Towards Automated Error Discovery: A Study in Conversational AI

📄 arXiv: 2509.10833v1 📥 PDF

作者: Dominic Petrak, Thy Thy Tran, Iryna Gurevych

分类: cs.CL, cs.AI, cs.HC, cs.LG

发布日期: 2025-09-13

备注: Accepted to EMNLP 2025 main conference

💡 一句话要点

提出SEEED框架，用于自动化发现对话AI中的未知错误，提升模型鲁棒性。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 对话AI 错误检测 自动化错误发现 软聚类 表示学习

📋 核心要点

  1. 现有LLM在检测对话AI错误时，难以识别未明确指定的错误，例如模型更新或用户行为变化导致的。
  2. SEEED框架通过软聚类和扩展的编码器，自动化发现并定义对话AI中的错误，提升错误检测能力。
  3. 实验表明，SEEED在多个数据集上优于GPT-4o和Phi-4等基线，尤其在未知错误检测上提升显著。

📝 摘要（中文）

尽管基于LLM的对话智能体展现出强大的流畅性和连贯性，但它们仍然会产生不期望的行为（错误），这些错误难以在部署期间阻止其影响用户。最近的研究利用大型语言模型（LLM）来检测错误并指导响应生成模型改进。然而，当前的LLM难以识别未在其指令中明确指定的错误，例如由响应生成模型的更新或用户行为的转变引起的错误。在这项工作中，我们引入了自动化错误发现，这是一个用于检测和定义对话AI中错误的框架，并提出了SEEED（软聚类扩展的基于编码器的错误检测），作为其实现的基于编码器的方法。我们通过放大负样本的距离权重来增强软近邻损失，并引入基于标签的样本排序来选择高度对比的示例，以实现更好的表示学习。SEEED在多个错误标注的对话数据集上优于调整后的基线（包括GPT-4o和Phi-4），将检测未知错误的准确率提高了高达8个百分点，并展示了对未知意图检测的强大泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决对话AI系统中自动错误发现的问题。现有方法，特别是依赖大型语言模型的方法，在检测未明确指定的错误时表现不佳。这些错误可能源于响应生成模型的更新，或者用户行为的转变，导致模型无法有效识别和处理这些新的、未知的错误类型。因此，如何自动化地发现和定义这些未知的错误，是本研究要解决的核心问题。

核心思路：SEEED的核心思路是利用基于编码器的模型，学习对话数据的表示，并通过软聚类的方式，将相似的对话聚类在一起。通过增强负样本的距离权重，以及引入基于标签的样本排序，使得模型能够更好地区分不同的错误类型，从而提高未知错误的检测准确率。这种方法的核心在于学习更具区分性的对话表示，以便能够识别出与已知错误模式不同的新型错误。

技术框架：SEEED框架主要包含以下几个关键模块：1) 编码器：用于将对话数据编码成向量表示。2) 软近邻损失：用于训练编码器，使得相似的对话在向量空间中距离更近，不相似的对话距离更远。3) 距离权重放大：通过放大负样本的距离权重，增强模型区分不同错误类型的能力。4) 基于标签的样本排序：选择具有高度对比性的样本，用于训练编码器，提高表示学习的效果。整体流程是，首先利用编码器将对话数据编码成向量表示，然后利用软近邻损失和距离权重放大来训练编码器，最后利用训练好的编码器进行错误检测。

关键创新：SEEED的关键创新在于以下几个方面：1) 自动化错误发现框架：提出了一个完整的自动化错误发现框架，可以自动检测和定义对话AI中的错误。2) 软聚类扩展的编码器：利用软聚类的方式，将相似的对话聚类在一起，从而提高错误检测的准确率。3) 距离权重放大：通过放大负样本的距离权重，增强模型区分不同错误类型的能力。4) 基于标签的样本排序：选择具有高度对比性的样本，用于训练编码器，提高表示学习的效果。与现有方法的本质区别在于，SEEED能够有效地检测未明确指定的错误，而现有方法通常只能检测已知的错误类型。

关键设计：在SEEED中，关键的设计包括：1) 编码器的选择：可以使用各种预训练的语言模型作为编码器，例如BERT、RoBERTa等。2) 软近邻损失的实现：可以使用各种软近邻损失函数，例如Soft Nearest Neighbor Loss。3) 距离权重放大的策略：可以使用各种距离权重放大的策略，例如指数衰减、线性衰减等。4) 基于标签的样本排序算法：可以使用各种样本排序算法，例如基于置信度的排序、基于熵的排序等。具体的参数设置需要根据具体的任务和数据集进行调整。

📊 实验亮点

SEEED在多个错误标注的对话数据集上进行了评估，并与包括GPT-4o和Phi-4在内的基线模型进行了比较。实验结果表明，SEEED在检测未知错误方面的准确率提高了高达8个百分点，并且展示了对未知意图检测的强大泛化能力。这些结果表明，SEEED能够有效地检测和定义对话AI中的未知错误，从而提高系统的鲁棒性和可靠性。

🎯 应用场景

SEEED框架可应用于各种对话AI系统，例如聊天机器人、虚拟助手等，用于自动化地检测和修复系统中的错误。通过及时发现和解决这些错误，可以提高对话AI系统的鲁棒性和用户体验。此外，该框架还可以用于评估对话AI系统的性能，并指导模型的改进。未来，SEEED有望成为对话AI系统开发和维护的重要工具。

📄 摘要（原文）

Although LLM-based conversational agents demonstrate strong fluency and coherence, they still produce undesirable behaviors (errors) that are challenging to prevent from reaching users during deployment. Recent research leverages large language models (LLMs) to detect errors and guide response-generation models toward improvement. However, current LLMs struggle to identify errors not explicitly specified in their instructions, such as those arising from updates to the response-generation model or shifts in user behavior. In this work, we introduce Automated Error Discovery, a framework for detecting and defining errors in conversational AI, and propose SEEED (Soft Clustering Extended Encoder-Based Error Detection), as an encoder-based approach to its implementation. We enhance the Soft Nearest Neighbor Loss by amplifying distance weighting for negative samples and introduce Label-Based Sample Ranking to select highly contrastive examples for better representation learning. SEEED outperforms adapted baselines -- including GPT-4o and Phi-4 -- across multiple error-annotated dialogue datasets, improving the accuracy for detecting unknown errors by up to 8 points and demonstrating strong generalization to unknown intent detection.