評估 AI 工具時，最有效的方法不是追逐人氣，而是把決定視為一次產品及風險評估。先定義要完成的工作，再比較證據、私隱、可靠性，以及轉換工具的成本。
1. 先定義工作及使用者
寫下工具應該改善的工作流程、使用者、所需輸入，以及甚麼才算成功。清晰的 brief 可以避免把一長串功能變成唯一的決策標準。
2. 檢查證據，而不只是宣傳說法
尋找文件、產品示範、限制、支援條款，以及與你的使用情境相符的例子。與其相信一個令人印象深刻的通用基準，不如用代表實際資料的小型測試驗證。
如要了解風險管理的常用概念，NIST AI Risk Management Framework 是一個公開參考，涵蓋有效、可靠、安全、保密、問責及透明等系統特性。OECD AI Principles 也有助理解負責任的開發及部署。
3. 審視私隱及保安
在分享敏感資料前，先確認資料儲存在哪裏、保留多久、是否會用於訓練、哪些分包商可以接觸，以及如何移除存取權。如果工作流程涉及客戶或僱員資料，應要求適用的資料處理協議。
4. 在實際工作流程中量度可靠性
記錄準確度、延遲、失敗模式、人工審核時間，以及每項完成工作的成本。同時記下哪些情況不應使用該工具。小型評估資料集及書面接受門檻，會令日後重新檢視決定更容易。
5. 比較總擁有成本
把訂閱費、用量費、實施工作、審核時間、整合、培訓，以及匯出或更換工具的成本全部計算在內。如果工具製造大量手工作業，或把重要資料鎖在平台內，較便宜的方案未必真的較便宜。
一份實用的決策紀錄
保留一份簡短紀錄，寫下選定的工作流程、考慮過的替代方案、查閱過的證據、接受的風險、負責人、檢討日期，以及觸發重新評估的條件。Unwire Launch 等產品目錄可以協助你發現候選工具；最後的決定仍應以自己的測試及要求為準。
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