AI输出评审样本与人工确认矩阵

怎样用于你的项目

这份清单帮助双方讨论 AI 结果的评审方法。先约定适用范围、人工确认点和版本记录，再根据检查结果决定下一步。

准备预期任务、允许使用的样本和需要人确认的动作。初次讨论使用合成或获准的脱敏内容，模型调用和业务操作按确认后的范围安排。

窄屏可在表格区域横向滚动。

AI输出人工评审矩阵——样本、依据与确认动作需要先约定
评审事项	准备什么对照	人工确认什么	证据与限制
任务与不适用范围	要完成的动作、输出用途和明确不应使用的场景	任务是否足够明确，哪些动作必须由人决定	任务描述不证明模型可用或适合所有风险与业务场景
样本与来源	经允许的样本类别、来源条件及合成或脱敏标注	样本是否适合当前任务，哪些情况没有覆盖	少量演示或合成样本不代表真实客户数据表现或完整覆盖
结果对照依据	原文件、资料版本或双方约定的业务判断规则	结果能否回查，哪些仍需补充资料或专业判断	无依据的流畅回答不应当作事实，引用与定位能力仍须验证
错误与不确定	遗漏、冲突、过期或无法确认时的记录方式	保留、修订、拒绝或转交给谁继续判断	本表不证明错误可自动发现、告警已到达或自动兜底已执行
确认与后续动作	谁复核，确认后哪些动作仍需单独授权	区分生成建议、人工确认与实际发送或写入	人工看过不代表已经审批所有内容，也不代表消息、订单或付款已执行
版本与回归范围	允许记录的模型、资料与规则版本，以及需要重查的场景	版本变化后哪些结果仍适用，哪些继续待验证	旧结果不自动覆盖新版本；本文不提供实测准确率或固定合格阈值

记录每个样本的允许条件、对照依据、人工决定和未覆盖情况，并与对应版本关联。需要实际评估时另行确认授权与范围；没有运行的检查保留为待验证，不能把评审模板改写成效果或业务完成证明。

怎样把AI输出的可接受结果写成可复查条件？

先明确任务、样本条件、对照资料或规则、人工判断动作与确认人，再记录未覆盖场景。评价口径需要按任务约定，本文没有统一准确率数字，也没有替代专业或业务人员的判断。

演示答案正确，能推出AI在真实业务中稳定准确吗？

不能。演示只覆盖特定输入与条件，合成样本也不是真实客户表现。实际评估需要允许的样本与运行记录，并区分错误、不确定和未覆盖情况；不能从单次答案推导稳定准确率或收益。

模型、知识资料或规则变化后，可以直接沿用旧验收结果吗？

应先检查变化影响哪些任务、样本和判断依据，再约定需要重查的范围。旧版本结果不能自动代表新版本通过，未重新验证的环节应保留待核；本页没有执行模型测试或业务动作。