通过实际工作而不是演示任务来测试人工智能工具

每个人工智能工具试用都遵循相同的弧线：演示令人眼花缭乱，免费试用令人眼花缭乱，你订阅，在第三周的某个时候，你发现你使用它的次数少于旧的破碎工作流程。演示性能和日常实用性之间的差距是这个行业中最可靠的模式，而修复方法是我现在应用于每次试验的一条规则：永远不要评估工具的材料，只评估你自己的材料。

演示任务是准备好的材料，无论是供应商准备的还是您准备的，都是如此。您上传来测试摘要生成器的 PDF 通常是您已经理解的结构良好的文档，图像工具的照片是那种始终有效的图像，转录工具的会议是清晰的音频。实际工作在特定方面更加混乱，糟糕的扫描、串扰、不明确的请求、领域术语，而这些特定的方式正是工具实际不同的地方。一个在干净的纸上闪闪发光的摘要者可能会在周四之前你实际需要总结的 90 页附录重的合同上崩溃。

我的试用方案现已确定：一项真正的任务，本周放在我办公桌上的一项任务，该工具会端到端地完成它，否则就不会通过。不是任务的简化版本，不是对工具来说看起来公平的部分，整个事情，包括丑陋的输入和我实际使用的输出格式。整体任务规则捕获了单功能测试遗漏的集成失败：转录工具固定了音频，但无法导出到我的笔记所在的位置，但在导出按钮上的尝试失败了。

每次试验添加一项破坏任务，因为工具已针对预期进行了优化。向其提供您知道工作中存在的边缘情况、两种语言的会议、具有矛盾要求的设计概要、具有断行的数据文件。优雅地失败的工具，标记出它们不能做的事情，比自信地失败的工具更有价值，而破坏任务是在订阅在最糟糕的时刻为你服务之前了解你要购买哪种类型的唯一方法。

令人不安的推论：大多数工具都会失败这个协议，这就是重点。在我以这种方式运行的最后十几次试验中，三项通过了，其中两项成为我仍然付费的订阅。失败的试验并不是浪费时间，与替代方案相比，它们只是便宜的学费，一年的费用用于处理演示生活的工具，而您的实际工作却以旧方式完成。真实的工作是唯一重要的基准，而且它总是可以方便地获得。