Snowglobe: Simulácie pre vašu AI – Testovanie a validácia AI agentov pred nasadením do produkcie

Úvod

Budovanie spoľahlivých AI agentov a chatbotov je dnes jednou z najväčších výziev moderného softvérového vývoja. Hoci sú modely strojového učenia čoraz sofistikovanejšie, medzi laboratórnym výkonom a skutočným správaním v praxi stále existuje výrazná priepasť. Po nasadení AI systému do produkcie sa nevyhnutne stretnete s nekonečnou variabilitou a komplexnosťou ľudského kontextu, cieľov a vzorcov interakcie, ktoré žiadny tréningový dataset nedokáže úplne pokryť. Práve tu vstupuje do hry Snowglobe – simulačný engine navrhnutý na prekonanie tejto priepasti tým, že vám umožní testovať, ako budú používatelia skutočne interagovať s vaším AI produktom ešte pred jeho nasadením do produkcie. Namiesto objavovania problémov až po nasadení vám Snowglobe umožní simulovať tisíce používateľských interakcií, identifikovať slabé miesta a validovať správanie vášho systému podľa konkrétnych produktových požiadaviek. Tento komplexný sprievodca vám priblíži, ako Snowglobe funguje, prečo je simulácia pre spoľahlivosť AI nevyhnutná a ako zapadá do širších stratégií budovania dôveryhodných AI systémov.

Pochopenie spoľahlivosti AI a priepasti medzi vývojom a produkciou

Výzva spoľahlivého nasadenia AI systémov má hlboké korene v histórii strojového učenia a autonómnych systémov. Už desaťročia sa výskumníci a inžinieri stretávajú so základným problémom: modely trénované na historických dátach sa často správajú nepredvídateľne v nových, reálnych situáciách. Tento problém sa naplno prejavil najmä v bezpečnostne kritických oblastiach, ako sú autonómne vozidlá, kde by dôsledky nečakaného správania mohli byť katastrofálne. Práve v automobilovom priemysle sa vyvinuli sofistikované prístupy, ktoré sa dnes adaptujú aj na AI agentov a generatívne AI systémy. Jedným z najdôležitejších poznatkov z vývoja autonómnych vozidiel je, že simulácia zohrala kľúčovú úlohu nielen pri testovaní, ale aj pri výcviku – spoločnosti ako Waymo najazdili miliardy míľ v simulovanom prostredí, aby validovali svoje systémy ešte pred nasadením na skutočné cesty. Princíp je jednoduchý: ak svoj systém vystavíte veľkému množstvu rôznych scenárov v kontrolovanom a lacnom prostredí, viete identifikovať a opraviť problémy skôr, než ovplyvnia reálnych používateľov. Rovnaký princíp platí aj pre AI agentov, chatboty a ďalšie generatívne AI aplikácie – simulované scenáre sú v tomto prípade konverzačné interakcie namiesto dopravných situácií. Priepasť v spoľahlivosti vzniká preto, že v produkcii sa objavujú premenné, ktoré tréningové dáta nedokážu úplne vystihnúť: rozmanitosť štýlov komunikácie používateľov, nečakané okrajové prípady, kontextovo závislé požiadavky a emergentné správanie, ktoré vzniká interakciou systému s reálnymi ľuďmi.

