AI 项目评估的提前规划

Source: Towards Data Science

请提供您希望翻译的具体文本内容，我将为您翻译成简体中文。

在构建之前评估 AI 项目

当提出一个新的 AI 驱动的产品或功能——比如基于大语言模型的代理时，产品和工程团队会迅速开始头脑风暴使用场景和 hype。

如果你在那个会议室里，你应该首先提出的 问题 是：

“我们将如何评估它？”

有时这会引发争论：真的需要进行 AI 评估吗？我们可以推迟（甚至完全跳过）吗？

关键要点

只有在 想要知道它是否有效 时才需要进行 AI 评估。没有任何评估就直接上线，就等于在业务和客户影响上盲目飞行——这是大多数组织负担不起的。

在开始构建 AI 之前你需要的准备

1. 明确的成功指标

   • 业务层面的关键绩效指标（如转化率、流失率降低、收入提升）
   • 产品层面的指标（如任务完成时间、错误率）
   • 用户体验指标（如满意度评分、净推荐值）

2. 基线测量

   • 捕获现有系统或手动流程的当前性能。
   • 建立用于后续比较的“真实标签”数据集。

3. 评估框架

   • 定量：准确率、精确率/召回率、F1、BLEU、ROUGE、延迟、每请求成本。
   • 定性：人工在环审查、可用性测试、偏差审计。
   • 安全与合规：隐私影响评估、监管检查、鲁棒性测试。

4. 数据策略

   • 确定训练、验证和测试所需的数据。
   • 确保数据质量、代表性和正确标注。
   • 规划持续的数据收集以监控漂移。

5. 实验设计

   • 选择 A/B 测试、金丝雀发布或离线仿真。
   • 确定样本量、持续时间和统计显著性阈值。

6. 利益相关者对齐

   • 记录每个指标的负责人以及谁将根据结果采取行动。
   • 建立定期审查节奏（如每周仪表盘、上线后回顾）。

7. 风险缓解计划

   • 概述模型表现不佳时的备选机制。
   • 准备回滚策略和用户沟通计划。

Quick Checklist

TL;DR

如果你想确信你的 AI 功能能够带来价值，就必须在开始构建之前就规划好其评估方式。 跳过这一步是大多数企业承担不起的赌博。使用上面的清单，确保你能够从第 1 天起就衡量成功。

目标

AI 应该做什么？

• 定义其目的。
• 想象它按预期工作时的最终状态。

为什么这很重要

许多团队在没有明确答案的情况下就开始构建 AI 产品。没有共享的愿景：

• 很难设定有意义的成功指标。
• 期望不一致会在后期显现，导致代价高昂的冲突。

当目标未定义时会发生什么

1. 范围蔓延 – AI 被“因为有价值”而加入，而不是因为它解决了具体问题。
2. 内部分歧 – 一个利益相关者可能认为项目成功，而另一个则认为失败。
3. 资源浪费 – 在发现不对齐之前，时间、精力和预算都被消耗。

如何避免混乱

• 事先达成一致 关于 AI 的目标。
• 记录 所期望的结果和成功标准。
• 在任何开发开始前 将此愿景传达给所有利益相关者。

通过在早期建立清晰、共享的目标，你为可衡量的成功和项目期间更顺畅的协作奠定基础。

KPIs

仅仅想象一个 AI 产品或功能能够运行是不够的。必须把这种愿景转化为可衡量的形式——例如关键绩效指标（KPIs）——这样我们才能随后构建所需的评估工具来计算它们。

• 定性数据（例如“嗅探测试”）可以提供一些色彩，但仅依赖临时的用户试验而没有系统性的计划，无法产生足够可靠的信息来概括产品成功与否。
• “感觉还行”或“没人抱怨”之类的氛围感受既懒散又无效。

为什么系统化测量很重要

1. 统计显著性——收集足够的数据以形成统计显著的图景可能成本高、耗时，但远胜于伪科学的猜测。
2. 代表性——抽样检查或自愿反馈很少能代表更广泛的用户体验。很多用户不会主动分享他们的好坏体验。
3. 测试用例严谨性——针对基于 LLM 的工具的测试用例不能随意临时编造。你必须：
   • 确定你关心的使用场景。
   • 定义能够捕捉这些场景的测试。
   • 充分运行测试，以对结果范围有信心。

这些测试的定义和执行将在后期进行，但使用场景的识别和初步 KPI 规划应当现在就开始。

Source: …

在比赛前设定目标线

提前思考评估和测量 （事先） 有助于防止你和团队（显性或隐性）“操纵数据”。在项目构建后——或部署后——才 定义 KPI，往往会导致选择更容易测量或更容易实现的指标，而不是那些真正反映成功的指标。

在社会科学研究中，这种张力体现在 测量效度 的概念上：你能测量的东西 与 真正重要的东西 之间的差异。

为什么测量效度很重要

• 定义构念 – 明确阐述“成功”是什么样子（例如，健康、用户满意度、生产力）。
• 分解构念 – 将其拆解为组成部分，并为每个部分识别合适的指标。
• 避免代理简化 – 使用单一、便利的代理（例如，用 BMI 代表健康）虽然成本低、操作简便，但它很少能完整捕捉概念，因而缺乏效度。

示例：衡量健康

开发前的实用步骤

1. 用可观察的实际语言阐述成功的具体愿景。
2. 将该愿景转化为可衡量的目标（即你的初始 KPI）。
3. 如有必要，将每个 KPI 拆解为更细粒度的子指标。
4. 记录每个指标的依据，以防后期出现“移动目标线”的情况。

在 AI 工具的开发真正开始之前，总会有未知因素。你能做的最好的事，就是现在设定清晰、可辩护的目标线，并在整个项目中坚持它们。

Source: …

思考风险

为什么先进行风险对话？

• 提前对齐： 在项目启动之初讨论风险容忍度，有助于在项目加速之前显现不同的观点。
• 影响成功标准： 一旦了解组织对不确定性的舒适度，成功的定义可能会随之改变。
• 塑造测试策略： 知晓可接受的风险水平会指导后续工作流中验证和监控测试的设计。

大语言模型的特性

• 非确定性行为： 相同的提示在不同运行时可能产生不同的响应。
• 对业务的影响：
  • 模型偶尔会产生新颖的、不可取的或单纯奇怪的输出。
  • 你无法保证 AI 代理每次都完全按照预期行为。

管理“百次案例”风险

1. 识别失效模式： 列举可能遇到的错误或意外行为类型。
2. 评估影响： 确定每种失效模式可能带来的业务、法律或声誉后果。
3. 设定接受阈值： 决定哪些风险是可容忍的，哪些需要进行缓解。
4. 纳入 AI 评估： 使用上述分析来完善整体 AI 风险评估框架和监控计划。

通过在前期就开展此类对话，你可以形成对“可接受风险”何貌的共同认知，从而使基于 LLM 的解决方案在开发、测试和治理方面更加聚焦。

结论

这可能会让人觉得信息量很大——我在还没有人写任何代码之前就给你一整套待办事项！然而，AI 项目的评估比许多其他类型的软件项目更为重要，因为我之前描述的 LLM 本身具有的非确定性特征。

要打造一个能够创造价值并提升业务的 AI 项目，需要进行细致的审查、周密的规划以及对自己期望达成的目标和如何应对意外情况的诚实自我评估。在构建 AI 评估的过程中，你会思考可能出现的各种问题（幻觉、工具误用等），以及如何检测这些问题——既是为了降低它们的发生频率，也为了在它们出现时做好准备。

Read more of my work at stephaniekirmer.com