichkeit erkannt, wenn es aus verschiedenen Perspektiven aufgenommen wird. Dabei hilft es beispielsweise, die Kaffeetasse so zu drehen, dass neben der Vorder- und R\u00fcckseite auch der Tassenboden, die Innenseite sowie auch mehrere seitliche und gedrehte Ansichten aufgenommen werden. Je mehr Trainingsdaten, desto besser das Ergebnis.\u00a0<\/li>\n<li>Ein weiterer wichtiger Faktor waren St\u00f6rungen. Hier reichte es bereits aus, wenn K\u00f6rperteile wie Arme, Gesicht oder Oberk\u00f6rper w\u00e4hrend der Aufnahme im Bild zu sehen waren. Die Klassifizierung funktionierte dann weniger zuverl\u00e4ssig.\u00a0<\/li>\n<li>Auch Form und Farbe der Objekte sollten ber\u00fccksichtigt werden. W\u00e4hrend das System eine gr\u00fcne Tasse sehr gut von einem blauen Stift unterscheiden kann, ist die Erkennung eines gr\u00fcnen Kugelschreibers schlechter als die eines blauen.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">KI im Selbststudium\u00a0<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nachdem ich die ersten Eindr\u00fccke durch die Interaktion mit KI gesammelt hatte, wollte ich das Thema vertiefen. Wie genau funktioniert KI aus technischer Sicht? Wie werden KIs erstellt? Was muss man dabei beachten? Und vor allem: <strong>Wie kann man KI testen?\u00a0<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein sehr hilfreicher und wichtiger Begleiter auf dem Weg, KI testen zu k\u00f6nnen, war das c\u2019t-Sonderheft \u201eKI-Praxis\u201c (2023\/24). Dadurch konnte ich die grundlegenden Inhalte zum Thema KI besser verstehen und direkt mit meinen praktischen Erfahrungen mit der Bildklassifikations-KI verkn\u00fcpfen. Doch wie geht es weiter?\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das <em>ISTQB \u201eCertified Tester Foundation Level\u201c<\/em> ist ein internationaler Standard und eine anerkannte Grundlage im Bereich des Softwaretestens. Obwohl die darin enthaltenen Begriffe und Konzepte generell auf alle Softwareprojekte anwendbar sind, geht das ISTQB noch einen Schritt weiter. Der Lehrplan f\u00fcr den \u201eCertified Tester AI Testing\u201c zielt darauf ab, den eigenen Horizont in Bezug auf k\u00fcnstliche Intelligenz zu erweitern, insbesondere in Bezug auf das Testen von KI-Systemen \u2013 also genau das, was ich brauche. So konnte ich durch die Lerninhalte ein Grundverst\u00e4ndnis f\u00fcr die verschiedenen Testmethoden, Qualit\u00e4tsmerkmale und Risikoaspekte aufbauen, die f\u00fcr das Testen von KI-Systemen besonders wichtig sind.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das n\u00e4chste gro\u00dfe Ziel war gesetzt und der Plan war, einen Abnahmetest f\u00fcr ein KI-System mit Schwerpunkt auf KI-Merkmalen zu entwickeln. Die n\u00e4chsten Schritte waren, das Gelernte anzuwenden und mehrere KI-Systeme mit vortrainierten Modellen zu vergleichen. Doch genau hier tauchte das erste Problem auf.\u00a0 Eine Abnahme des Systems ist nur m\u00f6glich, wenn ein bereits trainiertes Modell vorliegt. Die aufgestellte \u201eTeachable Machine\u201c verf\u00fcgte jedoch \u00fcber keine Funktion, mit der aufgenommene Bilder und trainierte Modelle gespeichert und wieder aufgerufen werden k\u00f6nnen. Somit war es nicht m\u00f6glich, das System in einen Startzustand zu versetzen, von dem aus zuk\u00fcnftige Tests unter gleichen Bedingungen wiederholt werden k\u00f6nnen. Andererseits konnte ich kein \u00e4hnlich funktionierendes KI-System finden, mit dem ein aussagekr\u00e4ftiger Vergleich m\u00f6glich gewesen w\u00e4re. Ein Tapetenwechsel war also notwendig.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Der Weg zum eigenen KI-\u00dcbersetzer\u00a0<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mit den rasanten technologischen Fortschritten hat die maschinelle \u00dcbersetzung einen wichtigen Meilenstein erreicht. Vor zehn Jahren stand ich maschinellen \u00dcbersetzern eher skeptisch gegen\u00fcber. Die \u00dcbersetzungsqualit\u00e4t des Google \u00dcbersetzers war nicht \u00fcberzeugend und die Einsatzm\u00f6glichkeiten des Systems beschr\u00e4nkten sich auf eine einfache Weboberfl\u00e4che. Heute sollen die \u00dcbersetzungen teilweise so gut sein, dass sie von einer menschlichen \u00dcbersetzung nicht mehr zu unterscheiden sind. Aber stimmt das wirklich?\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">F\u00fcr die weitere Analyse habe ich mich zun\u00e4chst auf zwei unterschiedliche \u00dcbersetzungssysteme konzentriert: <a href=\"https:\/\/www.deepl.