解读

面试官想验证三件事：

1. 对“争议”的敏感度——能否在分钟级识别舆情、合规、品牌三重风险；
2. 对“大模型”技术边界的认知——知道是数据偏差、对齐不足，还是解码随机性导致；
3. 对“快速”与“修复”的落地能力——能否在24小时内给出可上线的补丁，并建立长期免疫机制。
   回答必须体现“AI产品经理”视角：不是去调参，而是用最短时间把“技术问题”转成“产品动作”，同时兼顾监管、舆情、商业连续性。

知识点

1. 中国监管红线：《生成式AI管理办法》第4、7、14条，要求2小时内下架显著违法内容，3日内报告整改。
2. 风险分级：A级（政治、黄赌毒、恐怖）、B级（歧视、谣言、未成年人伤害）、C级（品牌擦边、用户吐槽）。
3. 快速止血三板斧：①规则层拦截（敏感词+正则+安全模型）；②解码层控温（temperature/top-p 动态降级）；③输出层后置审核（同步+异步双通道）。
4. 数据飞轮：争议case→人工标注→对齐微调→A/B回滚→指标看板（违规率、举报率、品牌负向声量）。
5. 舆情监测工具：新浪微博“鹰击”、字节“云盾”、微信“珊瑚”+自建机器人推送钉钉群，5分钟告警。
6. 内外部节奏：对内“黄金1小时”锁定风险模型版本、对外“黄金4小时”发声明，24小时内提交整改报告。
7. 用户感知包装：把技术术语（alignment、RLHF）转译成“内容安全加强版”，避免暴露细节。

答案

我会按“1-3-7-30”节奏处理：
第1小时：

1. 舆情监测机器人触发告警后，立即拉虚拟战情室（法务、PR、算法、运营、客服）。
2. 用灰度编号快速定位模型版本、Prompt模板、用户输入日志，冻结同版本扩量。
3. 启动“应急安全包”：把争议关键词实时写入本地DFA树，同步下发到线上推理侧，0.3秒级拦截；同时将解码温度从0.8降到0.3，top-p砍到0.6，降低创意发散。

第3小时：
4) 法务完成内容定级，如属A级，立即下线该场景全部生成能力，切换至兜底“安全回复池”；PR在官方微博、公众号同步《致歉与整改声明》，承诺24小时内报告。
5) 数据组把争议case+用户举报数据打包成“冷启动数据”，启动“应急RLHF”——用排序模型给安全回复打最高reward，晚上12点前完成1轮微调，指标≥95%安全通过率方可进入灰度。

第7小时：
6) 灰度5%流量，A/B对比违规率、负向声量、业务转化率；若指标回正，按每2小时翻倍扩量，否则回滚并追加规则特征。
7) 客服侧上线“争议内容一键申诉”入口，用户可上传截图，系统用embedding召回相似历史case，30分钟内人工复核并补偿会员权益，降低二次舆情。

第30天：
8) 把应急关键词升级为“动态敏感库”，接入网信办每日通报名单；建立“红蓝军”机制，内部红队每周攻击，蓝队模型防守，违规率目标<0.02%。
9) 产品侧输出《生成内容安全白皮书》，对外透明化标准，对内沉淀为PRD模板，下次迭代默认携带“安全验收里程碑”。

通过以上节奏，可在1天内解除监管和舆情危机，30天内把“争议”转化为“信任加分项”。

拓展思考

1. 如果争议来自“价值观对齐”而非明显违规，例如AI回答“躺平是否可耻”，如何平衡不同用户圈层价值观？
2. 当应急降级导致创意指标（点赞、分享）下降20%以上，如何设计“安全-创意”动态Pareto前沿，给业务方量化权衡？
3. 在多模态场景（文生图）出现“隐性歧视”（如总是把护士生成女性），如何构建跨模态一致性评估集，并驱动数据闭环？