Prečo tradičné bezpečnostné rámce nestačia pre produkčnú AI

Keď organizácie začínajú budovať AI systémy, väčšinou sa obracajú na zaužívané bezpečnostné a ochranné rámce ako NIST AI Risk Management Framework alebo OWASP Top 10 pre veľké jazykové modely. Tieto rámce poskytujú cenné odporúčania k častým rizikám, ako sú halucinácie, prompt injection či generovanie toxického obsahu. Existuje však zásadný rozdiel medzi rizikami, ktoré sú vlastné samotnému modelu, a rizikami, ktoré vznikajú až pri jeho implementácii v konkrétnom produktovom kontexte. Väčšina tradičných rámcov sa sústreďuje na prvé – teda na všeobecné bezpečnostné vlastnosti, ktoré samotní poskytovatelia modelov už riešia. Modely od veľkých poskytovateľov ako OpenAI či Anthropic sú už dôsledne trénované na minimalizáciu halucinácií a toxických výstupov. Ak niekto vyslovene nesnaží váš systém „jailbreaknúť“, s týmito problémami sa pri bežnom použití pravdepodobne nestretnete. Skutočné výzvy vznikajú až na úrovni implementácie, kde vaše konkrétne použitie, produktové požiadavky a dizajn systému vytvárajú nové módy zlyhania, ktoré všeobecné rámce nedokážu predvídať. Predstavte si zákazníckeho chatbota postaveného na jazykovom modeli. Samotný model môže byť úplne spoľahlivý a bezpečný, ale ak je váš systém nastavený príliš konzervatívne, môže odmietať odpovedať na oprávnené zákaznícke otázky, čo vedie k zlej používateľskej skúsenosti a zníženiu záujmu o produkt. Tento jav – prílišné odmietanie – je problémom na úrovni produktu a nemožno ho odhaliť tradičnými bezpečnostnými benchmarkmi. Na svetlo vyjde až vtedy, keď simulujete skutočné používateľské interakcie a sledujete, ako sa vaša konkrétna implementácia správa. Preto sa testovanie založené na simulácii stalo nevyhnutnosťou: umožňuje vám odhaliť módy zlyhania, ktoré sú relevantné pre váš konkrétny produkt, namiesto toho, aby ste sa zameriavali len na všeobecné bezpečnostné metriky.

Evolúcia od „guardrails“ k testovaniu založenému na simuláciách

Cesta od „guardrails“ (ochranných zábran) k simuláciám je prirodzeným vývojom prístupu k spoľahlivosti AI. Guardrails – teda pravidlá a filtre, ktoré bránia určitým typom výstupov – sú síce užitočné ako posledná obranná línia proti neželaným prejavom v produkcii, samy o sebe však nestačia, pretože predpokladajú, že vopred viete, čo musíte chrániť. Keď organizácie začali budovať systémy guardrails, vždy vyvstávala otázka: aké zábrany vlastne implementovať? Máme sa sústrediť na halucinácie? Na ochranu osobných údajov (PII)? Na toxicitu? Na zaujatosť? Odpoveď bola vždy neuspokojivá, pretože závisela výlučne od konkrétneho prípadu použitia a implementácie. Chatbot v zdravotníctve má úplne iné kritické požiadavky než kreatívny asistent na písanie. Finančný poradca potrebuje iné zábrany než všeobecný chatbot. Namiesto hádania, ktoré zábrany sú najdôležitejšie, vám simulácia umožňuje empiricky zistiť, kde systém reálne zlyháva. Ak vygenerujete veľký a rôznorodý súbor simulovaných používateľských interakcií a pozorujete, ako systém reaguje, dokážete odhaliť skutočné módy zlyhania ovplyvňujúce váš produkt. Ak už viete, kde je systém krehký, môžete potom cielene implementovať zábrany alebo systémové vylepšenia na adresovanie práve týchto problémov. Tento dátami riadený prístup k spoľahlivosti je omnoho účinnejší ako nasadzovanie všeobecných bezpečnostných rámcov. Prax ukazuje, že simulácia často odhalí neočakávané problémy. Jeden z prvých dizajnových partnerov, ktorý použil simulácie, sa pôvodne obával toxicity v chatbote, a tak implementoval guardrails na toxicitu. No pri komplexných simuláciách sa ukázalo, že toxicita pre ich prípad použitia nie je problém. Skutočným problémom bolo prílišné odmietanie – chatbot bol tak konzervatívny, že odmietal aj bežné otázky, na ktoré mal odpovedať. Takýto poznatok by z tradičných bezpečnostných rámcov nikdy nevyplynul; ukázal sa až pri testovaní založenom na simuláciách.

