Testning av AI-chattbottar – det här kräver de nya EU-reglerna

AI-chattbottar används idag inom allt fler områden – från kundservice till marknadsföring och försäljning. Men ju mer vi använder dem, desto större blir också riskerna. Självlärande AI-system kan bete sig oförutsägbart, läcka känslig information eller bryta mot lagar och regler.

Det här blir särskilt viktigt med tanke på EU:s AI-förordning (AI Act), som tillämpas stegvis från den 2 februari 2025. Förordningen ställer höga krav på säkerhet, transparens och kontroll av AI-system – inklusive chattbottar som bygger på maskininlärning.

I den här artikeln går vi igenom vad som är viktigast att tänka på vid testning av självlärande AI-chattbottar, vilka risker som finns, och hur du som företag kan förbereda dina system för det nya regelverket.

Så används AI-chattbottar redan idag

Chattbottar hanterar en rad olika uppgifter – både internt och externt. Publika system som Google Gemini, OpenAIs ChatGPT och Microsoft Copilot möter kunder direkt och behöver kunna svara med hög precision och fingertoppskänsla. Företagsinterna bottar har andra krav, exempelvis när det gäller dataskydd, kontextförståelse och integration i befintliga system.

Plattformen spelar också roll – vissa chattbottar körs i molnet, medan andra är lokalt installerade och bygger på öppen källkod, som Meta LLaMa eller DeepSeek-R1. Varje lösning har sina egna utmaningar när det gäller implementation, integration och löpande underhåll.

Även typen av träningsdata varierar. Vissa system bygger på öppet tillgänglig data, medan många företag använder interna källor som dokument, kunskapsdatabaser eller dynamiskt webbinnehåll. För att få fram relevanta svar spelar självlärande modeller med mänsklig återkoppling (RLHF – Reinforcement Learning from Human Feedback) en nyckelroll.

Viktiga risker vid användning av AI-chattbottar

Att införa AI-chattbottar innebär flera potentiella risker:

• Manipulation och datagiftning - AI:n kan utsättas för attacker som förändrar dess beteende.
• Brist på kontroll - Modellen kan generera olämpligt eller partiskt innehåll.
• Dataintrång - Användning av stora datamängder ökar risken att känslig information röjs.
• Regelverk och efterlevnad - Juridiska krav är komplexa, som i fallen med DPD och Air Canada, där brister i AI-ledda system ledde till kostsamma konsekvenser.
• "Jailbreaking" av AI-modeller - Forskning visar att så kallade PAP-attacker (persuasive adversarial prompts) lyckas i 92 % av fallen och kan kringgå skydd även i säkra modeller som Persuasive Jailbreaker.

Vad innebär EU:s AI-förordning för dina AI-system?

Den 1 augusti 2024 antogs den nya EU-förordningen om artificiell intelligens, AI Act, som sätter ramarna för hur AI får användas inom unionen. Regelverket införs stegvis, och företag måste nu se till att deras AI-verktyg, inklusive chattbottar, uppfyller dessa hårda krav.

Självlärande AI-system som anpassar sig efter användarinteraktioner granskas särskilt noggrant. De måste vara säkra, transparenta och följa etiska riktlinjer.

⚠️ Observera! Bristande efterlevnad kan bli dyrt med böter på upp till 35 miljoner euro eller 7 % av den globala årsomsättningen.

Särskilt allvarliga överträdelser innefattar:

• Förbjudna AI-användningsområden
• Brister i dataskydd och säkerhet
• Otillräcklig transparens i hur AI-systemet fungerar

Så testar du AI-chattbottar och uppfyller kraven

Att testa en AI-chattbot enligt EU:s krav handlar inte bara om funktionstester. Några centrala områden att fokusera på är:

• Transparens - Det måste tydligt framgå att det är en AI som används.

• Datakontroll - Träningsdata måste hanteras säkert och spårbart.

• Noggrannhet och pålitlighet - Felaktigheter och bias ska minimeras.

• Mänsklig kontroll - Det ska finnas möjlighet att övervaka och ingripa vid behov.

• Riskhantering - Potentiella risker ska identifieras och hanteras i förväg.

Nya teststrategier krävs då traditionella metoder inte räcker längre. Några viktiga steg att ta för att kunna testa moderna AI-system på rätt sätt är följande:

• Tydliga testmål - Definiera testfall och kriterier som är anpassade till AI-modellens beteende.

• Optimerade träningsmetoder - Sätt begränsningar för att styra modellen mot etiskt och funktionellt korrekta resultat.

• Risk- och scenariobaserade tester - Fokusera på hur AI hanterar data, efterlever regler och fungerar i praktiken.

• Negativa och skyddande tester - Utsätt systemet för felaktiga eller provocerande inputs för att se hur det reagerar.

• Löpande övervakning - Följ upp modellen i realtid när den är i drift, för att säkra etik, kvalitet och användarskydd.

Sammanfattning

AI-chattbottar erbjuder stora möjligheter men de ställer också nya krav. Med EU:s AI Act skapas en tydlig ram för vad som gäller framöver. Det innebär att företag måste tänka nytt när det gäller testning och kvalitetssäkring av AI.

Genom att införa avancerade testmetoder kan ni inte bara leva upp till regelverket, utan också höja tillförlitligheten, säkerheten och värdet av era AI-lösningar.