Hoe AI-modellen te testen

Kort antwoord: Om AI-modellen goed te evalueren, begin je met het definiëren van wat "goed" inhoudt voor de daadwerkelijke gebruiker en de betreffende beslissing. Bouw vervolgens herhaalbare evaluaties met representatieve data, strikte controle op datalekken en meerdere meetwaarden. Voeg stress-, bias- en veiligheidscontroles toe en voer de test opnieuw uit zodra er iets verandert (data, prompts, beleid) en blijf de monitoring na de lancering voortzetten.

Belangrijkste conclusies:

Succescriteria : Definieer gebruikers, beslissingen, beperkingen en worstcasescenario's voordat u meetwaarden kiest.

Herhaalbaarheid : Bouw een evaluatieomgeving die vergelijkbare tests herhaalt bij elke wijziging.

Datahygiëne : Zorg voor stabiele splitsingen, voorkom duplicaten en blokkeer het lekken van functionaliteiten in een vroeg stadium.

Vertrouwenschecks : Robuustheidstests, eerlijke verdeling van taken en veiligheidsgedrag binnen het LLM-programma met duidelijke beoordelingscriteria.

Levenscyclusbeheer : gefaseerde uitrol, afwijking en incidenten monitoren en bekende tekortkomingen documenteren.

Artikelen die u wellicht interessant vindt om na dit artikel te lezen:

🔗 Wat is AI-ethiek?
Ontdek de principes die ten grondslag liggen aan verantwoord ontwerp, gebruik en beheer van AI.

🔗 Wat is AI-vooroordeel?
Leer hoe vertekende data de beslissingen en resultaten van AI beïnvloedt.

🔗 Wat is AI-schaalbaarheid?
Begrijp hoe je AI-systemen schaalbaar maakt met het oog op prestaties, kosten en betrouwbaarheid.

🔗 Wat is AI?
Een helder overzicht van kunstmatige intelligentie, de verschillende typen en de toepassingen in de praktijk.

1) Begin met de weinig aantrekkelijke definitie van 'goed'

Voordat je je richt op statistieken, dashboards of benchmarks, bepaal eerst wat succes voor jou betekent.

Verduidelijken:

De gebruiker: interne analist, klant, arts, chauffeur, een vermoeide supportmedewerker om 16:00 uur…
De beslissing: lening goedkeuren, fraude signaleren, inhoud voorstellen, notities samenvatten.
De belangrijkste mislukkingen:
- Vals-positieve resultaten (vervelend) versus vals-negatieve resultaten (gevaarlijk)
De beperkingen: latentie, kosten per verzoek, privacyregels, vereisten voor verklaarbaarheid, toegankelijkheid

Dit is het punt waarop teams zich richten op het optimaliseren voor "mooie statistieken" in plaats van "betekenisvolle resultaten". Het gebeurt vaak. Echt heel vaak.

Een goede manier om dit risicobewust te houden (en niet op gevoel gebaseerd) is om het testen te kaderen rond betrouwbaarheid en levenscyclusrisicobeheer, zoals NIST dat doet in het AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) [1].

2) Wat maakt een goede versie van “hoe AI-modellen te testen” ✅

Een degelijke testaanpak kent een aantal ononderhandelbare elementen:

Representatieve gegevens (niet alleen nette laboratoriumgegevens)
Heldere splitten met lekvrije bescherming (daarover zo meer).
Basislijnen (eenvoudige modellen die je zou moeten overtreffen - dummy-schatters bestaan niet voor niets [4])
Meerdere meetwaarden (omdat één getal je, op een beleefde manier, recht in je gezicht voorliegt)
Stresstests (randgevallen, ongebruikelijke invoer, scenario's die enigszins op een vijand lijken)
Menselijke beoordelingsrondes (vooral voor generatieve modellen)
Monitoring na de lancering (omdat de wereld verandert, pijplijnen kapotgaan en gebruikers… creatief zijn [1])

Een goede aanpak is ook om te documenteren wat je hebt getest, wat je niet hebt getest en waar je je zorgen over maakt. Dat onderdeel 'waar ik me zorgen over maak' voelt ongemakkelijk aan, maar het is ook juist daar waar vertrouwen begint te groeien.