Ako Snowglobe funguje: Technická architektúra

Snowglobe funguje na deceptívne jednoduchom princípe: pripojte sa k svojmu AI systému, popíšte, čo robí, a potom vygenerujte tisíce simulovaných používateľských interakcií, aby ste zistili, ako sa správa. Implementácia však zahŕňa viacero sofistikovaných komponentov, ktoré spoločne umožňujú vytvárať realistické, rôznorodé a zmysluplné testovacie scenáre. Prvou požiadavkou je živé prepojenie so systémom, ktorý chcete testovať – môže to byť API endpoint, nasadený chatbot, agent alebo iná AI aplikácia. Snowglobe toto spojenie nadviaže a udržiava počas celej simulácie, takže dokáže posielať testovacie dopyty a prijímať odpovede presne tak, ako by to robil reálny používateľ. Živé spojenie je kľúčové, keďže testujete skutočný systém tak, ako sa bude správať v produkcii, nie zjednodušený model alebo „mock“. Druhou požiadavkou je popis toho, čo váš AI systém robí. Ten nemusí byť zložitý ani dokonale vypracovaný – stačí niekoľko viet, ktoré vysvetľujú účel systému, koho obsluhuje a aké otázky či prípady použitia môžu používatelia riešiť. Tento popis slúži ako základ pre generovanie realistických simulovaných používateľov a interakcií. Snowglobe si na základe tohto popisu vytvorí predstavu o kontexte a rozsahu vášho systému, vďaka čomu dokáže generovať testovacie scenáre, ktoré sú relevantné práve pre váš prípad použitia. Tretím, voliteľným, no veľmi silným komponentom je vaša znalostná báza alebo historické dáta. Ak váš AI systém využíva znalostnú bázu, Snowglobe ju dokáže analyzovať a na základe toho generovať otázky, ktoré vyžadujú, aby systém na odpoveď využil práve túto bázu. Takto zabezpečíte programatické pokrytie celého spektra znalostí, namiesto manuálneho vytvárania testovacích prípadov. Rovnako, ak máte historické používateľské interakcie alebo logy, Snowglobe ich vie analyzovať a na ich základe generovať testovacie scenáre podľa reálnych vzorcov správania. Keď sú tieto komponenty pripravené, definujete simulačný prompt, ktorý špecifikuje, akých používateľov a aké interakcie chcete testovať. Práve tu sa ukáže flexibilita Snowglobe. Môžete chcieť testovať všeobecných používateľov s rôznymi otázkami, alebo sa zamerať na konkrétne scenáre – napríklad používateľov pýtajúcich sa na kariérne zmeny pri chatbote typu life coach. Môžete spustiť aj behaviorálne testy, kde simulovaní používatelia skúšajú systém „jailbreaknúť“ alebo testujú jeho hranice. Dokonca môžete realizovať aj bezpečnostné simulácie, kde sa používateľ pýta na citlivé témy, ako je sebapoškodzovanie či suicidálne myšlienky. Pri každej simulácii nastavujete mierku: koľko rôznych person sa má vygenerovať, koľko konverzácií má každá persona absolvovať a aká má byť dĺžka konverzácie. Rovnako určíte, proti akým rizikám chcete testovať – bezpečnosť obsahu, sebapoškodzovanie, halucinácie či iné dimenzie. Po spustení simulácie Snowglobe generuje rozmanité persony s odlišnými štýlmi komunikácie, pozadím a prípadmi použitia. Každá persona má unikátny osobnostný profil, ktorý ovplyvňuje jej interakciu so systémom. Jedna persona môže byť veľmi premýšľavá a často meniť názor, používať formálny jazyk a správnu gramatiku, iná môže všetko priveľmi vysvetľovať a každé tvrdenie si poistiť. Tieto persony potom vedú rozhovory s vaším AI systémom a Snowglobe všetky interakcie zaznamenáva a analyzuje, aby odhalil vzorce, zlyhania a oblasti nečakaného správania systému.

