Risposta breve: per valutare bene i modelli di intelligenza artificiale, inizia definendo cosa significa "buono" per l'utente reale e per la decisione da prendere. Quindi, crea valutazioni ripetibili con dati rappresentativi, controlli rigorosi delle perdite e metriche multiple. Aggiungi stress, bias e controlli di sicurezza e, ogni volta che qualcosa cambia (dati, prompt, policy), esegui nuovamente l'harness e continua a monitorare dopo il lancio.
Punti chiave:
Criteri di successo : definire utenti, decisioni, vincoli e peggiori errori prima di scegliere le metriche.
Ripetibilità : creare un sistema di valutazione che esegua nuovamente test comparabili a ogni modifica.
Igiene dei dati : mantenere divisioni stabili, prevenire duplicati e bloccare tempestivamente la perdita di funzionalità.
Controlli di affidabilità : robustezza dei test di stress, sezioni di equità e comportamenti di sicurezza LLM con rubriche chiare.
Disciplina del ciclo di vita : implementazione in fasi, monitoraggio di derive e incidenti e documentazione delle lacune note.
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1) Iniziare con la definizione poco affascinante di “buono”
Prima delle metriche, prima dei dashboard, prima di qualsiasi benchmark, bisogna decidere che aspetto ha il successo.
Chiarire:
-
L'utente: analista interno, cliente, medico, autista, un addetto all'assistenza stanco alle 16:00...
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La decisione: approvare il prestito, segnalare le frodi, suggerire contenuti, riassumere le note
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I fallimenti più importanti:
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Falsi positivi (fastidiosi) vs falsi negativi (pericolosi)
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-
I vincoli: latenza, costo per richiesta, regole sulla privacy, requisiti di spiegabilità, accessibilità
Questa è la parte in cui i team tendono a ottimizzare per "un buon risultato" invece che per "un risultato significativo". Succede spesso. Tipo... spesso.
Un modo efficace per mantenere questa consapevolezza del rischio (e non basata sulle vibrazioni) è incentrare i test sull’affidabilità e sulla gestione del rischio del ciclo di vita, come fa il NIST nell’AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) [1].
2) Cosa rende una buona versione di "come testare i modelli di intelligenza artificiale" ✅
Un approccio di test solido prevede alcuni punti non negoziabili:
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Dati rappresentativi (non solo dati di laboratorio puliti)
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Eliminare le spaccature con la prevenzione delle perdite (ne parleremo più avanti)
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Linee di base (modelli semplici che dovresti superare - gli stimatori fittizi esistono per un motivo [4])
-
Metriche multiple (perché un numero ti mente, educatamente, in faccia)
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Test di stress (casi limite, input insoliti, scenari contraddittori)
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Cicli di revisione umana (in particolare per i modelli generativi)
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Monitoraggio dopo il lancio (perché il mondo cambia, le pipeline si rompono e gli utenti sono… creativi [1])
Inoltre: un buon approccio include documentare ciò che hai testato, ciò che non hai testato e ciò che ti rende nervoso. Quella sezione "ciò che mi rende nervoso" risulta imbarazzante, ed è anche il punto in cui la fiducia inizia ad accumularsi.
Due modelli di documentazione che aiutano costantemente i team a rimanere sinceri:
-
Schede modello (a cosa serve il modello, come è stato valutato, dove fallisce) [2]
-
Schede tecniche per set di dati (cosa sono i dati, come sono stati raccolti, a cosa dovrebbero/non dovrebbero essere utilizzati) [3]
3) La realtà degli strumenti: cosa usano le persone nella pratica 🧰
Gli strumenti sono facoltativi. Le buone abitudini di valutazione no.
Se si desidera una configurazione pragmatica, la maggior parte dei team finisce per avere tre opzioni:
-
Monitoraggio degli esperimenti (esecuzioni, configurazioni, artefatti)
-
Valutazione dell'imbracatura (test offline ripetibili + suite di regressione)
-
Monitoraggio (segnali di deriva, proxy delle prestazioni, avvisi di incidenti)
Esempi che vedrai spesso in giro (non approvazioni, e sì, modifiche alle funzionalità/ai prezzi): MLflow, Weights & Biases, Great Expectations, Evidently, Deepchecks, OpenAI Evals, TruLens, LangSmith.
