准备做AI评测时,先别急着确认题单

一份AI评测方案拿到手，最容易被确认的是题单：问题写了多少，涉及哪些内容，答案准备怎样收集。较难确认的是另一件事——这批结果出来以后，企业究竟准备据此判断什么。这个问题留到报告阶段再讨论，往往已经太晚。

PART 01

以下是一种假设情境。企业希望了解，用户询问某类服务时，AI能否准确说明自己的服务范围。另一家企业则关心，在具体选择条件下，AI是否会把自己纳入考虑。两家企业都可能提出“测一下品牌在AI里的表现”，但真正需要回答的事情不同。

图示：同一句需求，两种研究用途

如果直接沿用一份围绕品牌编写的题单，两种需求可能得到相似的统计结果。相似的数字并不说明需求已经被同时满足。题目在语言上完整，只能证明问题说清了，不能证明它值得进入这次正式测量。

PART 02

问题包应当是前期研究和评测设计的结果。它要承接企业的疑问，让执行团队知道为什么观察这些答案，也让管理者理解报告将回答什么。

图示：问题包承接前期研究

一旦采集结束，未被观察的内容就不能靠解释补齐。若起点关心的是选择场景，报告却只有一般性的品牌提及，编辑可以让文字更顺畅，却不能把现有证据变成另一种证据。

因此，评测立项需要确认的还有研究用途。企业可以问：这批结果能帮助我弄清什么？哪些事情即使完成测量，也不能由这份报告回答？这不是要求团队承诺答案，而是确认研究的责任范围。

PART 03

初步试问有自己的用处。它可以帮助团队熟悉平台，发现尚未想到的现象，或把一个宽泛疑问逐步说清。立项前不必确定所有问题，试问也可以帮助团队补充研究方向。

但初步发现仍是待核实的线索。不能因为看见一次提及、遗漏或表述偏差，就把它提升为正式项目结论。探索之后，企业仍需回到原来的疑问，说明为什么值得继续测，以及测到的结果准备怎样理解。

图示：试问与正式测量的责任不同

研究团队需要理解企业和决策背景，目的限于确定什么值得测。AIVI Lab不借这一步替企业制定整体战略，也不以有利结果作为评测成立的条件。

确认题单时，企业应清楚这份报告能够回答哪些问题，还有哪些问题需要另作研究。