Persony a behaviorálna rozmanitosť v simulácii

Jedným z najprepracovanejších aspektov Snowglobe je generovanie rozmanitých person pri testovaní. Namiesto generických testovacích používateľov Snowglobe vytvára persony s rozdielnymi štýlmi komunikácie, zázemím, obavami a vzorcami interakcie. Táto rozmanitosť je kľúčová, pretože reálni používatelia nie sú homogénni – líšia sa spôsobom vyjadrovania, úrovňou technickej zdatnosti, kultúrnym pozadím aj cieľmi, s ktorými do systému vstupujú. Simulovaním takejto rozmanitosti dokážete identifikovať módy zlyhania, ktoré by sa mohli objaviť len u konkrétnych typov používateľov alebo štýlov komunikácie. Pri generovaní persony Snowglobe vytvára detailný profil zahŕňajúci nielen demografické údaje, ale aj behaviorálne charakteristiky. Persona môže byť opísaná napríklad ako niekto, kto dôkladne premýšľa a často mení názor počas rozhovoru, používa veľmi správnu gramatiku a komunikuje formálne s chatbotom. Jej prípady použitia môžu zahŕňať kariérne zmeny, vzťahovú dynamiku či kreatívny blok. Komunikačný štýl môže byť charakterizovaný ako príliš vysvetľujúci, zdvorilý, so snahou poistiť si každé tvrdenie. Takáto úroveň detailu zabezpečí, že interakcie tejto persony so systémom sú realistické a reprezentatívne pre skutočných používateľov s týmito charakteristikami. Význam takéhoto prístupu sa prejaví, keď si uvedomíte, že rozličné persony môžu odhaliť rôzne módy zlyhania. Persona, ktorá komunikuje veľmi formálne a dôkladne, môže vyvolať iné okrajové prípady než persona používajúca ležérny jazyk a skratky. Persona zameraná na citlivé témy, ako je duševné zdravie, môže spustiť iné správanie systému než persona s otázkami zo všeobecných oblastí. Ak simulujete desiatky či stovky rozličných person, vytvárate komplexnú testovaciu sadu, ktorá pokrýva oveľa širšie spektrum reálnych používateľských interakcií, než by bolo možné manuálnym testovaním. Snowglobe zároveň umožňuje ovládať behaviorálne charakteristiky person podľa potreby – ak chcete testovať, ako systém zvláda používateľov snažiacich sa o jailbreak, vygenerujete persony s týmto cieľom. Ak chcete testovať reakcie na citlivé témy, vygenerujete persony s takýmto zameraním. Tento cielený generátor person umožňuje robiť špecializované bezpečnostné testy, pričom stále viete spúšťať aj široké simulácie na odhalenie neočakávaných interakcií.

Prepojenie simulácie s produktovými KPI a biznis metrikami

Kľúčovým poznatkom prístupu Snowglobe je, že najdôležitejšie je testovať nie všeobecné bezpečnostné metriky odporúčané rámcami, ale produktovo špecifické KPI, ktoré určujú, či váš AI systém skutočne prináša hodnotu používateľom. Ide o zásadnú zmenu v uvažovaní o spoľahlivosti AI. Tradičné bezpečnostné rámce sa sústreďujú na prevenciu zlých výsledkov – halucinácie, toxický obsah, porušenie súkromia. To je dôležité, no často to nie je hlavný faktor úspechu či neúspechu produktu. Skutočný úspech produktu závisí od toho, či AI systém používateľom pomáha dosahovať ich ciele, či komunikuje v súlade so značkou a hodnotami organizácie, či poskytuje presné a užitočné informácie a či vytvára pozitívny používateľský zážitok. Tieto produktové metriky sú často pre tradičné bezpečnostné rámce neviditeľné, no pre testovanie simuláciou sú kľúčové. Predstavte si e-mailového support agenta. Tradičný rámec by sa zameral na to, či agent generuje toxický obsah alebo halucinuje informácie. Reálnou otázkou pre úspech produktu však je, či agent odpovedá v duchu komunikačných zásad a tónu vašej zákazníckej podpory. Ak je vaša zákaznícka podpora známa priateľským, empatickým a na riešenie zameraným prístupom, no AI agent je chladný, formálny a odmietavý, produkt zlyhá, aj keď je podľa tradičných metrík úplne bezpečný. Ide o produktové zlyhanie, ktoré odhalíte len simuláciou. Podobne pri predajnom chatbote: tradičný rámec rieši, či chatbot generuje zavádzajúce tvrdenia o produkte. Skutočná otázka je, či chatbot skutočne posúva používateľa k nákupnému rozhodnutiu, či odpovedá na konkrétne otázky potenciálneho zákazníka a či udržiava jeho záujem počas celej konverzácie. Práve tieto produktové KPI rozhodujú, či chatbot generuje hodnotu. Ak simulácie zameriate na tieto produktové metriky, a nie všeobecné bezpečnostné metriky, organizácia odhalí módy zlyhania, ktoré sú naozaj dôležité pre jej biznis. Tento prístup má zároveň tú výhodu, že je omnoho akčnejší – ak simulácia odhalí, že váš agent v podpore príliš odmieta oprávnené požiadavky, máte jasný konkrétny problém na vyriešenie. Ak simulácia ukáže, že váš predajný chatbot nedokáže účinne zvládať námietky potenciálnych zákazníkov, máte konkrétny priestor na zlepšenie. Takéto produktové poznatky sú oveľa užitočnejšie ako všeobecné bezpečnostné varovania, pretože priamo súvisia s biznis výsledkami.

