1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32. 33. 34. 35. 36. 37. 38. 39. 40. 41. 42. 43.

哈嘍，大家好，小玖注意到不少希望轉(zhuǎn)型成為 AI 產(chǎn)品經(jīng)理的朋友，普遍存在一個(gè)高度相似的認(rèn)知偏差。

很多人以為這份工作重點(diǎn)在于撰寫令人驚艷的產(chǎn)品需求文檔，或是與 UI 團(tuán)隊(duì)反復(fù)打磨界面交互的細(xì)節(jié)設(shè)計(jì)。

但實(shí)際上，真正決定 AI 產(chǎn)品成敗的核心環(huán)節(jié)，是一件看似乏味卻至關(guān)重要的任務(wù)——AI 產(chǎn)品效果評(píng)估。

從準(zhǔn)確性到信任度

如今構(gòu)建一款基礎(chǔ)的 AI 應(yīng)用已不再困難，調(diào)用現(xiàn)成接口、接入大模型服務(wù)，實(shí)現(xiàn)“可用”級(jí)別的功能幾乎可以瞬間完成。

然而，從“勉強(qiáng)能用”邁向“用戶體驗(yàn)出色”的關(guān)鍵躍升，并非依靠畫原型或?qū)懳臋n就能達(dá)成，必須依賴持續(xù)深入的效果評(píng)估和迭代優(yōu)化。

正如中國(guó)信通院魏凱所長(zhǎng)指出，大模型本身只是產(chǎn)品的“設(shè)計(jì)藍(lán)圖”，要將其轉(zhuǎn)化為實(shí)際價(jià)值，離不開專業(yè)的執(zhí)行團(tuán)隊(duì)。而效果評(píng)估，正是這支“施工隊(duì)”最核心的能力。

為何評(píng)估過(guò)程如此耗時(shí)費(fèi)力？首要原因在于缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。傳統(tǒng)軟件系統(tǒng)中，功能是否正常運(yùn)行往往有明確判斷依據(jù)，例如頁(yè)面跳轉(zhuǎn)是否成功、數(shù)據(jù)提交是否有響應(yīng)，結(jié)果清晰可測(cè)。

但 AI 類產(chǎn)品完全不同，特別是在文案生成、情感陪伴等場(chǎng)景下，輸出質(zhì)量的好壞具有極強(qiáng)主觀性。

你可能認(rèn)為某段回復(fù)過(guò)于冗長(zhǎng)，開發(fā)人員卻覺得信息完整詳盡，而管理層又覺得語(yǔ)氣冷淡、缺乏溫度。若未建立共識(shí)性的評(píng)價(jià)尺度，團(tuán)隊(duì)協(xié)作將陷入無(wú)休止的爭(zhēng)論，決策效率嚴(yán)重受阻。

更棘手的情況是“解決一個(gè)問(wèn)題，引發(fā)更多問(wèn)題”的連鎖反應(yīng)。有時(shí)為修復(fù)某個(gè)典型錯(cuò)誤案例調(diào)整了提示詞或更新知識(shí)庫(kù)后，原本表現(xiàn)良好的用例突然開始輸出錯(cuò)誤內(nèi)容。

這種現(xiàn)象被稱為大模型的“災(zāi)難性遺忘”，說(shuō)明零散修補(bǔ)無(wú)法根治問(wèn)題，唯有構(gòu)建系統(tǒng)化、全流程的評(píng)估機(jī)制才能有效應(yīng)對(duì)。

能力與實(shí)效的雙重考量

那么，這項(xiàng)復(fù)雜且關(guān)鍵的任務(wù)該如何推進(jìn)？結(jié)合行業(yè)實(shí)踐與實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，小玖提煉出三步實(shí)施策略，幫助你扎實(shí)做好 AI 效果評(píng)估：

