人工智能（AI）技术的不断进步正在深刻改变我们的工作和生活方式。然而，如何有效评估AI系统的实际能力，成为AI产品经理和研究者关注的核心问题。传统的性能基准虽然提供了技术能力的客观度量，但那些指标往往无法反映用户对AI的真实信任与依赖程度。近来，专家任务委托（Task Delegation by Experts）逐渐成为衡量AI实际表现和用户接受度的关键指标。专家们将哪些任务选择交给AI完成，反映了AI模型的成熟度、应用的实用性以及使用者对其效果的信任度。这种任务委托的观测方式不仅对AI产品规划意义重大，也提供了一个衡量社会整体对于AI接受程度的窗口。
要理解任务委托对AI评价的重要性，可以借鉴电商兴起的历史经验。上世纪九十年代初，电子商务安全支付技术已经出现，然而消费者购买意愿却始终不高。早期网购普遍被视为风险大，消费者通过专用信用卡和低价值商品尝试着“试水”，比如购买书籍和CD。电商行业为提升用户信任，逐渐引入了第三方信任机制。PayPal让用户无需直接暴露信用卡信息就能在线支付，亚马逊以“从A到Z保障”承担第三方卖家交易责任，eBay则建立了基于信誉的评价系统。苹果早期推出的iTunes和App Store进一步把数字购买环境迁移到高度管控和管理的专属应用内。
多方创新结合用户间的社交体验逐步改变了消费者的心理预期和行为习惯，直到近年电商消费才算真正实现普及，成为生活常态。 类似的路径同样适用于AI的社会接受。我们不能只关心AI完成任务的技术准确率，更重要的是观察专家和用户选择将哪些任务交给AI自动处理、哪些任务依然保持人工干预。通过对任务委托的细致观察，我们可以绘制AI接受度的宏观图景。这个图景涵盖使用人数（采用率）、使用频率、委托任务的类别（品类）以及任务委托的比例（占比）。不同于购物的二选一选择，AI任务的委托程度存在多个层次。
用户可能完全不信任AI操作任务，完全自主操作，也可能采取监督辅助态度，即让AI完成任务但亲自检查核对。这种从回避、监督到完全委托的连续谱被称为“AI姿态”，展示了用户对AI不同程度的信任与依赖。 AI产品经理利用任务委托数据能够更精准地理解用户行为，优化产品设计。例如在编程辅助领域，专家程序员常常会回避将核心复杂决策交给AI，更多是监督AI完成的子任务，如测试脚本编写、代码重构等，而对于简单脚本的全权委托则更为普遍。这种委托姿态的动态变化有助于产品团队判断功能成熟度和用户信任度，突破传统的错误率分析方法，让用户态度成为优化方向的关键指标。 此外，观察任务委托的变化还能揭示社会层面的伦理和文化冲突。
例如，尽管专家可能放心地让AI辅助军事决策或数据分析，但公众对此依然存在广泛质疑和担忧。医疗领域类似，尽管部分生物伦理学家探讨赋予AI进行临终决策的可能性，社会大多数人仍难以接受。反之，在一些较为日常的应用中，用户愿意让AI处理电子邮件中的低价值回复，而专家则担忧这种高度权限可能带来的安全风险。专家与社会在任务委托上的不同态度，预示着未来相关法律、规范和文化创新的必要性，以平衡技术进步与社会价值观的冲突。 任务委托作为一项新的AI评价指标，不仅能够揭示技术发展的真实步伐，更触及深层次的社会文化变革。对AI开发者及产品经理而言，密切追踪专家任务委托趋势，是掌握AI性能突破和用户信心提升的关键战略。
对于监管机构和伦理团体而言，分析不同任务委托的接受度差异，有助于制定更加合理、符合公众利益的AI治理政策。 随着人工智能日益广泛地融入各行各业，理解并尊重专家和用户在任务委托上的选择，将成为推动AI健康、可持续发展的重要方向。历史告诉我们，像电商一样，技术虽然快速成熟，但社会接受需要时间，更需要信任的建立。唯有通过细致的任务委托观察，我们才能真正洞察AI技术在现实世界中的价值和潜力，推动一场真正以人为本的智能革命。
