您会为每个AI产品立项设立一个'伦理影响评估表'吗？它应包含哪些条目？ - 问题详情 - 创脉思

解读

面试官想验证三件事：

你是否把伦理合规当成“前置条件”而非“事后补丁”；
你是否熟悉国内监管红线（算法备案、深度合成、数据跨境、个人信息保护等）；
你能否把伦理抽象成可落地、可度量的产品动作，而不是喊口号。
回答结构要先给“必建”立场，再用“场景分级”体现灵活性，最后给出一张国内可直接落地的条目清单，证明你既懂政策也懂工程。

知识点

国内强制合规框架：
- 《互联网信息服务算法推荐管理规定》→ 算法备案、显著标识、关闭键；
- 《深度合成规定》→ 安全评估、显著标识、日志留存；
- 《个人信息保护法》第55条→ 自动化决策事前影响评估；
- 《生成式AI管理办法》→ 训练数据合法、人工标注规范、内容过滤；
- 国标GB/T 41867-2022《人工智能伦理审查指南》→ 风险分级、生命周期管控。
伦理风险分级思路：
- A级（高风险）：涉及未成年人、生物识别、金融信贷、招聘、医疗、公权力；
- B级（中风险）：搜索排序、推荐、客服、营销；
- C级（低风险）：内部工具、非个性化OCR、语音转写。
  只有A级必须输出完整评估表并过法务+伦理委员会双审；B级可简化；C级留档即可。
产品经理的“可落地”原则：
- 每条评估项必须对应一个可验证动作（埋点、标注规则、开关、日志、回退方案）；
- 用“是否影响业务指标”反向说服研发愿意配合；
- 把伦理表写进PRD附录，与数据需求、模型指标并列，成为上线Checklist一项。

答案

我会为所有A级场景强制建立“伦理影响评估表”，B级场景用简化模板，C级场景仅做内部备案。评估表作为PRD附录，在需求评审前完成，未完成不得立项。
条目设计遵循“风险-措施-验证”三段式，共10条，全部可直接落地：

算法目的与正当性
描述：用一句话说明“该模型替用户解决了什么真实痛点”，禁止出现“提升留存”这类模糊目的。
验证：用户调研报告引用编号写入PRD。
训练数据来源合法性
描述：列出所有数据获取方式（采购、开源、用户授权、爬虫），并给出三份以上法律意见书编号。
验证：法务在Confluence勾选“已审”状态。
敏感个人信息去标识化比例
描述：统计训练集中身份证、人脸、声纹、健康数据占比，要求≤0.1%或完成不可逆脱敏。
验证：数据团队输出脱敏脚本+抽样审计报告。
偏见与公平性指标
描述：定义“受保护属性”（性别、地域、年龄、民族），在验证集上统计不同子集F1差异，最大差距≤3%。
验证：模型报告必须附带“公平性”Sheet，否则测试不通过。
可解释性与用户告知
描述：向用户提供“为何推荐此结果”的30字以内说明，并在交互界面给出“更多”跳转。
验证：上线前由UX走查，截图留档。
人工干预与关闭键
描述：在显著位置提供“关闭个性化”“一键重置标签”按钮，响应时延≤200ms。
验证：埋点上报“关闭”点击率，季度复盘低于1%需重新评估文案。
深度合成/生成内容标识
描述：所有AI生成图片、视频、音频在左上角加浮层水印“AI生成”，同时在文件元数据写入同一标识。
验证：上线前通过工信部“标识一致性”检测工具。
未成年人保护措施
描述：14岁以下用户自动进入“青少年模式”，算法不调用个性化权重，仅推送白名单内容。
验证：用虚拟账号测试，日志留存≥180天。
数据跨境传输评估
描述：若模型推理需调用海外GPU，列出数据出境场景、加密方式、接收方名称，并通过省级网信办安全评估。
验证：拿到备案编号后方可上线。
应急回滚与责任链
描述：建立“24小时内模型下线+数据冻结”双通道（技术开关+法务函），并明确第一责任人姓名、手机、工位。
验证：每季度做一次红蓝演练，演练报告由CTO与法务联合签字。

以上10条全部勾选完成，伦理评估表状态自动置为“通过”，方可进入上线评审。

拓展思考

如何把伦理表与OKR挂钩：
将“公平性差距≤3%”写进算法团队O项，占绩效10%；产品经理O项为“伦理评估表一次性通过率≥95%”，用制度倒逼而不是靠个人自觉。
与供应链协同：
若调用第三方模型，需在合同里增加“伦理合规连带责任”条款，并要求对方提供其评估表副本，避免“算法外包”变成“伦理外包”。
持续监控而非一次性审查：
上线后每万条用户反馈中若“歧视/偏见”标签≥0.5%，自动触发伦理复评；复评不通过立即降级模型流量，形成“数据-伦理”闭环。
商业与伦理冲突时的决策框架：
采用“收益-风险矩阵”量化：当预期营收<潜在罚款10%或<品牌损失估值5%时，直接砍掉需求；否则走“高层+法务+公关”三堂会审，留下书面决策记录，确保个人免责。