Praktická implementácia: Nastavenie simulácií so Snowglobe

Implementácia simulácií v Snowglobe je priamočiary workflow, ktorý sa dá prispôsobiť rôznym testovacím scenárom a organizačným potrebám. Prvým krokom je nadviazanie živého spojenia s vaším AI systémom. Toto spojenie sa musí udržiavať počas celej simulácie, pretože Snowglobe potrebuje v reálnom čase posielať dopyty a prijímať odpovede. Proces spojenia je navrhnutý tak, aby bol rýchly a jednoduchý – zvyčajne trvá len pár sekúnd overiť, že Snowglobe dokáže so systémom komunikovať. Akonáhle je spojenie nadviazané, nasleduje druhý krok: poskytnúť popis vášho AI systému. Tento popis by mal odpovedať na niekoľko kľúčových otázok: Aký je primárny účel systému? Kto sú cieľoví používatelia? Aké otázky alebo požiadavky budú používatelia do systému zadávať? Aké sú hlavné prípady použitia? Popis nemusí byť vyčerpávajúci ani dokonale vycibrený – Snowglobe je navrhnutý tak, aby fungoval aj s relatívne stručnými a prirodzenými popismi. Popis slúži ako základ pre generovanie realistických testovacích scenárov, takže by mal byť presný a reprezentovať skutočný rozsah a účel vášho systému. Tretím, voliteľným, no veľmi odporúčaným krokom je prepojenie so znalostnou bázou alebo historickými dátami. Ak váš AI systém na odpovede využíva znalostnú bázu, môžete ju prepojiť so Snowglobe. Ten ju následne analyzuje, identifikuje rôzne témy a generuje otázky, ktoré vyžadujú použitie znalostnej bázy. Takto zabezpečíte komplexné pokrytie znalostí a odhalíte prípady, kedy systém nemusí vedieť správne vyhľadať alebo použiť informácie. Podobne, ak máte historické používateľské interakcie alebo logy, môžete ich Snowglobe poskytnúť, ktorý ich analyzuje a na ich základe generuje testovacie scenáre podľa reálneho spôsobu využívania systému. Štvrtým krokom je definovanie simulačného promptu. Tu špecifikujete, akých používateľov a aké interakcie chcete testovať. Môžete napísať napríklad „všeobecní používatelia s otázkami o živote a práci“, „používatelia sa snažia jailbreaknúť systém“ alebo „používatelia sa pýtajú na citlivé témy duševného zdravia“. Simulačný prompt je silná páka, ktorá vám umožní zamerať testovanie na konkrétne scenáre či správanie. Môžete spúšťať viacero simulácií s rôznymi promptmi a testovať rôzne aspekty systému. Piatym krokom je nastavenie rozsahu a mierky simulácie – určíte, koľko rôznych person chcete vygenerovať, koľko konverzácií má každá persona absolvovať a aká má byť dĺžka každej konverzácie. Rovnako určíte, proti akým rizikám chcete testovať – bezpečnosť obsahu, sebapoškodzovanie, halucinácie, zaujatosť či iné dimenzie. Tieto konfiguračné možnosti vám umožnia vyvážiť komplexnosť testovania s časom a zdrojmi potrebnými na simuláciu. Malá simulácia môže zahŕňať 10 person, 30 konverzácií a 4–5 výmen na konverzáciu. Veľká simulácia môže obsahovať stovky person a tisíce konverzácií. Keď je všetko nakonfigurované, spustíte simuláciu. Snowglobe začne generovať persony a konverzácie a vy môžete v reálnom čase sledovať, ako sa persony vytvárajú a rozhovory prebiehajú. Systém zobrazuje detailné informácie o každej persone – štýl komunikácie, pozadie, prípady použitia a behaviorálne charakteristiky. Počas rozhovorov vidíte, ako váš AI systém reaguje na rôzne typy používateľov a otázok. Po skončení simulácie Snowglobe poskytne komplexnú analýzu a reportovanie výsledkov, vďaka ktorým identifikujete vzorce, zlyhania a oblasti na zlepšenie.