Se scegli solo un'idea da questa sezione: crea un sistema di valutazione ripetibile . Vuoi "premi il pulsante → ottieni risultati confrontabili", non "riesegui il notebook e prega".
4) Crea il set di test giusto (e smetti di perdere dati) 🚧
Un numero impressionante di modelle "fantastiche" barano accidentalmente.
Per ML standard
Alcune regole poco attraenti che salvano la carriera:
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Mantenere treno/validazione/test (e scrivere la logica di divisione)
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Previeni i duplicati tra le divisioni (stesso utente, stesso documento, stesso prodotto, quasi duplicati)
-
Fai attenzione alle perdite di funzionalità (informazioni future che si insinuano nelle funzionalità "attuali")
-
Utilizzare le linee di base (stimatori fittizi) in modo da non festeggiare il superamento... del nulla [4]
Definizione di perdita (versione rapida): qualsiasi cosa in fase di addestramento/valutazione che fornisca al modello l'accesso a informazioni di cui non avrebbe avuto accesso al momento della decisione. Può essere evidente ("etichetta futura") o sottile ("intervallo di tempo post-evento").
Per LLM e modelli generativi
Stai costruendo un sistema di prompt e policy , non solo "un modello".
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Crea un set di prompt d'oro (piccoli, di alta qualità, stabili)
-
Aggiungi campioni reali recenti (anonimizzati e rispettosi della privacy)
-
Mantieni un pacchetto di casi limite : errori di battitura, slang, formattazione non standard, input vuoti, sorprese multilingue 🌍
Un esempio pratico che ho visto accadere più di una volta: un team si presenta con un punteggio offline "forte", poi l'assistenza clienti dice: "Ottimo. Manca con sicurezza l'unica frase che conta". La soluzione non è stata un "modello più grande". Sono stati prompt di test migliori , rubriche più chiare e una suite di regressione che puniva esattamente quella modalità di errore. Semplice. Efficace.
5) Valutazione offline: metriche che significano qualcosa 📏
Le metriche vanno bene. La monocultura metrica no.
Classificazione (spam, frode, intento, triage)
Usa più della precisione.
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Precisione, richiamo, F1
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Regolazione della soglia (la soglia predefinita è raramente “corretta” per i costi) [4]
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Matrici di confusione per segmento (regione, tipo di dispositivo, coorte di utenti)
Regressione (previsione, determinazione dei prezzi, punteggio)
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MAE / RMSE (scegli in base a come vuoi punire gli errori)
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Controlli di calibrazione quando gli output vengono utilizzati come "punteggi" (i punteggi corrispondono alla realtà?)
Sistemi di classificazione/raccomandazione
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NDCG, MAP, MRR
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Suddivisione per tipo di query (testa vs coda)
Visione artificiale
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mAP, IoU
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Prestazioni per classe (le classi rare sono quelle in cui i modelli ti mettono in imbarazzo)
Modelli generativi (LLM)
È qui che la gente diventa... filosofica 😵💫
Opzioni pratiche che funzionano nei team reali:
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Valutazione umana (segnale migliore, ciclo più lento)
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Preferenza a coppie / percentuale di vittorie (A contro B è più facile del punteggio assoluto)
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Metriche di testo automatizzate (utili per alcune attività, fuorvianti per altre)
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Controlli basati sulle attività: "Ha estratto i campi corretti?" "Ha seguito la policy?" "Ha citato le fonti quando richiesto?"
Se si desidera un punto di riferimento strutturato “multi-metrico, con molti scenari”, HELM è un buon punto di riferimento: spinge esplicitamente la valutazione oltre l’accuratezza verso aspetti come la calibrazione, la robustezza, la distorsione/tossicità e i compromessi di efficienza [5].
Piccola digressione: a volte le metriche automatiche per la qualità della scrittura sembrano un po' come giudicare un panino pesandolo. Non è niente, ma... dai 🥪
6) Test di robustezza: fatelo sudare un po' 🥵🧪
Se il tuo modello funziona solo con input ordinati, è fondamentalmente un vaso di vetro. Bello, fragile, costoso.
