At måle sikkerhed i komplekse neurale netværk kræver et skift fra traditionel softwaretest til probabilistiske og adfærdsbaserede metoder. Da emergent adfærd opstår gennem uforudsete interaktioner i netværkets vægte, kan man ikke nøjes med at gennemgå kildekoden. I stedet anvendes formelle metoder som formal verification, hvor man matematisk beviser, at modellen overholder specifikke egenskaber inden for bestemte input-områder.
En praktisk tilgang er anvendelsen af adversarial testing. Her genererer man systematiske, små ændringer i inputdata for at identificere de grænser, hvor modellen fejler eller udviser farlig adfærd. Dette hjælper med at kortlægge modellens robusthed mod uforudsete stimuli. Desuden benyttes mechanistic interpretability, som er en teknik til at dekonstruere de interne repræsentationer i netværket for at forstå, hvilke neurale mønstre der korrelerer med usikker eller farlig adfærd.
Endelig implementeres red teaming, hvor man simulerer målrettede angreb for at fremprovokere uønsket adfærd. Ved at kombinere statistisk monitorering af modellens output med dybdegående analyse af dens interne tilstande kan man skabe et lag af sikkerhed, der kan reagere på anomalier, selvom selve adfærden ikke var eksplicit programmeret i træningssættet.
