為了應對這種情況，上海人工智能實驗室提出了“以人為本”的評測思路。上海人工智能實驗室大模型開放評測平臺司南正式發(fā)布“以人為本”（Human-Centric eval）的大模型評測體系，系統(tǒng)評估大模型能力對人類社會的實際價值，為人工智能應用更貼近人類需求提供可量化的人本評估標注。

上海人工智能實驗室提出“以人為本”的評測思路。

傳統(tǒng)大模型基準測試普遍采用結果導向的評價標準，這種評價方式雖然能夠直觀反映模型性能，卻忽略了人類實際需求。司南團隊提出的評測方案根據(jù)人類需求設計實際問題，讓人與大模型協(xié)作解決，再由人類對模型的輔助能力進行主觀評分，以此補充客觀評價的不足，使評估更貼合人類感知。

其中，“認知科學驅動”評估框架圍繞解決問題能力、信息質量、交互體驗三大核心維度，構建覆蓋多場景、多領域的主觀評測體系。通過模擬學術研究、數(shù)據(jù)分析、決策支持等真實人類需求，由用戶與大模型協(xié)作完成任務，并基于人類主觀反饋量化評估模型的實際應用價值，為下一步技術研發(fā)與產業(yè)落地提供科學參考。

為了驗證“以人為本”評估方式的有效性，同時評測大模型在研究生學術研究中的應用價值，司南團隊選取了當前公認的優(yōu)秀模型DeepSeek-R1、GPT-o3-mini、Grok-3作為評測對象，組織有學術研究需求的研究生參與。團隊根據(jù)文獻綜述、數(shù)據(jù)分析、可行性研究等學術研究中的常見需求，設計了人工智能、法律、金融等8個領域的相關問題，研究生與大模型協(xié)作解決。實驗結果顯示，所有受測模型分析準確性、思考全面性、協(xié)助高效性維度能力均勢。DeepSeek-R1在解決生物、教育學科問題上表現(xiàn)突出；Grok-3在金融、自然領域優(yōu)勢明顯；GPT-o3-mini則在社會領域表現(xiàn)良好。