解读

国内监管对“可解释”的底线是“可控、可追责、可整改”，而非学术意义上的“打开黑箱”。面试官想验证三件事：

1. 你是否清楚《算法推荐管理规定》《深度合成规定》《生成式AI办法》等文件对“透明度”的具体要求；
2. 你能否把技术不可解释转化为“风险可解释”，用监管听得懂的语言讲清边界、兜底与补救；
3. 你是否有落地闭环：备案、评估、日志、回滚、人工兜底、用户投诉通道，形成“解释不了模型，但能解释结果”的证据链。

知识点

1. 监管语境下的“解释”四层次
   ① 系统级解释：算法目的、数据范围、主要特征、预期效果；
   ② 结果级解释：单次输出是否合规、是否触发红线、如何人工复核；
   ③ 过程级解释：训练数据来源合法性、标注规则、评估指标、版本迭代差异；
   ④ 责任级解释：谁对结果负责、如何定位问题、多久完成整改。
2. 可用监管工具箱
   算法备案表、安全评估报告、风险标签库、人工抽检日志、线上A/B灰度数据、用户申诉台账、第三方合规审计报告。
3. 话术原则
   先给“结论”再给“证据”，用“风险-措施-效果”三段式，避免技术术语，用“是否触碰红线”替代“可解释性”一词。

答案

“王处，我们这套视频生成模型在学术层面确实属于扩散架构，无法像传统规则引擎那样逐层反推像素来源，但我们已经建立三层透明机制，确保结果可控可追责：

1. 系统级：已在中央网信办完成算法备案，备案号×××，训练数据100%签署版权承诺书，并上传了数据来源清单与过滤规则；
2. 结果级：上线前通过中国信通院A级安全评估，对涉黄、涉政、伪造人脸等12类红线召回率≥99.5%，每一次用户生成内容先过模型安检，再过人工抽检，抽检比例10%，留存30天；
3. 责任级：如果仍出现争议输出，平台可在15分钟内定位到具体模型版本、输入参数、操作人ID，并启动一键下线与回滚，最长2小时完成整改报告。
   因此，虽然无法逐像素解释‘为什么这样生成’，但我们能用数据与流程证明‘风险在哪、谁来负责、如何补救’，满足《深度合成规定》第8条‘显著标识+可追溯+可整改’的要求。后续我们还会把评估报告和抽检日志每季度同步给省网安总队，保持持续透明。”

拓展思考

1. 提前准备“监管一页纸”：把算法目的、数据规模、红线指标、人工兜底、投诉渠道浓缩成一页A4，现场可手写递交给考官，体现“产品经理把复杂问题简化”的能力。
2. 遇到“不可解释”质疑，可主动提出“可解释性试点”：承诺在下一版引入对比解释、特征重要性可视化或局部代理模型，用迭代换取监管信任，同时把成本与优先级写进路线图，展示商业化与技术合规的平衡感。