Test:
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Rumore: errori di battitura, valori mancanti, Unicode non standard, errori di formattazione
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Cambiamento nella distribuzione: nuove categorie di prodotti, nuovo gergo, nuovi sensori
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Valori estremi: numeri fuori intervallo, carichi utili giganti, stringhe vuote
-
Input "avversari" che non assomigliano al tuo set di addestramento ma assomigliano agli utenti
Per gli LLM, includere:
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Tentativi di iniezione rapidi (istruzioni nascoste all'interno del contenuto dell'utente)
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Modelli "Ignora le istruzioni precedenti"
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Casi limite di utilizzo dello strumento (URL errati, timeout, output parziali)
La robustezza è una di quelle proprietà di affidabilità che suona astratta finché non si verificano incidenti. Poi diventa... molto tangibile [1].
7) Pregiudizio, equità e per chi funziona ⚖️
Un modello può essere "accurato" nel complesso, ma risultare costantemente peggiore per gruppi specifici. Non si tratta di un piccolo bug. È un problema di prodotto e di fiducia.
Passaggi pratici:
-
Valutare le prestazioni in base a segmenti significativi (legalmente/eticamente appropriato da misurare)
-
Confronta i tassi di errore e la calibrazione tra i gruppi
-
Test per le funzionalità proxy (codice postale, tipo di dispositivo, lingua) in grado di codificare tratti sensibili
Se non lo documenti da qualche parte, stai sostanzialmente chiedendo al tuo io del futuro di risolvere una crisi di fiducia senza una mappa. Le Model Card sono un luogo solido in cui inserirlo [2], e l'inquadramento dell'affidabilità del NIST fornisce una solida checklist di ciò che "buono" dovrebbe includere [1].
8) Test di sicurezza e protezione (in particolare per gli LLM) 🛡️
Se il tuo modello riesce a generare contenuti, stai testando più della semplice accuratezza. Stai testando il comportamento.
Includi test per:
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Generazione di contenuti non consentiti (violazioni delle norme)
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Fuga di dati personali (richiama segreti?)
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Allucinazioni in ambiti ad alto rischio
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Rifiuto eccessivo (il modello rifiuta le richieste normali)
-
Risultati di tossicità e molestie
-
Tentativi di esfiltrazione dei dati tramite iniezione tempestiva
Un approccio concreto è: definire regole di policy → creare prompt di test → valutare gli output con controlli umani e automatizzati → eseguirli ogni volta che qualcosa cambia. Questa parte "ogni volta" è il punto di forza.
Ciò si adatta perfettamente a una mentalità di rischio del ciclo di vita: governare, mappare il contesto, misurare, gestire, ripetere [1].
9) Test online: implementazioni graduali (dove risiede la verità) 🚀
I test offline sono necessari. L'esposizione online è il luogo in cui la realtà si manifesta con le scarpe infangate.
Non serve essere eleganti. Basta essere disciplinati:
-
Esegui in modalità ombra (il modello viene eseguito, non influisce sugli utenti)
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Lancio graduale (prima traffico limitato, poi espansione se il traffico è in buone condizioni)
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Monitorare i risultati e gli incidenti (reclami, escalation, fallimenti delle policy)
Anche se non è possibile ottenere etichette immediate, è possibile monitorare i segnali proxy e lo stato operativo (latenza, tassi di errore, costi). Il punto principale: si desidera un modo controllato per scoprire gli errori prima che lo faccia l'intera base di utenti [1].
10) Monitoraggio dopo l'implementazione: deriva, decadimento e guasto silenzioso 📉👀
Il modello che hai testato non è il modello con cui finisci per convivere. I dati cambiano. Gli utenti cambiano. Il mondo cambia. La pipeline si interrompe alle 2 del mattino. Sai com'è..
Monitorare:
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Deriva dei dati di input (modifiche allo schema, dati mancanti, spostamenti della distribuzione)
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Deriva di output (spostamenti del bilancio di classe, spostamenti del punteggio)
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Proxy di performance (perché i ritardi delle etichette sono reali)
-
Segnali di feedback (pollice in giù, modifiche ripetute, escalation)
-
Regressioni a livello di segmento (i killer silenziosi)
E imposta soglie di allerta che non siano troppo nervose. Un monitor che urla costantemente viene ignorato, come un allarme per auto in città.
Questo ciclo “monitoraggio + miglioramento nel tempo” non è facoltativo se tieni all’affidabilità [1].
