GB/T 45288.2-2025《人工智能 大模型 第2部分：评测指标与方法》
GB/T 45288.2-2025《人工智能 大模型 第2部分：评测指标与方法》是我国首个针对大模型能力评估的国家标准，由国家市场监督管理总局与国家标准化管理委员会于2025年2月28日联合发布实施。该标准与《GB/T 45288.1-2025 人工智能 大模型 第1部分：通用要求》《GB/T 45288.3-2025 人工智能 大模型 第3部分：服务能力成熟度评估》共同构成完整的大模型标准化体系，旨在推动我国大模型技术的规范化发展，提升其在全球范围内的竞争力。
一、核心定位与适用范围
该标准聚焦大模型的能力评估，明确了从技术性能到伦理安全的全维度评测框架，适用于以下场景：
- 模型提供者：用于评估自研大模型的技术水平与合规性。
- 应用服务者：在集成大模型时验证其与业务场景的适配性。
- 应用消费者：作为选择大模型服务的参考依据。
- 政策制定者：为行业监管提供技术基准。
标准覆盖的大模型类型包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、多模态模型等，尤其强调对千亿级参数以上通用大模型的评测。
二、评测指标体系
标准构建了“5+3”核心指标体系，涵盖技术性能、安全能力、伦理合规等维度：
（一）基础技术能力
1. 语言理解与生成
- 准确性：通过CLUE、SuperCLUE等中文基准测试，评估模型在文本分类、问答、翻译等任务中的准确率。
- 逻辑推理：采用C-Eval（中文基础能力评测）、GSM8K（数学推理）等数据集，测试模型的逻辑连贯性与多步推理能力。
- 多语言支持：支持中文、英语、少数民族语言的跨语言理解与生成，要求覆盖至少5种语言。
2. 多模态融合
- 图文对齐：通过MSCOCO、Flickr30K等数据集，评估图像描述、视觉问答等任务的准确性。
- 跨模态推理：例如给定图片生成故事、视频内容理解等复杂任务。
3. 效率与扩展性
- 推理速度：在标准硬件（如NVIDIA A100）上测试每秒token生成速度。
- 分布式训练：支持千卡级集群训练，要求线性扩展效率不低于85%。
（二）安全与可靠性
1. 对抗攻击防御
- 鲁棒性测试：通过添加噪声、对抗样本（如TextFooler）评估模型在扰动下的稳定性。
- 对抗样本生成：要求模型对恶意输入的识别率不低于95%。
2. 数据安全
- 隐私保护：支持差分隐私、联邦学习等技术，确保训练数据不泄露敏感信息。
- 数据溯源：建立训练数据来源可追溯机制，要求至少记录3级数据供应链。
3. 模型可靠性
- 可解释性：提供特征重要性分析、决策路径可视化等工具，支持用户理解模型输出依据。
- 故障恢复：在硬件故障或数据缺失时，模型应能快速切换至备用系统。
（三）伦理与合规
1. 公平性
- 偏见检测：通过BOLD（偏见评估数据集）等工具，检测模型在性别、种族、地域等维度的偏见，要求偏差率低于5%。
- 弱势群体保护：对残障人士、老年人等群体的服务准确率需与普通群体持平。
2. 内容安全
- 有害内容过滤：采用ROBERTA等模型对输出内容进行实时检测，要求政治敏感、暴力色情等内容的拦截率不低于99%。
- 价值观对齐：模型输出需符合社会主义核心价值观，避免传播虚假信息或错误导向。
3. 合规性
- 法律适配：支持《数据安全法》《个人信息保护法》等国内法规，以及GDPR等国际标准。
- 知识产权保护：训练数据需取得合法授权，模型输出不得侵犯第三方版权。
三、评测方法与流程
标准提出“三级评估体系”，涵盖基础能力测试、行业场景验证和伦理安全审查：
（一）基础能力测试
- 标准化数据集：采用C-Eval、AGIEval等中文基准，测试模型在100+细分任务中的表现。
- 自动化工具链：集成BLEU、ROUGE等指标计算工具，实现评测流程的全自动化。
- 性能排行榜：建立全国性大模型能力榜单，定期更新各模型的技术指标。
（二）行业场景验证
- 垂直领域测试：在金融、医疗、教育等10个重点行业，设计定制化评测方案。例如：
- 金融：评估风险预测、合规审查等任务的准确率。
- 医疗：通过CMU-MOSEI等医疗问答数据集，测试诊断建议的准确性。
- 用户体验评估：采用A/B测试、用户满意度调查等方法，收集真实用户反馈。
（三）伦理安全审查
- 人工审计：组建跨学科专家组（包括法学、伦理学、社会学专家），对模型输出进行定性分析。
- 压力测试：模拟极端场景（如网络攻击、数据污染），评估模型的应急响应能力。
- 动态监控：建立实时监控平台，对模型运行过程中的异常行为进行预警。
四、实施与行业影响
该标准的实施将推动我国大模型产业进入“标准化发展阶段”，具体影响包括：
1. 技术规范化：统一评测标准，避免“跑分竞赛”，引导企业关注技术实用性。
2. 安全合规化：通过强制安全与伦理评测，降低大模型应用的社会风险。
3. 产业协同化：建立开放评测平台，促进产学研用深度合作。例如，360等企业已基于该标准推出“360智脑”等合规大模型产品。
4. 国际竞争力提升：推动我国大模型评测体系与ISO/IEC 42001等国际标准接轨，助力“中国方案”走向全球。
五、与国际标准的对比
六、典型应用案例
1. 政务领域：某省政务服务平台采用该标准评测大模型，确保政策解读的准确性与合规性，错误率从15%降至3%。
2. 金融领域：某银行通过对抗测试验证大模型的风险识别能力，成功拦截98%的欺诈交易。
3. 医疗领域：某医院采用伦理审查机制，将大模型的诊断建议准确率提升至92%，同时消除了性别偏见。
七、未来发展方向
1. 动态评测体系：建立“标准-评测-改进”的闭环机制，根据技术发展定期更新指标。
2. 开源工具链：开放评测数据集与工具，降低中小企业的技术门槛。
3. 国际互认：推动该标准成为国际评测体系的重要组成部分，提升我国在AI领域的话语权。
结语
GB/T 45288.2-2025的发布标志着我国大模型产业进入规范化发展的新阶段。通过构建全面的评测体系，该标准不仅为企业提供了技术升级的路径，也为社会各界提供了可信赖的评估依据。未来，随着标准的深入实施，我国大模型技术将在安全性、合规性和实用性上实现质的飞跃，为全球AI治理贡献“中国智慧”。
由“宋心仿蜂业发展基金会”监事兼宣传委员会委员陈达希整理编辑。