Rating / 評分功能

評分功能已成為服務和對話式體驗的常見組成部分，但其設計背後存在潛在風險，特別是在評分後的資料處理方面。

場景 A：使用者瞭解他們在與模型互動，評分用於最佳化模型設計，這對內部模型和敏感資料處理特別有用。

場景 B：使用者不清楚是否在與模型互動或評分是否用於替代人工服務，這種不透明可能引發倫理擔憂。

缺乏透明度會導致使用者質疑評分的使用方式，影響平臺信任度。

功能細節與變體

標準化表現形式

• 常見形式：點贊/點踩（thumbs-up/down）或星級評分。

• 可選問題：包括比較兩個不同版本的內容質量，或評價生成結果的質量。

• 額外提示：部分評分功能會明確表示反饋將用於改進使用者體驗，但大多數情況下評分的具體作用對使用者並不清晰。

使用者體驗設計的最佳化

• 明確反饋目標:告知使用者評分是否針對單個響應，還是整個模型的表現。提供額外背景資訊，說明評分如何影響模型改進或服務最佳化。

• 反饋可見性:展示使用者評分的直接作用，例如最佳化後的響應樣例，或提示使用者如何調整輸入以獲得更好的結果。

優勢

• 改善整體體驗:評分為工程師和設計師提供實時反饋，幫助識別模型在生成結果時的不足，從而進行最佳化。

• 賦能使用者:透過讓使用者參與反饋過程，使用者能感受到自己為模型最佳化作出了貢獻，這種互動提升了使用者對模型能力的參與感和信任度。

風險

1. 倫理風險
   • 用途爭議：如果使用者發現評分資料被用來評估模型替代人類勞動的能力，可能會引發強烈不滿。
   • 透明性不足：企業應明確告知評分資料的具體用途，避免引發使用者的猜測和信任危機。

2. 無直接價值
   • 如果使用者的反饋未能顯著改善體驗或提供即時回報，可能會讓使用者感到資料被單方面利用。
   • 解決方案：在評分後給出具體建議，幫助使用者最佳化輸入或更好地使用模型，從而提升評分帶來的價值感。

改進建議

1. 透明化評分的用途:清晰解釋評分資料的處理方式，例如“您的評分將用於最佳化生成結果”或“幫助我們瞭解模型的表現”。如果評分會用於評估替代人類勞動的能力，應坦誠告知，以免引發倫理爭議。

2. 即時反饋機制:在使用者評分後，提供有針對性的建議或示例，例如：
   1. “如果您想獲得更好的結果，可以嘗試……”
   2. “感謝您的反饋，我們正在最佳化類似問題的處理方式。”

3. 3 教育使用者:提供指導，幫助使用者瞭解如何提出更有效的提示語（prompt），提升生成結果的準確性和相關性。

4. 4 獎勵使用者參與:透過獎勵機制（如徽章、優惠等）激勵使用者積極參與評分，並讓他們感受到反饋的價值。