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><em>DeepL<\/em><\/a> und <a href=\"https:\/\/github.com\/LibreTranslate\/LibreTranslate\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><em>Libre Translate<\/em><\/a>. Beide sind im Kern maschinelle \u00dcbersetzungssysteme (engl. \u201emachine translation\u201c). W\u00e4hrend Libre Translate als quelloffenes System auf OpenNMT setzt, sitzt man bei DeepL vor verschlossenen T\u00fcren \u2013 das Unternehmen gibt nur wenig dar\u00fcber preis, wie das System im Hintergrund arbeitet. Grund genug, die beiden Systeme genauer unter die Lupe zu nehmen und diese auf Herz und Nieren zu testen.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-1680\" src=\"https:\/\/www.proficom.de\/blog\/\/app\/uploads\/2024\/01\/Translation_API-1024x570.png\" alt=\"\" \/>\n<figcaption><em>Die \u00dcbersetzungsqualit\u00e4t von Libre Translate ist lustig, aber entt\u00e4uschend<\/em>.<\/figcaption>\n<\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nachdem die eigene Instanz von Libre Translate schnell eingerichtet war, stellte sich ebenso schnell die Frage, wie man das System am besten testen k\u00f6nnte. Ein intuitiver Ansatz w\u00e4re sicherlich, einen gegebenen Text in eine andere Sprache \u00fcbersetzen zu lassen und diese \u00dcbersetzung dann wieder zur\u00fcck in die Ausgangssprache zu \u00fcbersetzen \u2013 ein Hin- und Her\u00fcbersetzen sozusagen. Auf diese Weise k\u00f6nnte man pr\u00fcfen, wie gro\u00df die Unterschiede zwischen dem Originaltext und dem zweimal \u00fcbersetzten Text sind, oder? Leider nicht. Denn anstatt ein einzelnes System zu evaluieren, w\u00fcrde man zwei Systeme evaluieren, die unabh\u00e4ngig voneinander arbeiten \u2013 die \u00dcbersetzung von Sprache A nach Sprache B und die R\u00fcck\u00fcbersetzung von Sprache B nach Sprache A. Daher ist dieser Ansatz nicht geeignet, um die \u00dcbersetzungsqualit\u00e4t zu evaluieren.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Eine andere M\u00f6glichkeit w\u00e4re die Bewertung der \u00dcbersetzungsqualit\u00e4t durch menschliche \u00dcbersetzer, Experten mit mehrj\u00e4hriger Erfahrung in diesem Bereich. Die Texte k\u00f6nnten dann von den Experten auf verschiedene Merkmale hin untersucht werden.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Wie gut ist die Qualit\u00e4t der \u00dcbersetzung?\u00a0<\/li>\n<li>Wie viel von der Bedeutung des Originaltexts bleibt in der \u00dcbersetzung erhalten?\u00a0<\/li>\n<li>Wie verst\u00e4ndlich ist die \u00dcbersetzung?\u00a0<\/li>\n<li>Gibt es fehlende W\u00f6rter oder falsche Wortfolgen in der \u00dcbersetzung?\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das Hauptproblem bei der Beantwortung dieser Fragen ist jedoch, dass sie zum Teil einer subjektiven bewertung unterliegen \u2013 standardisierte Metriken m\u00fcssen erst mit den Experten entwickelt werden. Selbst dann ist die Bewertung meist subjektiv und eine kostspielige Angelegenheit.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Eine weniger kostspielige und wesentlich zuverl\u00e4ssigere Methode ist die Verwendung maschinell ausgewerteter Metriken. Eine der ersten Metriken daf\u00fcr war die<em> \u201eBilingual Evaluation Understudy\u201c<\/em>, kurz <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/BLEU\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">BLEU<\/a>. Diese Metrik betrachtet die \u00dcbereinstimmung zwischen maschinellen und menschlichen Ergebnissen, sofern eine ausreichend gro\u00dfe Menge an menschlich generierten Datens\u00e4tzen zur Verf\u00fcgung steht. Je n\u00e4her die maschinelle \u00dcbersetzung an der professionellen menschlichen \u00dcbersetzung liegt, desto h\u00f6her ist die Bewertung der Qualit\u00e4t.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Ein kurzer Ausblick<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nach dieser Einf\u00fchrung in die Welt des KI-Testens werden in den folgenden Kapiteln die vorgestellten Systeme genauer betrachtet, insbesondere im <a href=\"https:\/\/www.accompio.com\/blog\/testen-von-ki-qualitaetsmerkmale-im-fokus\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" data-type=\"URL\" data-id=\"https:\/\/www.accompio.com\/blog\/testen-von-ki-qualitaetsmerkmale-im-fokus\/\">Hinblick auf die KI-spezifischen ISTQB-Merkmale<\/a>. Neben den oben genannten Metriken werde ich weitere Testmethoden und Qualit\u00e4tsmerkmale n\u00e4her betrachten. In einer umfassenden Risikoanalyse werden zudem m\u00f6gliche Risiken und Probleme der Systeme sowie deren L\u00f6sungsans\u00e4tze aus der Sicht des Testings vorgestellt \u2013 immer mit dem Ziel vor Augen, einen allgemeinen Abnahmetest f\u00fcr KI-unterst\u00fctzte \u00dcbersetzer zu entwerfen.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-spacer\" style=\"height: 100px;\" aria-hidden=\"true\">\u00a0<\/div>\n\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Nutzung von KI ist in aller Munde. 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