解读

面试官想知道三件事：

1. 你是否理解“AI产品”与传统软件在质量维度上的本质差异；
2. 你是否能把“算法不确定性”“数据漂移”“业务容忍度”这些概念翻译成可落地的质量策略；
3. 你是否具备“风险-收益-合规”三角平衡的产品思维，而不是简单追求技术指标。

回答时要避免两种极端：

• 纯技术视角——只讲模型不可证明、NP-hard，没有产品语言；
• 纯业务口号——只说“快速迭代”，没有量化依据。

知识点

1. 不确定性来源：数据分布漂移、样本偏差、对抗样本、长尾分布、标注噪声。
2. 评价指标不可穷尽：召回↑可能误杀↑，F1、AUC、TOP5、TOP1、NDCG、BLEU、CIDEr随场景而变，无法“归零”。
3. 成本边际递增：把错误率从5%→1%所需数据、算力、标注人力呈指数级上升，ROI快速衰减。
4. 合规与伦理：国标《信息技术 人工智能 风险管理》（GB/T 41867-2022）要求“可接受残余风险”，而非“零风险”。
5. 业务容忍度：金融风控误杀万五即可投诉，短视频推荐误推一条用户可能无感；质量目标必须分层、分场景。
6. 传统软件“Bug”定义明确（需求≠实现），AI系统“Bug”需同时考虑“模型置信度+业务阈值+人工兜底”，属于概率型缺陷。

答案

“100%无Bug”在传统软件里都做不到，在AI场景更不具备商业与技术可行性，原因有三：

第一，AI系统的“正确”是概率正确，而非确定性正确。同一模型在不同数据分布下表现差异巨大，无法像单元测试一样穷举输入空间。国标明确写入“残余风险可接受”原则，产品目标应是“将风险降低到业务可承受范围”，而不是“归零”。

第二，质量成本曲线陡峭。以图像分类为例，把Top-1准确率从95%提升到99%，需要10×数据、5×算力，且仍无法覆盖长尾类别。产品经理必须做ROI权衡：与其追求最后1%，不如用“高置信自动+低置信人工”的分级策略，把节省下的预算投入新场景孵化。

第三，用户价值与合规要求允许可控错误。短视频推荐误推一条内容，用户下滑即可消解；金融反洗钱若误杀率过高则直接引发投诉与监管处罚。质量指标必须拆成分层SLA：核心交易链路召回≥99.9%且误杀≤0.1%，非核心链路可放宽到召回≥95%。通过“灰度发布—影子模式—回滚开关”持续监控，而不是一次性承诺“零缺陷”。

因此，AI产品的质量标准是“可度量的不确定性+可接受的风险+可回滚的兜底”，而不是“100%无Bug”。

拓展思考

1. 如何向高层解释“残余风险”预算？——把误杀、误放折算成“客服工单量、资金冻结利息、监管罚金”，用人民币量化，比讲F1更直观。
2. 分级质量门控设计：线上模型A/B两个版本，高置信区间直接落库，中置信区间走人工复核队列，低置信区间实时拒绝并回流标注，实现“错误成本<复核成本”动态平衡。
3. 合规红线兜底：对《深度合成规定》《生成式AI管理办法》中的“显著标识”“舆情风险”设置0容忍硬规则，用规则引擎前置过滤，确保“算法可错、合规不可错”。