第一步是構(gòu)建高質(zhì)量的評(píng)估數(shù)據(jù)集。這是一項(xiàng)繁瑣但不可或缺的基礎(chǔ)工程。

數(shù)據(jù)集不能隨意拼湊，必須具備廣泛覆蓋性：既要包含基礎(chǔ)性問(wèn)題以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷幕纠斫饽芰Γ惨O(shè)置復(fù)雜的邏輯推理題來(lái)驗(yàn)證核心功能表現(xiàn)，甚至需要納入用戶提出的非常規(guī)、邊界性強(qiáng)的問(wèn)題，用于測(cè)試系統(tǒng)的容錯(cuò)與應(yīng)變水平。

第二步是選擇合適的評(píng)估方式，在成本控制與結(jié)果精度之間取得平衡。自動(dòng)化評(píng)分是一種高效手段，比如利用更高階的大模型對(duì)目標(biāo)產(chǎn)品進(jìn)行打分，速度快、開銷低，適合在快速迭代階段觀察整體趨勢(shì)變化。

人工評(píng)審雖然周期較長(zhǎng)、人力成本高，但在涉及情緒表達(dá)、專業(yè)判斷或倫理敏感內(nèi)容時(shí)，人類的感知力和判斷力仍不可替代，能提供最可靠的評(píng)估結(jié)論。

第三步是開展深度歸因分析，這才是評(píng)估工作的真正價(jià)值所在。當(dāng)?shù)玫揭粋€(gè)如“準(zhǔn)確率為75%”的結(jié)果時(shí)，絕不能止步于此，必須進(jìn)一步拆解背后的具體問(wèn)題。

究竟是信息檢索不充分導(dǎo)致遺漏關(guān)鍵點(diǎn)？還是排序算法未能優(yōu)先呈現(xiàn)最優(yōu)答案？亦或是大模型自身在生成過(guò)程中出現(xiàn)邏輯斷裂？只有將問(wèn)題定位到如此精細(xì)的程度，技術(shù)團(tuán)隊(duì)才能實(shí)施精準(zhǔn)干預(yù)。

小玖始終堅(jiān)信一個(gè)理念：效果評(píng)估不應(yīng)淪為向上匯報(bào)的裝飾性報(bào)表，而應(yīng)被視為對(duì) AI 模型的一場(chǎng)場(chǎng)“模擬考試”。

若缺乏系統(tǒng)性的測(cè)試流程，僅憑少量樣本草率判斷性能，本質(zhì)上是在碰運(yùn)氣，既難以暴露潛在缺陷，也無(wú)法科學(xué)制定優(yōu)化優(yōu)先級(jí)。

還需特別強(qiáng)調(diào)的是，AI 產(chǎn)品的評(píng)估維度正在不斷演進(jìn)。除了傳統(tǒng)的準(zhǔn)確率、召回率等技術(shù)指標(biāo)外，“AI 陪伴率”這類從真實(shí)用戶行為出發(fā)的新標(biāo)準(zhǔn)正逐漸成為衡量產(chǎn)品價(jià)值的關(guān)鍵指標(biāo)。

畢竟，產(chǎn)品的最終評(píng)判權(quán)掌握在用戶手中。唯有將技術(shù)層面的量化評(píng)估與真實(shí)的用戶反饋深度融合，才能打造出真正貼合需求、具備市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的 AI 產(chǎn)品。

AI 產(chǎn)品經(jīng)理的核心優(yōu)勢(shì)，從來(lái)不在于是否會(huì)使用原型工具，而在于能否以極大的耐心與科學(xué)的方法，把一款初始版本僅有60分的產(chǎn)品逐步打磨至接近完美的100分。

而這一整套方法論的根基，就在于能否將效果評(píng)估做深、做細(xì)、做實(shí)。小玖相信，只要把評(píng)估體系的地基打得足夠牢固，再輔以持續(xù)不斷的迭代升級(jí)，就一定能打造出真正經(jīng)得起市場(chǎng)考驗(yàn)的 AI 產(chǎn)品。

信源來(lái)源：2025-05-19 科技日?qǐng)?bào) 部署應(yīng)用大模型需專業(yè)“施工隊(duì)”