AI产品中最常缺失的部分:为什么所有人都需要重视AI评估

上周在上海的一场AI培训中,一位销售同事向我提出了一个很有代表性的问题:”客户对我们的AI产品总是不够放心,因为不确定自己到底买到了什么,这个东西是不是靠谱。”这个困惑反映了当前AI产品市场的一个核心问题:与传统软件不同,AI产品的质量很难直观判断,这让客户、销售人员,甚至产品开发者都感到不安。

解决这个问题的关键,就是今天我们要深入探讨的AI评估(Evals)。它不仅是一项技术任务,更是解决AI时代‘信任危机’的根本解法。

告别“感觉良好”:为什么说AI评估是信任的基石?

简单来说,AI评估之于生成式AI,就如同单元测试和质量保证脚本之于传统软件开发。它们都是确保产品质量、建立用户信心的关键手段。

但AI评估的重要性远超传统软件测试。传统软件就像一台精密的钟表,相同的输入总是产生相同的输出,结果可预期,错误信息明确。而AI系统更像一个有创造力但经验有限的助手,它可能对同一个问题给出不同的答案,有时候答案听起来很专业但实际是错的,有时候虽然事实正确但”感觉不对”。

这种不确定性正是AI产品面临信任危机的根源。客户购买传统软件时,功能清单一目了然,性能指标明确可测。但面对AI产品时,他们面临的是一系列模糊的承诺:”智能客服”、”自动化分析”、”个性化推荐”。这些词汇听起来很美好,但具体能做什么、做得怎么样,往往语焉不详。

AI产品“靠不住”的三大根源

为什么AI产品会表现得如此“靠不住”?这源于开发者与AI系统之间存在的三道难以逾越的鸿沟:

理解的鸿沟:无法看清的海量数据

现代AI系统每天要处理成千上万的输入,就像一个全天候运营的千人客服中心 - 你无法监听每一通电话,但又需要确保服务质量。你必须设计抽样检查机制、建立质量评估标准、制定改进流程。AI系统面临的正是同样的挑战,只是规模更大、复杂度更高。

规范的鸿沟:模糊指令下的“猜心游戏”

当你给新员工布置任务,如果你只说”把这个项目做好”,结果往往是一场灾难。人类的指令往往充满歧义,而AI需要非常精确的指导才能表现良好。比如要求AI”总结这封邮件的重点” ,看似简单明确,但实际上隐含着无数问题:总结应该多详细 ?用段落还是列表 ?要包括隐含信息吗 ?应该采用什么样的语调语气?AI无法猜测我们的真实意图,除非我们明确地告诉它。

泛化的鸿沟:复杂场景下的“判断失误”

即使是最有经验的专家,面对全新的情况时也可能做出错误判断。AI也是这样 - 在大部分情况下表现优秀,遇到训练时较少见的情况时仍可能出错。例如一个邮件处理AI在看到正文中提到”奥特曼”时,可能错误地将其识别为发件人,而不是理解这只是邮件内容的一部分。这个问题永远无法完全消除,因为现实世界的复杂性总是超出任何训练数据集的覆盖范围。

为什么AI评估如此困难?

理解了三大根源后,我们就能明白为什么AI评估比传统软件测试困难得多:

首先,没有通用的评估标准。每个AI应用都需要重新设计评估体系,就像每个行业都有自己的质量标准一样。医疗AI的评估标准完全不同于客服AI,即使都是”聊天机器人”。

其次,需求在使用过程中不断演化。用户最初可能期望AI生成段落形式的总结,但使用后发现要点形式更容易阅读。评估标准必须随着产品发展不断调整,这是一个动态的过程。

第三,很难定义”好”的标准。传统软件的正确性相对明确,而AI产品涉及多个维度的权衡:准确性、完整性、简洁性、风格等。不同用户对这些维度的重视程度不同,很难制定统一标准。

最后,必须使用真实数据进行测试。通用基准测试无法捕捉特定应用的失败模式,就像驾照考试无法保证在所有道路条件下都能安全驾驶一样。有效的评估需要在真实业务场景中进行。

打破困局:系统化构建AI信任的三步循环

面对这些挑战,成功的AI产品团队都采用了系统化的评估方法。这个方法包含一个持续改进的三步循环:分析、衡量、改进

第一步:深入分析

这是整个评估体系的基础,需要像侦探一样仔细观察AI系统的行为模式。具体来说,要选择代表性的真实数据样本,让AI处理这些数据,然后人工检查输入输出对,识别出现问题的场景和模式。

这个过程不是随机抽查,而是有策略的分析。需要覆盖不同类型的输入、不同的复杂度、不同的边界情况。例如,如果是邮件处理AI,就要测试正式邮件、非正式邮件、包含附件的邮件、多语言邮件等各种情况。