Twee documentatiepatronen die teams consequent helpen om open en eerlijk te blijven:

Modelkaarten (waar het model voor is, hoe het is geëvalueerd, waar het faalt) [2]
Gegevensbladen voor datasets (wat de gegevens zijn, hoe ze zijn verzameld, waarvoor ze wel/niet gebruikt mogen worden) [3]

3) De realiteit van het gereedschap: wat mensen in de praktijk gebruiken 🧰

Hulpmiddelen zijn optioneel. Goede evaluatiegewoonten niet.

Als je een pragmatische aanpak wilt, kiezen de meeste teams uiteindelijk voor drie categorieën:

Het bijhouden van experimenten (uitvoeringen, configuraties, artefacten)
Evaluatietool (herhaalbare offline tests + regressietests)
Monitoring (signalen die afwijkingen aangeven, prestatie-indicatoren, incidentmeldingen)

Voorbeelden die je vaak in de praktijk tegenkomt (geen aanbevelingen, en ja - functies/prijzen kunnen veranderen): MLflow, Weights & Biases, Great Expectations, Evidently, Deepchecks, OpenAI Evals, TruLens, LangSmith.

Als je maar één idee uit dit gedeelte kiest: bouw een herhaalbaar evaluatiesysteem . Je wilt "druk op een knop → krijg vergelijkbare resultaten", niet "herhaal het notebook en hoop op het beste".

4) Stel de juiste testset samen (en voorkom datalekken) 🚧

Een schokkend aantal "geweldige" modellen bedriegt per ongeluk.

Voor standaard ML

Een paar onopvallende regels die carrières redden:

Houd de van trainings-, validatie- en testsets stabiel (en beschrijf de logica achter de splitsing).
Voorkom duplicaten bij verschillende splitsingen (zelfde gebruiker, zelfde document, zelfde product, bijna-duplicaten).
Let op mogelijke feature leaks (toekomstige informatie die ongemerkt in bestaande features terechtkomt).
Gebruik basislijnen (dummy-schatters) zodat je niet viert dat je… niets hebt verslagen [4]

Lekkagedefinitie (de korte versie): alles in de training/evaluatie dat het model toegang geeft tot informatie die het anders niet zou hebben op het moment van de beslissing. Dit kan duidelijk zijn ("toekomstig label") of subtiel ("tijdstempelcategorie na de gebeurtenis").

Voor LLM's en generatieve modellen

Je bouwt een systeem met prompts en beleid , niet zomaar "een model".

Stel een gouden set prompts samen (klein, van hoge kwaliteit, stabiel).
Voeg recente, echte voorbeelden (geanonimiseerd en privacyvriendelijk).
Houd rekening met uitzonderingen : typefouten, straattaal, niet-standaard opmaak, lege invoervelden, meertalige verrassingen 🌍

Een praktisch voorbeeld dat ik meer dan eens heb zien gebeuren: een team levert een product af met een "sterke" offline score, waarna de klantenservice zegt: "Prima. Maar er ontbreekt precies die ene zin die er echt toe doet." De oplossing was niet een "groter model". Het waren betere testinstructies , duidelijkere beoordelingscriteria en een regressietestsuite die precies die foutmodus afstrafte. Simpel. Effectief.

5) Offline evaluatie: meetgegevens die er echt toe doen 📏

Metrieken zijn prima. Een monocultuur van metrieken is dat niet.

Classificatie (spam, fraude, intentie, triage)

Gebruik meer dan alleen nauwkeurigheid.