11) Un flusso di lavoro pratico che puoi copiare 🧩
Ecco un semplice ciclo scalabile:
-
Definire le modalità di successo + fallimento (includere costo/latenza/sicurezza) [1]
-
Crea set di dati:
-
set dorato
-
pacchetto edge-case
-
campioni reali recenti (privacy-safe)
-
-
Scegli le metriche:
-
metriche delle attività (F1, MAE, percentuale di vittorie) [4][5]
-
parametri di sicurezza (tasso di approvazione delle policy) [1][5]
-
metriche operative (latenza, costo)
-
-
Costruisci un'imbracatura di valutazione (viene eseguita su ogni modello/modifica rapida) [4][5]
-
Aggiungi test di stress + test avversari [1][5]
-
Revisione umana per un campione (in particolare per gli output LLM) [5]
-
Spedizione tramite shadow + rollout graduale [1]
-
Monitorare + allertare + riaddestrare con disciplina [1]
-
Il documento risulta in un resoconto in stile modello-scheda [2][3]
La formazione è affascinante. I test sono un modo per pagare l'affitto.
12) Note conclusive + breve riepilogo 🧠✨
Se ricordi solo alcune cose su come testare i modelli di intelligenza artificiale :
-
Utilizzare dati di prova rappresentativi ed evitare perdite [4]
-
Scegli più parametri legati a risultati reali [4][5]
-
Per gli LLM, affidarsi alla revisione umana + confronti di stile del tasso di vincita [5]
-
Robustezza del test: gli input insoliti sono input normali sotto mentite spoglie [1]
-
Distribuire in modo sicuro e monitorare, perché i modelli derivano e le condutture si rompono [1]
-
Documenta cosa hai fatto e cosa non hai testato (scomodo ma potente) [2][3]
Testare non significa solo "dimostrare che funziona". Significa "trovare i punti deboli prima che lo facciano i tuoi utenti". E sì, è meno attraente, ma è la parte che mantiene in piedi il tuo sistema quando le cose si mettono male... 🧱🙂
Domande frequenti
Il modo migliore per testare i modelli di intelligenza artificiale in modo che corrispondano alle reali esigenze degli utenti
Inizia definendo "buono" in termini di utente reale e decisione supportata dal modello, non solo di una metrica di classifica. Identifica le modalità di errore più costose (falsi positivi vs falsi negativi) e definisci vincoli rigidi come latenza, costo, privacy e spiegabilità. Quindi scegli metriche e casi di test che riflettano tali risultati. Questo ti impedisce di ottimizzare una "metrica carina" che non si traduce mai in un prodotto migliore.
Definire i criteri di successo prima di scegliere le metriche di valutazione
Annota chi è l'utente, quale decisione il modello intende supportare e come si presenta il "fallimento nel caso peggiore" in produzione. Aggiungi vincoli operativi come latenza accettabile e costo per richiesta, oltre a esigenze di governance come norme sulla privacy e policy di sicurezza. Una volta chiariti questi aspetti, le metriche diventano un modo per misurare ciò che è giusto. Senza questa cornice, i team tendono a spostarsi verso l'ottimizzazione di ciò che è più facile da misurare.
Prevenire la perdita di dati e gli imbrogli accidentali nella valutazione del modello
Mantieni stabili le suddivisioni di training/validazione/test e documenta la logica di suddivisione in modo che i risultati rimangano riproducibili. Blocca attivamente i duplicati e i quasi duplicati tra le suddivisioni (stesso utente, documento, prodotto o pattern ripetuti). Fai attenzione alla perdita di funzionalità, ovvero quando informazioni "future" si insinuano negli input tramite timestamp o campi post-evento. Una baseline solida (anche con stimatori fittizi) ti aiuta a notare quando stai celebrando il rumore.
