解读

面试官想验证三件事：

1. 你是否把“灰度”当成一条贯穿数据-模型-产品-运营的全链路风控体系，而非简单的“放量开关”；
2. 你是否熟悉国内监管红线（算法备案、数据跨境、个人信息保护、深度合成标识等），能把合规动作写进灰度节奏；
3. 你能否用可量化指标定义“重大故障”，并在分钟级完成回滚，确保核心用户（高价值、高活跃、高舆情）零感知。

因此，回答要体现“分层隔离、实时监测、快速止血、合规留痕”四重能力，并给出可落地的SOP与责任矩阵。

知识点

1. 国内合规基线

   • 《互联网信息服务算法推荐管理规定》要求具有舆论属性或社会动员能力的算法在灰度前完成“算法备案”变更登记；
   • 《个人信息保护法》第38条，灰度数据若含敏感个人信息，需先通过安全评估或认证；
   • 《深度合成规定》第6、7条，灰度阶段即需对AI生成内容加显式/隐式标识，并留存日志≥6个月。

2. 灰度分层模型

   • 流量分层：白名单 → 随机小流量 → 业务分层流量 → 全量；
   • 用户分层：核心VIP → 普通活跃用户 → 冷启动用户；
   • 场景分层：只读场景 → 低风险写场景 → 高风险写场景；
   • 模型分层：影子模式 → 双写对照 → 单写实验 → 全量。

3. 监测指标设计

   • 业务层：转化率、客单价、次留、投诉率；
   • 模型层：PSI（群体稳定性）、AUC衰减、Top-1准确率、Bias@Top5%；
   • 系统层：P99延迟、GPU利用率、回包错误率；
   • 合规层：敏感词拦截率、标识漏标率、用户投诉舆情量。

4. 回滚与熔断

   • 分钟级回滚：模型热更新+Feature Store版本隔离，支持“一键回滚到上一稳定版本”；
   • 熔断阈值：连续两个监控周期（5 min/周期）业务指标跌幅≥3%或投诉量≥10件/小时即触发；
   • 兜底策略：降级到规则引擎或上一版本模型，同时自动关闭实验流量入口。

5. 组织与流程

   • 三角评审：产品+算法+风控联合签署《灰度发布评审表》；
   • 值班机制：灰度期间7×24小时On-call，告警5分钟内响应，30分钟内给出止血方案；
   • 复盘机制：T+1完成灰度复盘，输出《灰度报告》同步给法务与合规组留档。

答案

我将灰度发布拆成“六步三隔离”方案，确保重大故障零外溢。

第一步，合规预检
灰度前10个工作日完成算法备案变更、数据安全评估、深度合成标识策略评审，拿到法务签字的《合规通行证》，否则不进流量。

第二步，影子模式验证
线上流量100%复制到灰度环境，持续7天，对比上一版本模型：

• 业务指标差异<±1%；
• PSI<0.1；
• 投诉量为0。
  三项同时满足才可进入下一步。

第三步，白名单内测
选取内部员工+核心VIP共200人，签署《内测知情同意书》，开启双向反馈通道。48小时内收集≥50条有效反馈，若负面率>5%立即暂停。

第四步，随机小流量（1%）
采用“业务单元+用户分层”二维哈希，确保核心VIP不在桶内。
监测周期5分钟，指标跌幅≥3%或投诉≥10件/小时即熔断。
同步打开“用户一键退出”按钮，降低舆情风险。

第五步，阶梯放量（5%→20%→50%）
每阶段持续≥24小时，通过“动态贝叶斯切换”实验框架自动调节流量权重：

• 若后验胜率>95%且投诉<阈值，自动进入下一阶段；
• 若任意指标触发熔断，60秒内回滚并推送站内信致歉。

第六步，全量发布
放量至100%后仍保持72小时“观察模式”，监控频率由5分钟缩短到1分钟。
观察期结束由产品+算法+风控三方联合出具《灰度总结报告》，含数据、舆情、合规三项结论，归档备查。

三隔离机制

1. 数据隔离：灰度流量使用独立Feature Store，避免训练数据污染；
2. 模型隔离：灰度模型单独容器组部署，资源配额上限为线上20%，防止GPU打满；
3. 舆情隔离：灰度用户投诉走专属工单队列，不进入主流客服系统，降低负面扩散。

通过以上六步三隔离，过去两年我负责的推荐类AI模型共进行37次灰度，零次重大故障外溢，平均回滚时长2.3分钟，NPS下降控制在0.5%以内。

拓展思考

1. 多模型并发灰度
   当业务需要同时实验A/B/C三个大模型时，可采用“分层实验+正交流量”设计，把用户ID哈希成1024桶，按正交表分配，确保互不干扰。需额外监控“实验污染度”指标，即桶间特征迁移率<1%。

2. 生成式AI的特殊灰度
   大模型输出不可穷举，需在灰度阶段引入“双重水印”：服务端隐式水印+客户端显式标识，并实时抽检输出样本，采用“敏感+幻觉”二分类模型自动审核，抽检比例随放量阶梯从100%降至5%，但保留千分之一人工复核。

3. 灰度成本优化
   对GPU消耗型模型，可与云厂商签“弹性Quota+Spot实例”混合协议，灰度阶段优先使用Spot，成本下降40%；同时设置“经济熔断”——当GPU费用占增量收入比>8%时自动回滚，确保ROI为正。