解读

面试官并非单纯考察“公关话术”，而是验证你在高压、高舆情、高合规风险场景下的“AI产品危机响应框架”是否成熟。
国内语境下，事件大概率先在微博、抖音、小红书发酵，随后被权威媒体（央视、新华社、人民网）跟进，监管单位（中央网信办、工信部、公安部）可能在24小时内介入。
第一步若走错（如否认、甩锅、沉默），算法备案、数据出境安全评估、APP下架、行政处罚都会连环触发。
因此，第一步必须同时满足：

1. 国内法规的即时合规义务（《算法推荐管理规定》《个人信息保护法》《生成式AI管理办法》）；
2. 公司商誉与资本市场预期管理；
3. 技术侧可验证、产品侧可回滚、数据侧可溯源。

知识点

1. 黄金4小时原则：网信办对热搜TOP50的敏感事件要求企业4小时内书面报告初步核查情况。
2. 算法问责主体：生成式AI产品由“服务提供者”承担内容安全主体责任，产品经理是第一责任人。
3. 先下架后溯源：国内监管默认“先止损再谈技术”，拒绝“技术无罪”辩解。
4. 证据链封存：模型版本、训练数据、标注规则、审核策略、日志、AB实验参数需在事件曝光后立刻冻结，以备后续第三方合规审计。
5. 对外统一出口：任何技术解释、时间线、整改措施必须由指定发言人（通常是政府事务部+法务部+PR部）统一发布，产品个人不得擅自发声。

答案

第一步是“同步启动三件事”，并在30分钟内完成内部闭环，确保4小时内可向监管提交书面报告：

1. 技术止损
   a. 立即冻结线上模型版本，关闭对应生成通道或召回策略，启用兜底备用模型（如通用安全版）。
   b. 拉取近7天全量输入输出日志，按“敏感种子词+embedding相似度”双重召回疑似歧视case，封存哈希值，防止后续被质疑篡改。
2. 合规报备
   a. 事件曝光后30分钟内，由法务部通过“互联网违法和不良信息举报中心”以及公司属地网信办微信群，提交《突发事件初步报告表》，含事件简述、已采取措施、预计影响面。
   b. 同步在“算法备案系统”标记“异常事件”，为后续整改报告留痕。
3. 舆情管控
   a. PR部启动“红色舆情”流程：统一对外话术模板——“我们已关注到用户反馈，已第一时间下线相关内容并开展全面核查，后续结果将及时公开”。绝不承认“种族歧视”定性，仅用“不当内容”表述，避免法律坐实。
   b. 内部邮件锁定全员对外口径，禁止任何员工在社交媒体发表技术细节、训练数据来源等敏感信息。

完成上述三步后，产品经理牵头在2小时内输出《事件初因分析报告》（含模型版本、数据分布、标注规则、审核策略、触发关键词、影响用户数），供法务与PR合并成正式对外声明，并作为4小时内提交监管的书面附件。

拓展思考

1. 长期机制：建立“敏感身份词动态库”，每两周由数据与算法团队联合人工复审，纳入KPI；对外发布“算法透明度月报”，主动降低黑天鹅概率。
2. 多语种歧视风险：国内产品出海时常因训练语料80%为中文而放大对少数族裔的刻板印象，需在多语言预训练阶段引入“公平性约束loss”，并在模型评估指标中新增“种族歧视率”与“文化冒犯率”双指标。
3. 保险与赔偿：可采购“算法责任险”，将因歧视内容导致的行政罚款、集体诉讼赔偿纳入保单，降低董事会层面的风险厌恶，为产品迭代留出空间。