通过这种分析,通常会发现两类主要问题:一是指令不够明确导致的规范问题,二是AI在特定情况下泛化能力不足导致的一致性问题。

第二步:量化测量

发现问题模式后,需要设计具体的量化指标来测量这些问题。这就像建立企业KPI体系,用数据来追踪AI系统的表现。

这里有两种主要的评估方式:

  • 基于标准答案的评估适用于有明确对错的任务,比如信息提取、分类判断。就像学校考试一样,有标准答案可以直接对比;
  • 基于规则的评估则适用于更主观的任务,重点检查AI是否遵守预设的行为规范,比如确保客服AI不提供医疗建议,或者检查生成的代码是否包含必要注释。

关键是要建立二元化的评估标准(通过/失败),而不是复杂的评分系统。复杂评分往往主观性强、一致性差,而简单的通过/失败判断更容易标准化和自动化。

第三步:针对性改进

基于测量结果,进行有针对性的优化。这可能包括三个层面的改进:

  • 指令层面的改进是最直接的,比如重新设计更明确的提示词、提供更好的示例、明确输出格式要求;
  • 数据层面的改进包括增加训练样本、改善数据质量、优化检索策略;
  • 架构层面的改进则可能涉及调整模型参数、改变处理流程、甚至更换模型。

改进后,重新进入分析步骤,形成持续优化的循环。这个循环不是一次性的项目,而是产品生命周期内的常态化过程。

构建评估标准的实用技巧

在实际操作中,有几个关键技巧能够提高评估效率:

  • 优先使用简单的规则检查,比如关键词验证、格式检查、逻辑一致性验证。这些检查成本低、速度快、可靠性高;
  • 对于复杂的判断任务,可以采用”AI作为评判者”的方法,用一个专门训练的AI来评估另一个AI的输出。但这需要大量标注数据来训练评判AI,成本相对较高;
  • 建立分层的评估体系。核心功能使用严格的自动化评估,边缘情况使用人工抽检,定期进行全面的人工审核。这样既保证了效率又控制了成本。

给企业决策者的评估清单

对于正在考虑采购AI产品的企业决策者,以下几个问题可以帮助评估产品的可靠性:

  • 能力边界是否明确? 优秀的AI产品供应商应该能够清楚告诉你,产品在什么场景下表现最佳,在什么情况下可能出现问题,有哪些明确不能处理的任务。模糊的承诺往往意味着供应商自己也不清楚产品的真实能力;
  • 是否有可验证的性能数据? 要求供应商提供基于真实业务场景的测试结果,而不是实验室环境下的理想数据。这些数据应该包括准确率、召回率、处理速度等关键指标,以及在边界情况下的表现;
  • 监控和预警机制是否完善? 询问产品如何实时监控性能,如何发现异常,以及出现问题时的处理流程。优秀的AI产品应该具备自我诊断能力,就像现代汽车的故障检测系统;
  • 改进机制是否可持续? 了解供应商的产品迭代计划、数据反馈机制、模型更新频率。AI技术发展迅速,产品必须具备持续改进的能力才能保持长期价值;
  • 风险控制措施是否充分? 这包括数据安全保护、错误输出防范、应急处理方案等。特别要关注在关键业务场景中的安全机制。

给销售人员的沟通策略

回到本文开始时那位需要向客户介绍AI产品的销售人员的案例,掌握AI评估相关的沟通技巧能够显著提升客户信心:

  • 用数据说话,不要只谈概念。不要说”我们的AI很智能”,而要说”在1000个真实客户案例测试中,我们的准确率达到95%”。具体的数据比抽象的形容词更有说服力;
  • 主动展示限制和边界。这听起来反直觉,但透明度实际上能增加信任。主动告诉客户产品在什么情况下可能表现不佳,以及相应的应对措施。这比让客户自己发现问题要好得多;
  • 准备真实场景的演示。不要只展示理想情况下的完美表现,也要演示产品如何处理困难场景、边界情况、甚至失败情况。展示产品的可控性和可预测性;
  • 建立长期服务的预期。强调AI产品不是一次性交付的软件,而是需要持续优化的服务。解释评估和改进机制如何确保产品随着使用越来越符合客户需求;
  • 用类比帮助理解。将AI评估比作体检、汽车年检、财务审计等客户熟悉的概念,帮助他们理解为什么这个过程是必要的、有价值的。

展望未来:评估将成为核心竞争力

随着AI技术的普及,AI评估将从一个技术细节演变为核心竞争力。那些能够建立系统化评估体系的组织,将在激烈的市场竞争中获得决定性优势。

因为客户最终购买的,不是一个看不见摸不着的算法,而是一份可以被验证的确定性。在充满不确定性的AI浪潮中,谁能通过系统化的评估为客户提供这份稀缺的“确定性”,谁就掌握了未来竞争的终极钥匙。