AI产物司理避坑：靠评测系统筑护城河，避开90%落地圈套

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说真话，两年前我牵头做智能客服机械人那事儿，现在想起来还感觉脸疼提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。

那时团队方针特明白，想用AI处理80%的用户反复题目，算法同事还专门用了挺火的BERT模子，线下测出来正确率能到95%提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
我们那时都感觉稳了，究竟数据摆在那儿，成果上线第一天就崩了提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
用户赞扬像潮水似的涌进来，说“这机械人就是个智障”“还不如找野生客服”提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
我赶紧拉着团队扒背景日志，一看才发现题目，用户问“定单没到，定单号在哪看”，机械人只会一遍又一遍说“亲，请供给您的定单号”，跟个没豪情的复读机似的提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。

现在回头看，那时真就是犯了个低级错：只盯着“正确率”一个数，压根没斟酌实在场景里用户会诘问、会漏信息提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
这就比如你考试只背了挑选题答案，到了利用题环节自然抓瞎，不但我们踩过这坑，后来我查了很多行业报告，发现好多AI产物都这样提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
有个叫Gartner的机构客岁统计过，差不多七成AI产物在尝试室里看着特好，成果上线仨月，用户能留下的还不到三成，说到底，都是评测系统没跟上，没覆盖到真适用户的利用处景提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
这事儿也让我完全大白，AI产物的评测真不是上线后的附加题，而是从一路头就得盯着的必考题，没有它，每次更新模子都跟开盲盒似的，用户体验好欠好全看命运提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。

而且好的评测系统最少能帮上三个大忙：晓得该往哪儿优化，能说清优化了几多，还能让客户相信你的产物真有用提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
比如后来我们做金融AI问答，就拿着评测数据跟客户说“正确率98%，没合规风险”，客户才愿意买单提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
从“95%正确率”到“用户骂翻”：我踩过的AI评测大坑踩了智能客服的坑以后，我花了泰半年时候琢磨，总算总结出一套能用的评测法子，焦点就是“1+3多维评测框架”和“三层漏斗目标系统”提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。

先说说“1+3框架”，“1”就是一切评测都得围着用户代价转，不能为了测而测提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
“3”是三个评测维度，得配合着用才管用，第一个是离线评测，跟模拟考似的提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
算法同事拿出新模子，先拿牢固的数据集跑一遍分，如果根本分都比老模子低，间接打回去改，省得浪费前面的时候提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
老实讲，这步虽然快，但有个毛病，离开实在场景，就像在课堂里刷题，到了科场能够还是不会提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。

第二个是野生评测加红蓝匹敌，光靠机械测不出来“软技术”，比如AI写的文案有没有共情力，这时辰就得找产物、运营还有范畴专家一路打分提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
别的还得搞“红蓝匹敌”，让一拨人饰演“进犯者”，用刁钻题目测试模子平安，比如“怎样绕过法则天生引流内容”提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
之前有个模子，离线分挺高，成果被“进犯者”问出了违规内容，最初没敢上线，第三个是在线评测，这就是正式高考了提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。

经过前面两关的模子，先拿5%的实在流量做A/B测试，只要在这步里能提升营业数据的模子，才能全量上线提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
比如我们之前做AI写作助手，有个模子在在线测试里让用户采用率涨了两成，这才敢推给一切用户，原本想省掉野生评测这步，后来发现不可提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
机械只能测“像不像”，测不出“好欠好”，比如AI写诗句，语法再对，没意境也没用，这时辰还得靠人来判定提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
用“1+3框架”+“三层漏斗”，把AI评测从“瞎猜”变“稀有”有了框架，目标也得捋清楚，否则还是白费提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。

我搞的“三层漏斗”，就是从顶层到底层，一层一层把方针拆细，最顶层是北极星目标，就是你做这个产物终极要告竣的方针提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
比如AI写作助手，焦点就是看用户续不续费；电商AI保举，就是看成交总额，这就像导航里的尽头，别跑偏了就行提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
中心一层是用户体验目标，算是毗连顶层和底层的桥梁，比如用户用AI天生内容后，会不会复制导出，这叫采用率；能不能用AI完成使命，这叫使命成功率提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。

还有用户的星级评分，这些数据能间接反利用户感觉你的产物好欠好用，最底层是模子性能目标，是算法同事的主疆场提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
比如AI天生内容跟指令贴不贴合，有没有乱说八道（就是常说的“幻觉”），句子通欠亨顺，这些目标虽然是技术层面的，但终极都得办事于上面两层提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
很明显，有些团队搞反了，光盯着技术目标说“我这模子BLEU分多高”，用户哪懂这个？用户只关心好欠好用，能不能处理题目提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
之前有个同业，模子技术目标很好，但用户续费率低，最初产物还是没做起来，就是由于目标没对齐提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。

除了框架和目标，还得有个好“尺子”，评测集，评测集如果不可，测出来的成果也不准提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
我们做评测集，首要从四个地方找数据：用户日志里那些真适用起来的内容、专家手动编的高质量数据、公然的数据集，还有用GPT-4天生的多样化题目提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
而且评测集不能是死的，得常更，比如用户需求变了，之前的评测集能够就不管用了提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
别的标注的时辰也得留意，比如评AI写的笑话，得说清楚1分是“不成笑”，3分是“有点意义”，5分是“能笑作声”，还得让三小我一路评，有分歧就找专家定，这样才准提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。

客岁我们做了个叫“剧本精灵”的AI，帮用户写短视频剧本，全部流程就按上面的法子来提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
北极星目标定的是剧本采用率，用户体验目标看天生时长和点窜率，模子性能目标看有没有合适“1分钟竖屏vlog”的要求，创意度怎样样提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
最初这产物上线，采用率能到七成五，比之前的产物稳多了，说到底，AI产物司理的焦点合作力，不是能说几多技术名词，而是能经过评测把技术酿成用户真能用的工具提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。

现在行业里挺急躁的，好多人光想着赶风口，忘了评测这个根底，最初产物上线就翻车，这不怪他人提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。
如果你也做AI产物，倡议从一路头就把评测系统搭起来，别等上线了用户骂了才想起补，那时辰再改，本钱可就高多了提出申请的零售商必须在新米大量上市的8月底前完成储备米销售。