在擴大人工智慧的使用之前，用真實的例子來評估答案

令人信服的答案不一定是正確的。在將人工智慧功能放入您的工作流程之前，請建立代表性範例並系統地將輸出與任務所需的內容進行比較。

建構評估集

收集常見的、不完整的、不明確的和不尋常的條目。刪除或保護個人資料。對於每種情況，寫下成功的標準和不可接受的錯誤。使用代表工作多樣性的範例，而不僅僅是簡單的案例。

評估單獨的維度

檢查對來源的保真度、必要要點的覆蓋範圍、可讀性以及資訊缺失時的行為。答案可以寫得很好並省略重要的警告。記錄成功、錯誤和疑問的例子，並請求了解流程的人進行審查。

更改後重複

將語句、範本或流程的版本與同一組案例進行比較。這有助於識別回歸。初步評估並不能保證未來的表現：投入、產品和模型可能會改變。透過存取控制和糾正故障的清晰路徑來監控樣本。

不要使用單一平均值來隱藏嚴重錯誤。如果錯誤的結果可能造成傷害，請在開始試點之前設定限制、手動審查和暫停使用。

常見問題

需要多少個例子？

足以代表最重要、最困難的案例。小樣本量是診斷的開始，而不是統計保證。

可以讓AI自己評估嗎？

它可以幫助組織比較，但它不應該成為任務後果的唯一判斷者。使用明確的標準並由負責人審查。

測試需要重做嗎？

是的，當指令、資料、模型或流程發生變化時以及在使用過程中定期變更時。

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