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AI 的進展通常都有一個簡單的公式：更多資料、更好的模型、更高的效能。但這個公式已然變了。時至今日，大多數的企業早已能取用功能強大的基礎模型，因此真正的挑戰已不再是建置模型，更重要的是要了解 AI 系統在真實情境中的行為，因為它們的運作方式跟傳統軟體並不一樣。AI 系統不會：
- 在相同條件下產生一致結果
- 明顯地暴露錯誤
- 以可量化的方式呈現錯誤
模型可能會：
- 生成通順、自信的回應，但其實有不易察覺的錯誤。
- 通過基準測試，但應用於實際使用情況時便失效。
- 品質隨時間下降，但不會引發顯著的警訊。
這樣的結果會造成嚴重的效能差距。面對沒有單一個「正確」輸出的系統，您要怎麼測量其品質？歡迎繼續閱讀，了解 AI 評估如何能助您一臂之力。
AI 評估為何會是現在的瓶頸
在現代的 AI 系統，尤其是那些採用 LLM 技術、多模態模型和 AI 代理的系統，正確性並非決定效能的唯一因素。AI 代理的效能評估可以根據以下因素測量：
- 相關性
- 推理品質
- 語氣和適切性
- 安全性和法規遵循
- 任務完成性
這些層面都與情境脈絡有關，也需要判斷，而這兩者都是傳統 AI 評估方法所無法處理的。無論是靜態的基準測試還是自動化指標，都無法充分察覺細微差異、極端案例或真實世界的多變性，特別是那些生成開放式輸出的系統。這也是為什麼評估很快便成為 AI 資料服務中造成 AI 開發大幅延遲的瓶頸因素。
哪些模型會更需要人工評估而非 AI 評估？
對人機迴圈評估的需求，會隨著複雜性、模糊性和風險的增加而上升。最能獲益於此種評估的模型有：
- 大型語言模型 (LLM)：生成之開放式回應的正確性是取決於情境脈絡
- 對話式 & 語音 AI：需要評估意圖、語氣、延遲以及流程，而不僅只是聽寫
- 多模態系統：文字、影像、音訊和視訊間的對齊會導入模糊性
- 代理式系統：評估其決策、工具使用及任務完成性
- 高風險的領域：金融、醫療保健和供客戶使用的 AI 等，因為錯誤會造成嚴重的後果
在上述這些情況中，並沒有唯一的正確答案，只有品質高低之分。
評估即服務的具體運作方式
評估即服務 (Evaluation-as-a-Service，EaaS) 是採用持續進行的結構化做法，來評估與改善用於生產的 AI 系統。它是個持續運作的評估層，而不是 AI 解決方案中一次性的品管 (QA) 階段。EaaS 的精髓在於它結合了：
- 人類對細微差異與脈絡的判斷
- 可拓展規模且維持一致性的自動評分
但它真正的價值還不僅止於能夠測量效能，更在於那些有助推動改善的回饋。
高效能 AI 系統並不是靜態的、一成不變的，而是會藉由回饋不斷地演進。而 EaaS 便能在輸出與最佳化之間建立封閉式的迴圈。AI 評估人員會採取以下這些步驟：
- 針對不同層面 (正確性、語氣、安全性等) 對輸出評分
- 排序回應，找出成效最佳的輸出
- 標記出失敗模式、幻覺和極端案例
接著，這些訊號會用來：
- 微調模型 (RLHF 式的做法)
- 改善提示和系統指示
- 強化護欄和安全層
- 最佳化 RAG 系統中的檢索流程
隨著時間過去，這種 AI 服務的做法可獲得與目標更加相符、可靠且一致的 AI 系統。
找出 AI 評估中自動化指標可能遺漏的地方
從平均值往往無法看出全貌，有些 AI 系統中最嚴重的失敗往往是那些異常值：
- 看來自信但其實是錯的回應
- 儘管罕見，但特定領域有時會出現幻覺
- 語氣和用語上隱約有偏見
- 使用者意圖與輸出間不一致
自動化指標經常會淡化這些問題，但人工評估則能盡早發現這些問題，避免日後擴大成真正的麻煩。這種效果使評估從單純的報告功能，轉變為風險降低層。
Lionbridge 與 EaaS 交會
對 EaaS 而言，執行與基礎設施非常重要。而 Lionbridge AI™ 則能將全球規模、領域專業能力與內建人機迴圈的工作流程相結合，進而得以在生產環境中執行評估作業。這個服務的核心重點，是由專業評估人員與 SME 組成的全球人才網，其中包括：
- 語言專家與本地化專家
- 領域專家 (金融、醫療保健、電信等)
- 配合特定評估架構行事、訓練有素的評估人員
這種做法讓 AI 評估得以超越表面的評分功能，成為能感知情境脈絡並配合真實使用案例的判斷能力。然而，光有專業能力還不夠。Lionbridge AI 可以直接與客戶的生態系統相整合，將評估嵌入至：
- 模型開發流程
- 提示迭代工作流程
- RAG 與檢索系統
- 部署後監控環境
透過結構化的 HITL 工作流程與例如 Aurora Studios 這樣的平台，評估便能提供以下好處：
- 快速 (快速的回饋週期)
- 可拓展 (數千到數百萬個評估)
- 一致 (標準化的指南與品管)
這使團隊能夠從定期進行測試，進步為持續不斷的改善迴圈，同時亦不會拖累開發速度。這樣一來，便可享有能主動且即時改善模型成效的 AI 評估。
從評估到可觀測性
隨著 AI 系統持續拓展，評估也不再只是測試，而是成為可觀測性。組織會需要了解：
- 成效隨時間的變化趨勢
- 哪些地方的失敗率上升
- 有哪些表現不佳的使用案例
- 模型在不同使用者群體間的行為模式
EaaS 可以將評估轉變為結構化、可追蹤的訊號，進而得以清楚看出 AI 系統在生產中的實際效能。隨著 AI 從實驗階段往生產階段邁進，就不能再假設效能有多高，而必須要加以證明。如果沒有評估，團隊會無法知道他們的模型是否：
- 有問題
- 正在改善
- 失敗
EaaS 可以提供可測量、可執行的持續性評估，進而解決這些疑問。
AI 評估的實際轉變
AI 評估不再只是個檢查點，而是跟資料、模型和基礎設施一樣，是 AI 堆疊中永久存在的功能層。能贏得成功的公司企業並不只是單純地建置 AI，更會持續地測量、改善與驗證他們的模型。如果您沒有評估您 AI 在生產環境中的效能，就無法妥善管理或改善它。選用 Lionbridge AI 的評估服務，評估即服務便不只是種能力，更會是您的競爭優勢。
