人类评估（Human Evaluation）是指在人工智能系统的开发过程中，通过邀请真实人类参与者（如用户、专家或众包工作者）对模型输出进行主观或客观评判的方法，旨在评估其质量、准确性和用户体验。这种方法强调补充自动化指标（如准确率或召回率）的不足，捕捉实际场景中的细微差异，例如在自然语言处理中判断生成文本的自然度，或在推荐系统中评估相关性的满意度，从而确保AI产品的可靠性和实用性。
在AI产品开发的落地实践中，人类评估广泛应用于迭代优化和测试阶段。AI产品经理常利用它来验证模型在真实世界中的表现，如组织用户焦点小组测试聊天机器人的对话流畅性，或邀请领域专家评判图像识别系统的错误案例。这不仅能识别自动化测试忽略的盲点，还能提升产品的用户接受度和市场竞争力，是驱动持续改进的关键手段。
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