🧠 认知测评：AI时代的"评价通缩"——当AI每秒产出一个方案，"这个好不好"正在变成最贵的判断
本文对应的5道测试题，检查你读懂了没有。
1️⃣ 文章提出的"评价通缩"是指什么现象？
- A. AI让评价变得更便宜了
- B. AI让产出暴增，但人的判断力没有同步增长，导致评价质量下降
- C. 管理层不再愿意做评价
- D. 员工不再关注评价结果
✅ B。当产出端疯狂通胀（AI把产出成本降到几乎为零），评价端反而通缩了——判断力没有增加，反而因疲劳而下降。核心矛盾是"看一遍"的成本10年来一点没降。
2️⃣ 斯坦福的研究中，使用AI后产品经理每天的判断型决策增加了多少，准确率如何变化？
- A. 从12次增加到30次，准确率从71%升到80%
- B. 从12次增加到47次，准确率从71%降到54%
- C. 从10次增加到20次，准确率不变
- D. 从20次增加到60次，准确率升到90%
✅ B。决策量从12次增到47次，准确率从71%降到54%。当天第40个之后的决策准确率仅33%，跟抛硬币差不多。判断也是肌肉，会疲劳。
3️⃣ 文章描述的"评价者去技能化"是什么意思？
- A. 评价者被AI取代了
- B. 长期只看AI产出而不自己动手的人，判断力正在退化
- C. 评价技能不再重要了
- D. AI自动完成所有评价工作
✅ B。以前做管理的人自己也是实操者，在做中学到了判断力。现在管理者90%的时间在看AI产出的东西，自己没有动手机会。判断力和肌肉一样——不练就会退化。
4️⃣ 文章认为AI产出的"一般好"方案带来了什么问题？
- A. 没有带来任何问题
- B. AI拉高了平均线，但降低了异常值出现的概率，大脑会麻木
- C. 方案质量参差不齐
- D. 方案数量太少
✅ B。AI天然产出符合"一般好"的方案——排版整齐、语法正确、逻辑自洽。当你一口气看了8个"一般好"的方案，大脑会麻木，觉得都差不多。而真正有价值的往往是那个"不正常"的方案。
5️⃣ 以下哪项不是文章提出的解决评价通缩的破法？
- A. 建立判断力训练机制——每周1小时无AI评审
- B. 结构性减少决策频次——AI先过滤，人只做最后一关
- C. 引入更多AI评价工具来替代人
- D. 引入反直觉测试——训练识别异常价值的能力
✅ C。三个破法是：判断力训练、结构性减少决策频次、反直觉测试。用更多AI评价工具不是解决办法——问题不在工具数量，在于人的判断力没有被同步训练。