Precisie, terugroepactie, F1
Drempelafstemming (uw standaarddrempel is zelden “correct” voor uw kosten) [4]
Verwarringsmatrices per segment (regio, apparaattype, gebruikerscohort)

Regressie (voorspelling, prijsbepaling, scoreberekening)

MAE / RMSE (kies op basis van hoe je fouten wilt bestraffen)
Een soort kalibratiecontrole wanneer de resultaten als "scores" worden gebruikt (komen de scores overeen met de werkelijkheid?)

Rangschikkings-/aanbevelingssystemen

NDCG, MAP, MRR
Filteren op querytype (kop versus staart)

Computervisie

mAP, IoU
Prestatie per les (in zeldzame lessen brengen modellen je in verlegenheid)

Generatieve modellen (LLM's)

Dit is waar mensen… filosofisch worden 😵💫

Praktische opties die in echte teams werken:

Menselijke evaluatie (beste signaal, langzaamste lus)
Voorkeur voor paren / winstpercentage (A versus B is makkelijker dan absolute score)
Geautomatiseerde tekststatistieken (handig voor sommige taken, misleidend voor andere)
Taakgerichte controles: "Zijn de juiste velden geëxtraheerd?" "Voldoet het aan het beleid?" "Zijn bronnen vermeld waar nodig?"

Als je een gestructureerd referentiepunt wilt voor “meerdere meetwaarden en vele scenario’s”, dan is HELM een goed ankerpunt: het gaat expliciet verder dan alleen nauwkeurigheid bij de evaluatie en omvat zaken als kalibratie, robuustheid, bias/toxiciteit en afwegingen tussen efficiëntie en risico’s [5].

Even een kleine zijsprong: geautomatiseerde meetmethoden voor schrijfkwaliteit voelen soms aan alsof je een boterham beoordeelt door hem te wegen. Het is niet niks, maar… kom op zeg 🥪

6) Robuustheidstest: laat het eens flink zweten 🥵🧪

Als je model alleen werkt met nette invoer, is het eigenlijk een glazen vaas. Mooi, maar fragiel en duur.

Test:

Ruis: typefouten, ontbrekende waarden, niet-standaard Unicode, opmaakfouten
Distributieverandering: nieuwe productcategorieën, nieuw jargon, nieuwe sensoren
Extreme waarden: getallen buiten het bereik, gigantische gegevensbestanden, lege tekenreeksen
"Vijandelijke" input die niet lijkt op je trainingsset, maar wel op gebruikers.

Voor LLM-programma's dient u het volgende op te nemen:

Pogingen tot injectie via prompts (instructies verborgen in gebruikersinhoud)
Patronen met de tekst "Negeer eerdere instructies"
Randgevallen bij het gebruik van de tool (ongeldige URL's, time-outs, onvolledige uitvoer)

Robuustheid is een van die betrouwbaarheidseigenschappen die abstract klinkt totdat er incidenten plaatsvinden. Dan wordt het… heel tastbaar [1].

7) Vooroordelen, eerlijkheid en voor wie het werkt ⚖️

Een model kan in het algemeen "nauwkeurig" zijn, terwijl het voor specifieke groepen consequent slechter presteert. Dat is geen klein foutje. Dat is een productprobleem en een probleem met het vertrouwen in het model.

Praktische stappen:

Evalueer de prestaties aan de hand van zinvolle segmenten (die wettelijk/ethisch verantwoord zijn om te meten).
Vergelijk de foutpercentages en kalibratie tussen de groepen
Test op proxy-kenmerken (postcode, apparaattype, taal) die gevoelige gegevens kunnen bevatten

Als je dit niet ergens documenteert, vraag je in feite aan je toekomstige zelf om een vertrouwenscrisis op te lossen zonder routekaart. Model Cards zijn een goede plek om dit te plaatsen [2], en het NIST-kader voor betrouwbaarheid biedt een sterke checklist van wat "goed" überhaupt zou moeten omvatten [1].

8) Veiligheids- en beveiligingstesten (met name voor LLM's) 🛡️

Als je model content kan genereren, test je meer dan alleen nauwkeurigheid. Je test gedrag.

