在保持客觀性的同時，將使用者反饋融入對話AI系統的評估和改進中，可以採取以下幾種方法：
結合定量與定性數據：使用結構化的量表來收集定量數據（如Likert量表），同時鼓勵使用者提供開放式的定性反饋。這樣可以在量化評估的基礎上，獲得更深入的使用者見解，從而更全面地理解使用者的需求。
建立反饋循環：設計一個持續的反饋機制，定期收集使用者的意見並將其納入系統的迭代開發中。這不僅能夠及時響應使用者的需求，還能夠在系統改進過程中保持客觀性，因為所有的改進都基於實際的使用者數據。
使用自動化評估工具：利用自動化工具（如GPT-4）來分析使用者反饋，這些工具可以幫助識別出反饋中的共性問題和趨勢，從而提供客觀的改進建議。這樣可以減少人為偏見，並提高評估的準確性。
多方評估：邀請不同背景的使用者參與評估，這樣可以獲得多元化的反饋，並減少單一觀點的偏見。通過多方評估，可以更全面地理解使用者的需求和期望，從而在改進中保持客觀性。