60分到100分難突破？AI產品評估成關鍵，直接決定產品生死走向

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哈嘍，大家好，小玖注意到不少希望轉型成為 AI 產品經理的朋友，普遍存在一個高度相似的認知偏差。

很多人以為這份工作重點在于撰寫令人驚艷的產品需求文檔，或是與 UI 團隊反復打磨界面交互的細節設計。

但實際上，真正決定 AI 產品成敗的核心環節，是一件看似乏味卻至關重要的任務——AI 產品效果評估。

從準確性到信任度

如今構建一款基礎的 AI 應用已不再困難，調用現成接口、接入大模型服務，實現“可用”級別的功能幾乎可以瞬間完成。

然而，從“勉強能用”邁向“用戶體驗出色”的關鍵躍升，并非依靠畫原型或寫文檔就能達成，必須依賴持續深入的效果評估和迭代優化。

正如中國信通院魏凱所長指出，大模型本身只是產品的“設計藍圖”，要將其轉化為實際價值，離不開專業的執行團隊。而效果評估，正是這支“施工隊”最核心的能力。

為何評估過程如此耗時費力？首要原因在于缺乏統一標準。傳統軟件系統中，功能是否正常運行往往有明確判斷依據，例如頁面跳轉是否成功、數據提交是否有響應，結果清晰可測。

但 AI 類產品完全不同，特別是在文案生成、情感陪伴等場景下，輸出質量的好壞具有極強主觀性。

你可能認為某段回復過于冗長，開發人員卻覺得信息完整詳盡，而管理層又覺得語氣冷淡、缺乏溫度。若未建立共識性的評價尺度，團隊協作將陷入無休止的爭論，決策效率嚴重受阻。

更棘手的情況是“解決一個問題，引發更多問題”的連鎖反應。有時為修復某個典型錯誤案例調整了提示詞或更新知識庫后，原本表現良好的用例突然開始輸出錯誤內容。

這種現象被稱為大模型的“災難性遺忘”，說明零散修補無法根治問題，唯有構建系統化、全流程的評估機制才能有效應對。

能力與實效的雙重考量

那么，這項復雜且關鍵的任務該如何推進？結合行業實踐與實戰經驗，小玖提煉出三步實施策略，幫助你扎實做好 AI 效果評估：

第一步是構建高質量的評估數據集。這是一項繁瑣但不可或缺的基礎工程。

數據集不能隨意拼湊，必須具備廣泛覆蓋性：既要包含基礎性問題以檢驗模型的基本理解能力，也要設置復雜的邏輯推理題來驗證核心功能表現，甚至需要納入用戶提出的非常規、邊界性強的問題，用于測試系統的容錯與應變水平。

第二步是選擇合適的評估方式，在成本控制與結果精度之間取得平衡。自動化評分是一種高效手段，比如利用更高階的大模型對目標產品進行打分，速度快、開銷低，適合在快速迭代階段觀察整體趨勢變化。

人工評審雖然周期較長、人力成本高，但在涉及情緒表達、專業判斷或倫理敏感內容時，人類的感知力和判斷力仍不可替代，能提供最可靠的評估結論。

第三步是開展深度歸因分析，這才是評估工作的真正價值所在。當得到一個如“準確率為75%”的結果時，絕不能止步于此，必須進一步拆解背后的具體問題。

究竟是信息檢索不充分導致遺漏關鍵點？還是排序算法未能優先呈現最優答案？亦或是大模型自身在生成過程中出現邏輯斷裂？只有將問題定位到如此精細的程度，技術團隊才能實施精準干預。

小玖始終堅信一個理念：效果評估不應淪為向上匯報的裝飾性報表，而應被視為對 AI 模型的一場場“模擬考試”。

若缺乏系統性的測試流程，僅憑少量樣本草率判斷性能，本質上是在碰運氣，既難以暴露潛在缺陷，也無法科學制定優化優先級。

還需特別強調的是，AI 產品的評估維度正在不斷演進。除了傳統的準確率、召回率等技術指標外，“AI 陪伴率”這類從真實用戶行為出發的新標準正逐漸成為衡量產品價值的關鍵指標。

畢竟，產品的最終評判權掌握在用戶手中。唯有將技術層面的量化評估與真實的用戶反饋深度融合，才能打造出真正貼合需求、具備市場競爭力的 AI 產品。

AI 產品經理的核心優勢，從來不在于是否會使用原型工具，而在于能否以極大的耐心與科學的方法，把一款初始版本僅有60分的產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估做深、做細、做實。小玖相信，只要把評估體系的地基打得足夠牢固，再輔以持續不斷的迭代升級，就一定能打造出真正經得起市場考驗的 AI 產品。

信源來源：2025-05-19 科技日報 部署應用大模型需專業“施工隊”