Voeg tests toe voor:

Het genereren van verboden content (schending van het beleid)
Lekkage van privacygevoelige gegevens (weerspiegelt het geheimen?)
Hallucinaties in situaties met hoge inzet
Overmatige weigering (model weigert normale verzoeken)
Toxiciteit en intimidatie
Pogingen tot gegevensexfiltratie via snelle injectie

Een degelijke aanpak is: beleidsregels definiëren → testprompts maken → resultaten beoordelen met menselijke en geautomatiseerde controles → het elke keer uitvoeren als er iets verandert. Dat "elke keer" is de prijs.

Dit past perfect in een levenscyclusrisico-denkwijze: besturen, context in kaart brengen, meten, beheren, herhalen [1].

9) Online testen: gefaseerde uitrol (waar de waarheid aan het licht komt) 🚀

Offline tests zijn noodzakelijk. Online confrontaties laten je de harde realiteit zien, vaak met modderige schoenen aan.

Je hoeft niet extravagant te zijn. Je moet alleen maar gedisciplineerd zijn:

Draait in schaduwmodus (model draait, heeft geen invloed op gebruikers)
Geleidelijke uitrol (eerst een kleine verkeersstroom, uitbreiden indien het goed loopt)
Registreer uitkomsten en incidenten (klachten, escalaties, beleidsfouten).

Zelfs als je niet direct labels kunt krijgen, kun je proxysignalen en de operationele gezondheid (latentie, faalpercentages, kosten) monitoren. Het belangrijkste punt: je wilt een gecontroleerde manier om storingen te ontdekken voordat je hele gebruikersbestand dat doet [1].

10) Monitoring na implementatie: drift, afname en stille uitval 📉👀

Het model dat je hebt getest, is niet het model waarmee je uiteindelijk gaat werken. Data verandert. Gebruikers veranderen. De wereld verandert. De pipeline loopt om 2 uur 's nachts vast. Je weet hoe dat gaat..

Monitor:

Drift in de invoergegevens (schemawijzigingen, ontbrekende waarden, verschuivingen in de verdeling)
Uitkomstafwijking (verschuivingen in klassenverdeling, verschuivingen in scores)
Prestatieproxy's (omdat vertragingen bij het labelen reëel zijn)
Feedbacksignalen (duim omlaag, herzieningen, escalaties)
Regressies op segmentniveau (de stille moordenaars)

En stel alarmdrempels in die niet te snel afgaan. Een monitor die constant een alarm afgeeft, wordt genegeerd – net als een autoalarm in een stad.

Deze cyclus van “monitoren en in de loop der tijd verbeteren” is niet optioneel als je waarde hecht aan betrouwbaarheid [1].

11) Een praktische workflow die je kunt kopiëren 🧩

Hier is een eenvoudige lus die schaalbaar is:

Definieer succes- en faalmodi (inclusief kosten/latentie/veiligheid) [1]
Gegevenssets maken:
- gouden set
- randgeval pakket
- recente, echte voorbeelden (privacyveilig)
Kies meetwaarden:
- taakstatistieken (F1, MAE, winpercentage) [4][5]
- veiligheidsstatistieken (beleidspasseringspercentage) [1][5]
- operationele meetwaarden (latentie, kosten)
Bouw een evaluatieharness (draait bij elke model-/promptwijziging) [4][5]
Voeg stresstests + vijandige tests toe [1][5]
Menselijke beoordeling voor een steekproef (vooral voor LLM-uitkomsten) [5]
Verzenden via schaduw + gefaseerde uitrol [1]
Monitoren + waarschuwen + heropleiden met discipline [1]
Documentresultaten resulteren in een beschrijving in de stijl van een modelkaart [2][3]

Opleiden is aantrekkelijk. Testen is een manier om de huur te betalen.

