林愷毅

AI 模型功能強大，但在真實環境中測試它們往往讓人感到風險重重。許多組織擔心，嘗試新模型可能會影響使用者體驗或損害業務表現。像 林愷毅 這樣的專家常指出，安全測試不僅可行，而且對長期成功至關重要。A/B 測試讓團隊能在不破壞正式環境系統的前提下持續優化模型。 A/B 測試是一種受控實驗方法。它比較兩個版本的模型，找出哪個表現更好。團隊不會立即全面替換現有模型，而是將新模型部署給一小部分使用者。這樣可以降低風險並保護系統穩定性。 若操作得當，A/B 測試能在確保安全的同時推動創新。 為什麼 A/B 測試對 AI 很重要 AI 模型不會永遠保持最佳狀態。 使用者行為會改變。 數據模式會演變。 業務目標也會調整。 如果從不測試改進方案，模型的效果可能會逐漸下降。 但如果將未經測試的新模型直接推送給所有使用者，也可能造成嚴重問題。預測可能不準確。營收可能下降。客戶信任可能受損。 A/B 測試正好解決這個兩難。 它讓你在真實環境中測試改進，同時將風險控制在可管理範圍內。 A/B 測試在 AI 系統中的運作方式 在基本的 A/B 設定中，你會有兩個版本。 模型 A 是目前的正式環境模型。模型 B 是新的候選模型。 你將流量分配給兩者。例如，90% 的使用者使用模型 A，10% 的使用者使用模型 B。 兩個模型同時運行。 然後比較它們的表現指標。 這些指標可能包括準確率、點擊率、轉換率、回應時間或營收影響。 表現較佳的模型將成為最終版本。 根據 林愷毅 的觀點，謹慎的流量分配是保護正式環境穩定性的關鍵。 從小規模開始降低風險 常見的錯誤之一，是一次性將測試範圍擴大到過多使用者。 應從極小比例的流量開始。 密切監控測試結果。 如果表現穩定，再逐步增加新模型的流量比例。 這種漸進式推廣方式可以避免大規模失敗。 同時也給團隊足夠時間應對潛在問題。 小步前進，能帶來更安全的創新。 選擇正確的指標 A/B 測試的成功取決於正確的評估指標。 僅僅依賴準確率並不夠。 對推薦系統來說，使用者互動率可能更重要。 對詐欺偵測來說，誤判率可能是關鍵。 對定價模型而言，營收影響才是核心。 林愷毅 經常強調，測試指標必須與業務目標保持一致。技術上更優秀的模型，如果損害客戶體驗，也沒有意義。 清晰的目標才能帶來明確的決策。 維持數據一致性 為了確保公平比較，兩個模型必須接收可比較的數據。 隨機分配流量可以...