开源中国马越：AI投入需建立可计量、可归因、可治理的管理体系
2026/09/17 13:35阅读量 2
开源中国创始人马越提出，企业在进行AI投入时应关注价值落地的四个核心维度：可计量、可归因、可治理及最终的可提升。这一观点强调了在AI应用过程中建立清晰账本和管理体系的重要性，以确保技术投入能够转化为实际的业务价值。
AI投入的价值管理框架
开源中国创始人马越指出，衡量人工智能（AI）投入价值的标准不应仅停留在技术层面，而应构建一套完整的价值评估与管理体系。该体系主要包含以下四个关键维度：
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可计量 (Measurable)：AI项目的投入产出比必须能够被量化。企业需要明确计算在算力、数据、人力等方面的具体成本，以及由此带来的效率提升或收入增长，确保每一笔投入都有清晰的数字反馈。
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可归因 (Attributable)：业务成果的提升必须能准确追溯到具体的AI技术应用上。这意味着需要建立明确的因果链条，证明是特定的模型优化、算法改进或场景落地直接导致了业务指标的改善，而非其他偶然因素。
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可治理 (Governable)：AI系统的运行过程需要具备可控性和合规性。这包括对模型偏见、数据安全、隐私保护以及决策透明度的管理。只有建立了完善的治理机制，才能确保AI应用在长期运行中稳定、安全且符合伦理规范。
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可提升 (Improvable)：基于上述三个维度的数据反馈，企业应能够持续迭代和优化AI系统。通过闭环的数据分析，不断调整策略、优化模型参数或扩展应用场景，从而实现AI能力的螺旋式上升和业务价值的持续增长。
这一框架旨在帮助企业和开发者从“盲目投入”转向“精细化运营”，确保AI技术真正服务于业务目标，形成一本明白的价值账。