12) Afsluitende opmerkingen + korte samenvatting 🧠✨

Als je je maar een paar dingen herinnert over hoe je AI-modellen moet testen :

Gebruik representatieve testgegevens en voorkom lekkage [4]
Kies meerdere meeteenheden die gekoppeld zijn aan echte resultaten [4][5]
Voor LLM's, vertrouw op menselijke beoordeling + vergelijkingen van de winratio [5]
Test robuustheid - ongebruikelijke invoerwaarden zijn normale invoerwaarden in vermomming [1]
Voer de uitrol veilig uit en houd toezicht, want modellen wijken af en pijplijnen breken [1]
Documenteer wat je wel en niet hebt getest (oncomfortabel maar krachtig) [2][3]

Testen is niet alleen "bewijs dat het werkt". Het is "ontdek waar het misgaat voordat je gebruikers dat doen". En ja, dat klinkt misschien minder aantrekkelijk, maar het is wel het onderdeel dat je systeem overeind houdt als het even tegenzit... 🧱🙂

Veelgestelde vragen

De beste manier om AI-modellen te testen, zodat ze aansluiten bij de behoeften van echte gebruikers

Begin met het definiëren van "goed" in termen van de echte gebruiker en de beslissing die het model ondersteunt, en niet alleen een score op een ranglijst. Identificeer de meest kostbare foutmodi (valse positieven versus valse negatieven) en formuleer harde beperkingen zoals latentie, kosten, privacy en verklaarbaarheid. Kies vervolgens meetwaarden en testgevallen die deze uitkomsten weerspiegelen. Dit voorkomt dat u een "mooie meetwaarde" optimaliseert die nooit leidt tot een beter product.

Het vaststellen van succescriteria vóór het kiezen van evaluatiemaatstaven

Beschrijf wie de gebruiker is, welke beslissing het model moet ondersteunen en hoe het "worst-case scenario" er in de productieomgeving uitziet. Voeg operationele beperkingen toe, zoals acceptabele latentie en kosten per aanvraag, plus governance-vereisten zoals privacyregels en veiligheidsbeleid. Zodra deze duidelijk zijn, worden metrics een manier om de juiste zaken te meten. Zonder deze kaders neigen teams ernaar om te optimaliseren wat het gemakkelijkst te meten is.

Het voorkomen van datalekken en onbedoeld valsspelen bij modelbeoordeling

Houd de splitsingen in trainings-, validatie- en testsets stabiel en documenteer de logica achter de splitsing, zodat de resultaten reproduceerbaar blijven. Blokkeer actief duplicaten en bijna-duplicaten in alle splitsingen (zelfde gebruiker, document, product of herhaalde patronen). Let op het lekken van kenmerken, waarbij "toekomstige" informatie via tijdstempels of velden na een gebeurtenis in de invoer terechtkomt. Een sterke basislijn (zelfs met dummy-schatters) helpt je te ontdekken wanneer je ruis aan de kaak stelt.

Wat een evaluatieharnas moet bevatten zodat tests herhaalbaar blijven bij veranderingen

Een praktische testomgeving voert vergelijkbare tests uit op elk model, elke prompt of beleidswijziging met behulp van dezelfde datasets en scoringsregels. Het omvat doorgaans een regressiesuite, overzichtelijke dashboards met statistieken en opgeslagen configuraties en artefacten voor traceerbaarheid. Voor LLM-systemen is bovendien een stabiele "gouden set" prompts nodig, aangevuld met een pakket met uitzonderlijke gevallen. Het doel is "druk op een knop → vergelijkbare resultaten", niet "herhaal het notebook en hoop op het beste"

Metrieken voor het testen van AI-modellen die verder gaan dan nauwkeurigheid

Gebruik meerdere meetwaarden, omdat één enkel getal belangrijke afwegingen kan verbergen. Combineer voor classificatie precisie/recall/F1 met drempelwaarde-afstemming en verwarringsmatrices per segment. Kies voor regressie MAE of RMSE, afhankelijk van hoe u fouten wilt bestraffen, en voeg kalibratiecontroles toe wanneer de uitvoer functioneert als scores. Gebruik voor ranking NDCG/MAP/MRR en filter op kop- versus staartquery's om ongelijke prestaties te detecteren.

