夜雨聆风
生成式AI
你需要一套质检方案
睿航企管小编导语
生成式AI存在明显短板，容易虚构内容、遗漏信息，输出大量无效选项，很难直接甄别有效信息。
想要安全落地AI应用，企业不能只关注模型能力，配套完善的AI内容质检方案必不可少。
01
推行多层审核，
确保输出方案可靠
企业想要稳定使用AI，首先要持续追踪、定期审核，摸清系统基准性能。
制造行业常用方式，是通过一段周期流程评估，设定管控阈值。
亚马逊利用大模型生成商品页面，安排人工核对信息，对内容可靠性打分，复盘出错页面，持续优化模型输出质量。
02
部署多重防护，
化解AI“幻觉”难题
大模型时常脱离输入信息生成内容，也就是常说的AI“幻觉”。
单纯限制模型输出会削弱性能，企业可以叠加三类管控手段。
设置简单规则拦截违规内容；依靠统计画像捕捉异常输出；部署第二套AI系统，充当独立内容审查器，双重校验生成内容。
03
测试有效性，
筛选最优质检方式
企业应当找到合适方法，评估AI产出内容里有效信息占比。
亚马逊Catalog AI团队，直接把A/B测试嵌入日常工作流程。
通过持续对比实验，判断不同调控策略的实际效果，择优确定长期使用的管控方案。
04
创建学习系统，
实现AI能力持续迭代
优质的AI质检系统具备自主学习能力，少量干预下就能不断优化。
企业可以开发综合指标，开展多变量实验，研究文本、图片等各类输入之间的相互影响。
在新功能上线阶段，通过独立测试验证效果，保障产品改动稳定、可控。
03
总结
企业应当找到合适方法，评估AI产出内容里有效信息占比。
亚马逊Catalog AI团队，直接把A/B测试嵌入日常工作流程。
通过持续对比实验，判断不同调控策略的实际效果，择优确定长期使用的管控方案。