Cosa dovrebbe includere un sistema di valutazione affinché i test rimangano ripetibili attraverso le modifiche
Un sistema pratico esegue nuovamente test comparabili su ogni modello, prompt o modifica di policy utilizzando gli stessi set di dati e le stesse regole di punteggio. In genere include una suite di regressione, dashboard di metriche chiare e configurazioni e artefatti memorizzati per la tracciabilità. Per i sistemi LLM, necessita anche di un "golden set" stabile di prompt più un pacchetto per i casi limite. L'obiettivo è "premi il pulsante → risultati comparabili", non "esegui nuovamente il notebook e prega"
Metriche per testare i modelli di intelligenza artificiale oltre l'accuratezza
Utilizzare più metriche, poiché un singolo numero può nascondere compromessi importanti. Per la classificazione, abbinare precisione/recall/F1 con matrici di ottimizzazione della soglia e di confusione per segmento. Per la regressione, scegliere MAE o RMSE in base a come si desidera penalizzare gli errori e aggiungere controlli di tipo calibrazione quando gli output funzionano come punteggi. Per la classificazione, utilizzare NDCG/MAP/MRR e suddividere per query testa vs coda per individuare le prestazioni non uniformi.
Valutazione degli output LLM quando le metriche automatizzate non sono sufficienti
Consideratelo come un sistema di prompt e policy e valutate il comportamento, non solo la similarità del testo. Molti team combinano la valutazione umana con la preferenza a coppie (percentuale di vittorie A/B), oltre a controlli basati su attività come "ha estratto i campi corretti" o "ha seguito la policy"? Le metriche di testo automatizzate possono essere utili in casi specifici, ma spesso non tengono conto di ciò che interessa agli utenti. Rubriche chiare e una suite di regressione di solito contano più di un singolo punteggio.
Test di robustezza da eseguire in modo che il modello non si interrompa in caso di input rumorosi
Sottoponi il modello a stress test con errori di battitura, valori mancanti, formattazioni anomale e Unicode non standard, poiché gli utenti reali raramente sono ordinati. Aggiungi casi di spostamento della distribuzione come nuove categorie, slang, sensori o pattern linguistici. Includi valori estremi (stringhe vuote, payload enormi, numeri fuori range) per evidenziare un comportamento fragile. Per gli LLM, testa anche i pattern di iniezione dei prompt e gli errori di utilizzo degli strumenti come timeout o output parziali.
Verificare i problemi di parzialità e di equità senza perdersi nella teoria
Valuta le prestazioni su sezioni significative e confronta i tassi di errore e la calibrazione tra i gruppi in cui è legalmente ed eticamente appropriato effettuare la misurazione. Cerca caratteristiche proxy (come codice postale, tipo di dispositivo o lingua) che possano codificare indirettamente tratti sensibili. Un modello può sembrare "accurato nel complesso" ma fallire costantemente per coorti specifiche. Documenta ciò che hai misurato e ciò che non hai misurato, in modo che modifiche future non reintroducano silenziosamente le regressioni.
Test di sicurezza da includere nei sistemi di intelligenza artificiale generativa e LLM
Esegui test per la generazione di contenuti non consentiti, la perdita di privacy, le allucinazioni in domini ad alto rischio e il rifiuto eccessivo in cui il modello blocca le richieste normali. Includi tentativi di iniezione di prompt ed esfiltrazione di dati, soprattutto quando il sistema utilizza strumenti o recupera contenuti. Un flusso di lavoro fondato è: definisci regole di policy, crea un set di prompt di test, valuta con controlli umani e automatici e rieseguilo ogni volta che i prompt, i dati o le policy cambiano. La coerenza è il prezzo da pagare.
Implementazione e monitoraggio dei modelli di intelligenza artificiale dopo il lancio per individuare derive e incidenti
Utilizza modelli di implementazione graduali come la modalità shadow e le rampe di traffico graduali per individuare i guasti prima che lo faccia l'intera base utenti. Monitora la deriva degli input (modifiche allo schema, elementi mancanti, variazioni di distribuzione) e degli output (variazioni di punteggio, variazioni di bilanciamento delle classi), oltre allo stato operativo come latenza e costi. Tieni traccia dei segnali di feedback come modifiche, escalation e reclami e osserva le regressioni a livello di segmento. Quando qualcosa cambia, riesegui lo stesso harness e continua a monitorare costantemente.
Riferimenti
[1] NIST - Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0) (PDF)
[2] Mitchell et al. - “Model Cards for Model Reporting” (arXiv:1810.03993)
[3] Gebru et al. - “Datasheets for Datasets” (arXiv:1803.09010)
[4] scikit-learn - Documentazione “Selezione e valutazione del modello”
[5] Liang et al. - “Valutazione olistica dei modelli linguistici” (arXiv:2211.09110)