Analýza simulačných výsledkov a identifikácia módov zlyhania

Hodnota simulácie sa naplno prejaví až pri analýze výsledkov a vyvodení akčných záverov. Snowglobe poskytuje detailné reporty a analytické nástroje, ktoré vám pomôžu pochopiť, ako si váš AI systém viedol v tisícoch simulovaných interakcií. Analýza sa typicky sústreďuje na niekoľko kľúčových dimenzií. Po prvé, môžete skúmať celkovú úspešnosť a vzorce zlyhaní – v koľkých simulovaných interakciách získal používateľ užitočnú a presnú odpoveď? V koľkých prípadoch systém odmietol odpovedať, poskytol nesprávnu informáciu alebo sa správal neočakávane? Tieto agregované metriky vám dajú predstavu o celkovej spoľahlivosti systému. Po druhé, môžete podrobne analyzovať konkrétne módy zlyhania – ak systém zlyhal, aký bol charakter zlyhania? Odmietol odpovedať na otázku, na ktorú mal odpovedať? Poskytol nepresné informácie? Nepochopil zámer používateľa? Odpovedal v rozpore s vašimi komunikačnými zásadami? Kategorizovaním zlyhaní dokážete odhaliť vzorce a stanoviť priority riešenia problémov. Po tretie, viete analyzovať, ako systém zažili rôzne persony – narazili určité typy používateľov na viac problémov než iní? Mali používatelia s konkrétnym štýlom komunikácie alebo pozadím horšiu skúsenosť? Táto analýza môže odhaliť zaujatosť alebo okrajové prípady, ktoré by z agregovaných metrík neboli zrejmé. Po štvrté, môžete podrobne preskúmať jednotlivé konverzácie – Snowglobe umožňuje prezerať si konkrétne rozhovory medzi simulovanými používateľmi a AI systémom, čo vám pomôže pochopiť kontext a nuansy zlyhaní. Niekedy sa ukáže, že zlyhanie, ktoré v agregovaných štatistikách vyzeralo problematicky, je pri detailnom pohľade rozumné. Inokedy aj drobné zlyhanie odhalí hlbší problém so schopnosťou systému pochopiť zámer používateľa. Po piate, môžete porovnávať výsledky rôznych simulácií – ak spustíte simulácie s rôznou konfiguráciou, personami či promptmi, viete porovnať výsledky a zistiť, ako sa mení správanie systému pri zmenách. To vám umožní overovať hypotézy o možných zlepšeniach spoľahlivosti. Napríklad môžete spustiť simuláciu, zistiť, že systém príliš odmieta určité typy požiadaviek, upraviť systémový prompt na menej konzervatívny, a potom spustiť novú simuláciu na overenie, či sa problém vyriešil. Tento iteratívny prístup k zlepšovaniu je omnoho efektívnejší než zmeny na základe intuície alebo jednotlivých spätno-väzbových podnetov.

Simulácia vo veľkom: Poučenie z autonómnych vozidiel

Inšpirácia pre prístup Snowglobe pochádza z toho, ako automobilový priemysel využíva simulácie na dosahovanie spoľahlivosti vo veľkom rozsahu. Tento historický kontext je dôležitý, pretože ukazuje, že testovanie založené na simuláciách nie je nová ani neoverená metóda – desaťročia sa zdokonaľovala v jednom z najbezpečnejších odvetví vôbec. V odvetví autonómnych vozidiel sa simulácie stali nevyhnutnosťou, pretože testovanie v reálnych podmienkach nestačilo na dosiahnutie požadovanej úrovne bezpečnosti. Autonómne vozidlo musí zvládať milióny okrajových prípadov a zriedkavých situácií, ktoré sa v reálnom svete objavia raz za milióny najazdených míľ. Testovanie výhradne v reálnej prevádzke by si vyžadovalo neprakticky veľa času a zdrojov. Preto spoločnosti ako Waymo vyvinuli sofistikované simulačné prostredia, kde mohli svoje systémy testovať v miliardách simulovaných míľ jazdy. Tieto simulácie zahŕňali nielen normálne jazdné podmienky, ale aj okrajové prípady, zriedkavé situácie, nepriaznivé počasie, nečakané prekážky a ďalšie výzvy. Rozsah simulácií v autonómnych vozidlách je ohromujúci: Waymo vykonalo približne 20 miliárd simulovaných míľ oproti 20 miliónom najazdeným v reáli. Tento pomer 1000:1 medzi simulovaným a reálnym testovaním im umožnil identifikovať a opraviť problémy, ktoré by bolo takmer nemožné odhaliť len v reálnych podmienkach. Kľúčovým poznatkom je, že simulácia im umožnila dosiahnuť komplexné pokrytie všetkých možných scenárov spôsobom, ktorý by pri reálnom testovaní nebol možný. Rovnaký princíp platí aj pre AI agentov a generatívne AI systémy. Scenárov pre konverzačnú AI je obrovské množstvo – existuje nekonečno spôsobov, ako môžu používatelia so systémom inter