（來源：麻省理工科技評論）

幾十年來，人類評估 AI 能力的方法論，都是圍繞著“機器能否超越人類”的思路展開的。從國際象棋到高等數(shù)學，從編程到寫作，AI 模型和應用的性能都是讓它和人類的表現(xiàn)水準做對比來檢驗的。

這種框架很有吸引力：在有明確對錯答案的獨立問題上做 AI 與人類的比較，容易標準化、容易比較、容易優(yōu)化。它能生成排行榜和新聞標題。

但問題在于：AI 被使用的方法，和 AI 被測試的方法，是兩種完全不同的體系。雖然研究人員和行業(yè)已經(jīng)開始改進基準測試，從靜態(tài)測試轉向更動態(tài)的評估方法，但這些創(chuàng)新只解決了部分問題。因為它們?nèi)匀辉诿撾x人類團隊和組織工作流程的條件下評估 AI 的表現(xiàn)，而 AI 的真實性能恰恰是在這些環(huán)境中展現(xiàn)的。

AI 在真空中被逐項評估，但它的實際使用場景是混亂而復雜的，通常需要與不止一個人互動。它的表現(xiàn)（或表現(xiàn)不佳）只有經(jīng)過長時間使用才能顯現(xiàn)。這種錯位讓我們誤判了 AI 的能力，忽視了系統(tǒng)性風險，也對其經(jīng)濟和社會后果做出了錯誤估計。

為了改變這一狀況，是時候從狹隘的評估方法轉向一種新的基準測試了，這種測試應當評估 AI 系統(tǒng)在更長時間維度內(nèi)、在人類團隊、工作流程和組織中的實際表現(xiàn)。自 2022 年以來，我研究了 AI 在英國、美國和亞洲的小型企業(yè)、醫(yī)療、人道主義、非營利和高等教育機構中的實際部署情況，也深入了解了倫敦和硅谷領先的 AI 設計生態(tài)。我提出了一種不同的方法，稱之為 HAIC 基準測試——即“人類-AI 場景化評估”（Human–AI, Context-Specific Evaluation）。

當前基準測試的盲區(qū)

對政府和企業(yè)而言，AI 基準分數(shù)看起來比供應商的自我宣傳更客觀。它們是判斷一個 AI 模型或應用是否“夠格”投入實際部署的關鍵依據(jù)。想象一個 AI 模型在最前沿的基準測試上取得了亮眼的技術分數(shù)——98% 的準確率、突破性的速度、令人信服的輸出。憑借這些成績，機構可能決定采用這個模型，投入大量財務和技術資源進行采購和集成。

但一旦投入使用，基準成績和真實表現(xiàn)之間的差距就迅速暴露出來了。以大量通過 FDA 批準的、能比放射科專家更快更準地判讀醫(yī)學影像的 AI 模型為例。在從加州腹地到倫敦郊區(qū)的醫(yī)院放射科，我親眼看到工作人員使用排名靠前的放射科 AI 應用。他們反復需要花額外時間將 AI 的輸出結果與醫(yī)院特定的報告標準和各國不同的監(jiān)管要求進行對照解讀。一個在真空中測試時看似能提升生產(chǎn)力的 AI 工具，在實踐中反而帶來了延誤。

用來評估醫(yī)療 AI 模型的基準測試并沒有捕捉到醫(yī)療決策的真實過程。醫(yī)院依靠的是放射科醫(yī)生、腫瘤科醫(yī)生、物理師、護士等多學科團隊共同會診患者，治療方案很少取決于一個靜態(tài)的決定，它隨著幾天或幾周內(nèi)出現(xiàn)的新信息不斷演進。決策往往產(chǎn)生于建設性的討論，需要在專業(yè)標準、患者偏好和患者長期健康這一共同目標之間做出權衡。難怪即使得分很高的 AI 模型，一旦遇到真實臨床診療中復雜的協(xié)作流程，就難以兌現(xiàn)承諾的表現(xiàn)。

我在其他行業(yè)的研究中也看到了同樣的模式：即使在標準化測試中表現(xiàn)出色的 AI 模型，一旦嵌入真實的工作環(huán)境，表現(xiàn)就達不到預期。

當高基準分數(shù)無法轉化為真實表現(xiàn)時，即使得分最高的 AI 也很快會被丟進 AI 墳場”。代價是巨大的：時間、精力和資金都打了水漂。長此以往，這種反復的經(jīng)歷會侵蝕組織對 AI 的信心，在醫(yī)療等關鍵領域，還可能侵蝕公眾對這項技術的信任。

