AI生成内容质量深度评估需“事实+逻辑+表达”三维把关,避免表面流畅的错误输出。事实准确性测试需交叉验证,用数据库(如百科、行业报告)比对AI生成的知识点(如历史事件时间、科学原理描述),统计事实错误率(如数据错误、概念混淆);逻辑严谨性评估需检测推理链条,对议论文、分析报告类内容,检查论点与论据的关联性(如是否存在“前提不支持结论”的逻辑断层)、论证是否存在循环或矛盾。表达质量需超越“语法正确”,评估风格一致性(如指定“正式报告”风格是否贯穿全文)、情感适配度(如悼念场景的语气是否恰当)、专业术语使用准确性(如法律文书中的术语规范性),确保内容质量与应用场景匹配。
行业定制化AI测评方案需“政策+业务”双维度适配,满足合规与实用需求。AI测评需重点验证“数据安全+隐私保护”,测试身份认证严格度(如多因素验证)、敏感信息处理(如身份证号、地址的模糊化展示),确保符合《个人信息保护法》要求;医疗AI测评需通过“临床验证+伦理审查”双关,测试辅助诊断的准确率(与临床金标准对比)、患者数据使用授权流程合规性,参考《医疗人工智能应用基本规范》设置准入门槛。行业方案需“动态更新”,跟踪政策变化(如金融监管新规)、业务升级(如新零售模式创新),及时调整测评指标,保持方案的适用性。
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