当前广泛用于评估 AI 模型能力的基准测试存在系统性缺陷，可能导致企业基于 “误导性数据” 做出高风险决策 —— 从数千万甚至数亿美元的生成式 AI 项目采购，到核心业务模型的选型，若依赖有漏洞的基准测试结果，将使企业暴露于财务损失与声誉风险之中。这份由 29 位专家评审完成的研究，对来自顶级 AI 会议的 445 项大语言模型（LLM）基准测试进行全面分析，发现 “几乎所有测试至少在一个领域存在缺陷”，直接动摇了企业 AI 治理与投资策略的核心依据。
研究聚焦的核心问题是 “结构效度（construct validity）缺失”—— 即基准测试声称测量的抽象概念（如 “安全性”“稳健性”“推理能力”），与实际测量结果之间存在脱节。例如，“智能” 无法直接量化，需通过测试题作为代理指标，但若测试题无法真正反映 “智能” 的核心特征，高得分便可能毫无意义。研究发现，AI 基准测试中大量关键概念 “定义模糊或操作化不足”，导致 “科学主张缺乏支撑、研究方向偏离、政策建议无可靠证据”。当供应商以 “某基准测试 TOP 1” 作为竞标筹码时，企业实则默认 “测试得分 = 真实业务能力”，但研究证明这种信任往往不成立。
从具体缺陷来看，AI 基准测试的问题贯穿设计、执行与结果报告全流程，形成四大系统性漏洞。其一，概念定义模糊或存在争议——47.8% 的基准测试即便提供了概念定义，也属于 “存在争议” 的范畴，即同一概念（如 “无害性”“有用性”）存在多种解读，且无统一标准。以企业高度关注的 “无害性” 为例，不同基准测试可能将其定义为 “不生成违法内容”“不包含歧视性表述” 或 “无暴力倾向语言”，若供应商 A 的模型在 “无违法内容” 测试中得分高，供应商 B 的模型在 “无歧视表述” 测试中表现优，二者得分差异仅反映定义不同，而非模型安全能力的真实差距，企业若据此选型，可能引入不符合自身安全需求的模型。
其二，统计严谨性严重不足—— 仅 16% 的基准测试采用不确定性评估或统计检验来对比模型结果。这意味着，模型 A 比模型 B 高 2% 的得分，可能是随机误差而非真实能力差异，但企业却可能因这微小差距支付溢价。例如，某金融企业在信用评分模型选型中，因 Model X 在某基准测试中以 1.8% 的微弱优势领先 Model Y，选择了价格高 30% 的 Model X，却未意识到这一差距在统计学上无意义，最终导致数百万美元的预算浪费。
其三，数据污染与记忆问题—— 大量基准测试（尤其是推理类测试，如广泛使用的 GSM8K 小学数学推理测试）的题目与答案，已被纳入模型的预训练数据。此时模型并非通过 “推理” 得出答案，而是依靠 “记忆” 复现结果，高得分仅证明 “记忆力好”，而非 “推理能力强”。企业若基于此类测试采购 “强推理能力” 的模型，用于复杂业务决策（如供应链风险预测、医疗诊断辅助），将因模型实际推理能力不足导致任务失败。研究特别建议，基准测试应内置 “污染检查” 机制，过滤已出现在预训练数据中的题目。
其四，数据集缺乏代表性——27% 的基准测试采用 “便利抽样”，即复用现有测试数据或人类考试题目（如高考题、竞赛题），这些数据无法反映真实业务场景。例如，某基准测试复用 “无计算器依赖的小学数学题”，题目中数字均为便于心算的整数，模型得分高却无法处理企业实际需求中的 “大数值财务计算”，形成 “测试得分高、业务用不了” 的矛盾。这种 “数据不具代表性” 的问题，会掩盖模型已知弱点，让企业在部署后才发现 “模型在核心场景中失效”。
面对基准测试的缺陷，研究为企业提供了从 “依赖公共指标” 转向 “内部验证” 的核心策略，强调 “公共基准测试不能替代领域专属评估”，高公共得分不代表适配特定业务需求。NTT DATA UK&I 数据战略与治理总监伊莎贝拉・格兰迪（Isabella Grandi）指出，“单一基准测试无法捕捉 AI 系统的复杂性，将其作为唯一标准会让技术进步沦为数字游戏，而非衡量真实责任的尺度”，并建议企业参考 ISO/IEC 42001:2023 标准中的五大原则 —— 问责制、公平性、透明度、安全性、补救机制，构建均衡的评估体系。
具体落地层面，研究提出八项建议，核心可归纳为四大实操步骤。第一步，明确概念定义—— 在测试前为 “待测量现象” 制定 “精确且可操作的定义”，例如在客服场景中，“有用的响应” 需定义为 “24 小时内解决用户问题、无信息错误、符合品牌话术”，而非笼统的 “帮助用户”。第二步，构建代表性数据集—— 基于企业自身业务数据创建测试集，确保任务场景、格式、难度与真实需求一致。例如，零售企业评估 AI 库存预测模型时，需使用历史销售数据、促销活动记录、供应链延迟数据等真实数据，而非通用的 “库存模拟题”。第三步，开展深度错误分析—— 超越 “最终得分”，从定性与定量角度分析模型失败模式：若模型仅在低优先级场景（如罕见商品库存预测）中失败，可能仍可接受；若在高价值场景（如核心商品缺货预警）中频繁出错，则得分再高也无意义。第四步，论证测试有效性—— 每一项评估都需明确 “为何该测试能代表业务价值”，例如 “测试题覆盖 80% 的日常客服咨询类型，因此测试得分可预测客服效率提升幅度”。
当前企业加速部署生成式 AI 的过程中，治理框架往往滞后于技术落地速度，而有缺陷的基准测试进一步放大了风险。研究警示，企业必须放弃 “通用基准测试 = 业务适配性” 的幻想，转向 “测量对自身真正重要的指标”。唯有通过内部定制化评估，结合明确的概念定义、真实的业务数据、深度的错误分析，才能避免被误导性数据裹挟，让 AI 投资真正匹配业务需求，降低预算浪费与风险暴露的可能性。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/you-que-xian-de-ai-ji-zhun-ce-shi-qi-ye-yu-suan-mian-lin-de