當現(xiàn)有的基準測試只能提供關于 AI 模型是否適合實際使用的片面甚至誤導性信號時，就會造成監(jiān)管盲區(qū)：監(jiān)管框架是基于不反映現(xiàn)實的指標來制定的。這也讓組織和政府承擔了在敏感的真實場景中測試 AI 的風險，而且往往缺乏資源和支持。

如何構建更好的測試

要彌合基準測試和真實表現(xiàn)之間的差距，我們必須關注 AI 模型實際使用的條件。核心問題是：AI 能否作為人類團隊中的一個有效參與者發(fā)揮作用？它能否產(chǎn)生持續(xù)的、集體性的價值？

通過我對多個行業(yè) AI 部署的研究，我看到一些組織已經(jīng)在有意識、實驗性地向我所倡導的 HAIC 基準測試方向邁進。

HAIC 基準測試從四個維度重構了現(xiàn)有的評估框架：

分析單元而言，應從個人單任務表現(xiàn)轉向團隊和工作流程表現(xiàn)；從時間指標角度，應從有標準答案的一次性測試轉向長期影響評估；從性能指標而言，應從正確性和速度轉向組織層面的成效、協(xié)作質量和錯誤可發(fā)現(xiàn)性；從系統(tǒng)效應而言，應從孤立的輸出轉向上下游連鎖效應（系統(tǒng)效應）。

在這套方法開始被應用的組織中，第一步是改變分析單元。

以 2021 年至 2024 年間英國一家醫(yī)院體系為例，他們把問題從“某個醫(yī)療 AI 應用是否提高了診斷準確率”擴展為“AI 在醫(yī)院多學科團隊中的存在如何影響準確率、協(xié)作和集體討論”。醫(yī)院專門評估了使用和未使用 AI 的人類團隊在協(xié)作和討論方面的差異。院內(nèi)外的多方利益相關者共同確定了評估指標，比如 AI 如何影響集體推理、它是否能發(fā)現(xiàn)被忽略的考量、它是加強還是削弱了協(xié)作，以及它是否改變了已有的風險管控和合規(guī)實踐。

這一轉變具有根本性意義。在系統(tǒng)層面效應比單項任務準確率更重要的高風險場景中，這一點尤為關鍵。它可能有助于重新校正那些被夸大的生產(chǎn)力預期——這些預期迄今為止主要建立在提升個人任務表現(xiàn)的承諾之上。

在這個基礎建立之后，HAIC 基準測試才能開始納入時間維度。

今天的基準測試像學校考試，是一次性的、標準化的準確率測試。但真正的職業(yè)能力是以不同的方式來評估的。初級醫(yī)生和律師是在真實工作流程中被持續(xù)考核的，有督導、有反饋機制、有問責體系。能力評估是在一段時間內(nèi)、在具體的環(huán)境中進行的，因為勝任力是關系性的。如果 AI 系統(tǒng)要與專業(yè)人士協(xié)同工作，它們的影響也應當以縱向視角來評判，反映其表現(xiàn)在反復互動中如何演變。

我在一個人道主義領域的案例研究中看到了 HAIC 這一維度的應用。在 18 個月的時間里，一個 AI 系統(tǒng)在真實工作流程中被持續(xù)評估，重點關注其錯誤的可發(fā)現(xiàn)性，也就是人類團隊能否方便地識別和糾正錯誤。這份長期的“錯誤可發(fā)現(xiàn)性記錄”讓相關組織能夠設計和測試針對具體場景的安全護欄，在 AI 不可避免會偶爾犯錯的前提下促進對系統(tǒng)的信任。

更長的時間維度還能揭示短期基準測試忽略的系統(tǒng)層面后果。一個 AI 應用可能在某個狹窄的診斷任務上超越單個醫(yī)生，但未能改善多學科決策。更糟糕的是，它可能引入系統(tǒng)性的扭曲：過早地讓團隊錨定在看似合理但并不完整的答案上，增加人們的認知負擔，或者在下游環(huán)節(jié)產(chǎn)生低效，抵消了 AI 使用點上的速度和效率收益。這些連鎖效應往往是現(xiàn)有基準測試看不到的，卻是理解真實影響的核心。

HAIC 方法確實會讓基準測試變得更復雜、更消耗資源、更難標準化。但如果我們繼續(xù)在脫離真實工作環(huán)境的無菌條件下評估 AI，就會一直誤解它真正能為我們做什么、不能做什么。要在真實場景中負責任地部署 AI，我們必須衡量真正重要的東西：不僅僅是一個模型獨自能做什么，而是當真實世界中的人和團隊與它協(xié)作時，它促成了什么，又破壞了什么。

https://www.technologyreview.com/2026/03/31/1134833/ai-benchmarks-are-broken-heres-what-we-need-instead/