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AI 无疑是科技领域最热门的话题，每天都有新的模型和产品问世。以下是 ZDNET 测试最新 AI 发展的方法。
2022 年 11 月，ChatGPT 的发布标志着 AI 新时代的到来，该技术迅速风靡全球。随之而来的是众多竞争者涌入市场，开发了大型语言模型（LLMs）、聊天机器人、图像生成器等产品。
到了 2025 年，几乎每一家主要科技公司都在推出 AI 产品。AI 技术也逐渐集成到硬件中，大多数智能手机、笔记本电脑和平板电脑都内置了 AI 功能。
随着 AI 的普及，我们必须意识到 LLMs 仍然是新兴技术。因此，对不同模型、服务和产品的深入评估变得尤为重要。这正是 ZDNET 的焦点所在。
在测试一个 AI 产品时，无论是 AI 模型、功能、聊天机器人、生成器还是设备（如 Rabbit R1），ZDNET 的专家都会进行实际测试，评估产品的整体性能以及其他影响因素，如日常使用场景和成本。
由于生成式 AI 是基于大量数据（包括用户输入）进行训练的，隐私也成为整体评估的重要组成部分。最后，ZDNET 还会考虑保护用户免受深度伪造和版权侵权的保障措施。
以下是 ZDNET AI 测试方法的概述。这将帮助用户更好地理解 AI 产品如何获得 ZDNET 推荐称号，以及用户在做决策时如何运用这些评估。
什么使 AI 获得 ZDNET 推荐？
为了衡量性能，ZDNET 会观察 AI 产品如何处理任务。评估因素包括输出的速度和质量。ZDNET 还会考虑性能与价格的关系，以及市场上其他竞争者的产品。
性能评估方法因测试的 AI 产品而异。然而，ZDNET 的测试集中在 AI 执行任务的有效性上。
例如，在评估图像生成器时，ZDNET 会根据图像生成器输出图像的速度、从一个提示生成多少图像、生成与提示的匹配程度（提示保真度）以及图像质量来评估性能。
在评估文本生成器时，ZDNET 会寻找一些相同的因素，如速度和质量。此外，ZDNET 还会考虑其他元素，包括互联网访问、聊天历史设置和创建自定义助手的能力。
随着许多公司急于开发功能和产品，AI 有时只是一个应用于产品上的流行词，对用户几乎没有实际价值。
在 ZDNET，我们特别关注这个问题，确保我们推荐的任何 AI 产品都能真正以某种方式增强用户体验。
为了衡量实用性，ZDNET 会考虑 AI 在日常使用场景中的实用性、它在用户日常工作流程中节省的时间以及总体投资回报，包括时间和金钱。
市场上有许多炫目的 AI 订阅，用户可能会忍不住花很多钱在不同的产品上。然而，事实是用户可能只需要订阅一个模型，甚至不需要订阅。
ZDNET 测试订阅、附加组件和 AI 设备，以确定哪些值得用户花钱。我们还会识别低预算或免费的替代方案。如果一个模型可以免费做得很好，ZDNET 会推荐它。
不可否认，AI 模型可以为人们的生活带来价值。然而，使用这些模型也有一些权衡，ZDNET 希望帮助用户将这些权衡降到最低。因此，我们优先考虑训练实践的透明度，以便用户可以控制他们的数据如何使用。
AI 模型的训练实践对于输出的完整性也很重要。为了确保作品的原始作者得到适当的归属，AI 公司应该在他们有权使用的作品上训练他们的模型。ZDNET 总是强调采取这种方法的商业安全选项。
生成式 AI 模型可以生成高度逼真的文本、照片、视频等。因此，公司必须包括防止创建有害内容的保障措施。ZDNET 的评论会考虑公司如何包括保护措施，以便用户了解风险。
最终，ZDNET 更倾向于推荐有保障措施的 AI 产品。当我们推荐一个没有保障措施的产品时，我们会明确说明该方法并解释原因。