Het evalueren van LLM-resultaten wanneer geautomatiseerde meetmethoden tekortschieten

Beschouw het als een prompt-en-beleidssysteem en beoordeel gedrag, niet alleen tekstgelijkenis. Veel teams combineren menselijke evaluatie met voorkeurstests (A/B-winstpercentage), plus taakgerichte controles zoals "zijn de juiste velden geëxtraheerd?" of "voldoet het aan het beleid?". Geautomatiseerde tekststatistieken kunnen in specifieke gevallen nuttig zijn, maar ze missen vaak wat gebruikers belangrijk vinden. Duidelijke beoordelingscriteria en een regressietestsuite zijn meestal belangrijker dan een enkele score.

Robuustheidstests uitvoeren om te voorkomen dat het model vastloopt bij ruis in de invoer

Test het model grondig met typefouten, ontbrekende waarden, vreemde opmaak en niet-standaard Unicode, omdat echte gebruikers zelden netjes zijn. Voeg gevallen van verschuivingen in de distributie toe, zoals nieuwe categorieën, slang, sensoren of taalpatronen. Neem extreme waarden (lege strings, enorme payloads, getallen buiten het bereik) op om kwetsbaar gedrag aan het licht te brengen. Test voor LLM's ook prompt-injectiepatronen en fouten bij het gebruik van tools, zoals time-outs of gedeeltelijke uitvoer.

Controleren op vooringenomenheid en eerlijkheid zonder te verdwalen in theorie

Evalueer de prestaties op relevante segmenten en vergelijk foutpercentages en kalibratie tussen groepen waar dit wettelijk en ethisch verantwoord is. Zoek naar indirecte kenmerken (zoals postcode, apparaattype of taal) die gevoelige eigenschappen indirect kunnen weergeven. Een model kan er "over het algemeen accuraat" uitzien, terwijl het consequent faalt voor specifieke cohorten. Documenteer wat u wel en niet hebt gemeten, zodat toekomstige wijzigingen niet ongemerkt opnieuw regressies introduceren.

Veiligheids- en beveiligingstests moeten worden opgenomen voor generatieve AI- en LLM-systemen

Test op het genereren van niet-toegestane content, privacylekken, hallucinaties in risicovolle domeinen en overmatige weigering waarbij het model normale verzoeken blokkeert. Neem ook pogingen tot promptinjectie en data-exfiltratie mee, vooral wanneer het systeem tools gebruikt of content ophaalt. Een gestandaardiseerde workflow is: definieer beleidsregels, stel een testset met prompts samen, beoordeel deze met menselijke en geautomatiseerde controles en voer de test opnieuw uit wanneer prompts, data of beleid wijzigen. Consistentie is essentieel.

Het uitrollen en monitoren van AI-modellen na de lancering om afwijkingen en incidenten te signaleren

Gebruik gefaseerde uitrolpatronen zoals schaduwmodus en geleidelijke verkeersopbouw om fouten te vinden voordat uw volledige gebruikersbestand ermee te maken krijgt. Monitor inputdrift (schemawijzigingen, ontbrekende gegevens, verschuivingen in de distributie) en outputdrift (scoreverschuivingen, verschuivingen in de klassenverdeling), evenals operationele gezondheid zoals latentie en kosten. Volg feedbacksignalen zoals bewerkingen, escalaties en klachten, en houd regressies op segmentniveau in de gaten. Wanneer er iets verandert, voert u dezelfde test opnieuw uit en blijft u continu monitoren.

Referenties

[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 - “Model selection and evaluation” documentatie
[5] Liang et al. - “Holistic Evaluation of Language Models” (arXiv:2211.09110)

Vind de nieuwste AI in de officiële AI Assistant Store

Over ons

Terug naar de blog

Land/regio