摘要：话说现在AI发展太快了，模型都能看图、听声、动手了，可咱评测AI不能还停留在“文本时代”那老一套。
话说现在AI发展太快了，模型都能看图、听声、动手了，可咱评测AI不能还停留在“文本时代”那老一套。
对于AI产品经理来说，搭建评测体系的关键目的，就是让AI产品的“能力”“体验”“价值”能实实在在地衡量，能对比，还能不断迭代优化。
不同阶段的AI产品，评测重点那可是大不一样。
刚开始冷启动的时候，就像刚学走路的孩子，得先看看“能不能用”。
这时候主要测基础功能完不完整，核心能力达不达标。
比如说对话机器人，就得看它能不能回答80%的高频问题，像电商平台刚开始推的智能客服，首先就得把商品咨询、物流查询这些基础问题解决好，不然用户问点啥都答不上来，那肯定不行。
到了增长阶段，就得看“好不好用”了。
这时候用户体验满意度和业务指标提升率就很关键。
就拿短视频平台的智能推荐系统来说，它的目标就是让用户多看视频，多互动，所以就得关注能不能提升视频播放完成率和用户互动率。
要是推荐的内容用户都不爱看，那这个推荐系统肯定得优化。
等产品成熟了，就得考虑“稳不稳定、够不够安全”了。
像金融领域的大模型，生成内容可不能违规，得确保违规率低于0.1%，这可是满足严格监管要求的关键。
每个产品都有自己的核心目标，比如智能客服，它的核心就是让机器代替人工，提高用户问题的解决准确率，所以评测的时候就得围绕这个目标来，不能只看对话流不流畅，得看实际解决问题的能力。
从技术层来看，AI模型的核心性能可是产品的根基。
不同的AI任务类型，像NLP、CV、推荐、语音等，都得有专属的指标来衡量。
NLP任务就得多关注语义理解准确率、文本生成流畅度，比如说翻译软件，翻译得准不准、语句流不流畅就很重要。
CV任务呢，图像识别准确率、目标检测速度是关键，像自动驾驶的图像识别模型，对行人、车辆的识别必须精准，而且速度要快，不然可没法保障行车安全。
这些模型性能指标还得结合业务场景来加权，再细分一些维度。
就说自动驾驶的图像识别模型，在复杂天气条件下，对行人、车辆的识别准确率权重肯定得更高，因为这直接关系到安全，而对背景物体的识别要求相对就没那么高。
除了技术上的硬指标，用户的感受也不能忽视。
从交互层来看，得从用户视角设计可感知的指标，可不能陷入“技术自嗨”。
比如说交互自然度，对话机器人要是老是答非所问，多轮对话上下文还老是断裂，用户问“它多少钱”，它都不知道“它”指的是前文的商品，那用户肯定不愿意用。
响应效率也很关键，语音助手从唤醒到回答的时间要是超过1.5秒，用户就会觉得卡顿，体验感一下子就下降了。
容错性也得考虑，用户输入有错别字或者口语化表达时，AI得能准确纠错；用户问了超出能力范围的问题，AI也不能生硬地说“不知道”，得友好拒答。
为了衡量这些体验指标，得用定量和定性结合的方法。
定量的话，可以通过埋点统计答非所问率、耗时超标率等，比如从用户行为日志里统计用户提问后10秒内再次提问的比例，这就能间接反映出用户的不满。
定性的话，就招募目标用户，让他们完成具体任务，像智能客服的目标用户是电商买家，就让他们用AI查询订单物流，记录任务完成率、操作困惑点，再进行访谈，这样就能更深入地了解用户的真实感受。
AI产品最终是要为业务服务的，所以得把AI能力转化成可量化的业务指标，这可是说服管理层认可价值的关键。
不同领域的业务指标不一样，智能客服的问题解决率、人工转接率、平均会话时长，都能反映出它的使用效率和为企业提效的程度。
要是引入智能客服后，人工转接率下降了，平均会话时长缩短了，那肯定能为企业节省不少人力成本。
智能推荐系统的点击率、转化率、用户留存率，就直接反映了推荐效果对业务的影响，点击率和转化率提高了，销售额自然也会增长。
AI产品是“活的”，需要持续迭代，所以评测体系得具备可扩展性，还得能跟踪长期效果。
迭代效率很重要，模型版本更新的评测周期越短越好，自动化评测覆盖率越高越好，这样就能更快地发现问题、解决问题。
效果衰减率也得关注，要是推荐AI的CTR每月下降超过2%，那就得重新训练了。
用户反馈闭环也不能少，用户的投诉和建议得及时处理，处理效率高了，才能根据用户反馈不断优化模型，让模型性能提升。
为了保障长期迭代能力，得搭建评测巡检体系，实时监控核心指标的长期趋势，还要定期做全量指标复测，对比迭代效果，确保模型能越用越好。
说白了，构建下一代AI评测体系，有三个核心原则得记住。
不能只看技术指标，技术指标是基础，但还得结合用户体验和业务价值，不然就算准确率99%，用户不用也是白搭。
得定量和定性结合，客观数据能反映结果，主观体验能反映感受，两者缺一不可。
而且评测体系不是一成不变的，得随着产品阶段、业务需求、法规要求不断优化。
只有这样，才能让AI评测真正适应多模态智能时代，让AI产品实现可量化、可对比、可迭代，为AI技术的发展和应用，打下坚实的基础。
来源：由典学法一点号