解读

面试官想验证三件事：

1. 你是否理解“确定性系统”与“概率性系统”的本质差异；
2. 你是否能把技术差异翻译成业务语言，让老板、法务、运营听得懂；
3. 你是否具备“成本—收益—风险”三维权衡的产品思维，而不是非黑即白地追求零缺陷。

回答时要先给结论，再用国内真实场景举例，最后落到“可接受的错误”如何量化、如何监控、如何兜底。

知识点

1. 确定性 vs 概率性：传统软件是布尔逻辑，相同输入必得相同输出；AI是统计学习，输出服从分布，错误不可避免。
2. 算法边界：国内数据合规（《个人信息保护法》第6条“最小必要”）导致训练数据受限，模型天花板客观存在。
3. 成本曲线：把错误率从95%→98%可能只需1周；98%→99%需3个月；99%→99.9%需重写数据管线、引入人工审核，ROI陡降。
4. 业务容忍阈值：
   • 电商推荐点错一次，用户最多吐槽；
   • 医疗影像漏诊一次，赔偿可达百万；
     阈值由“错误代价∗发生概率”决定。
5. 合规兜底：中国《互联网信息服务算法推荐管理规定》第12条要求“建立人工干预和用户申诉机制”，意味着产品必须设计“错误可纠”的闭环，而不是追求零错误。

答案

“可接受”不是放任错误，而是把错误纳入商业模型与合规框架内进行量化管理。

第一，系统本质不同。传统软件是确定性工程，Bug=逻辑与需求不符，必须修复；AI是概率系统，错误是统计输出的一部分，理论上无法降到零。

第二，国内业务节奏与成本现实。以我为某头部快消客户做的智能客服为例， baseline 意图识别准确率92%，可把人工坐席削减40%，年省1800万客服成本。继续优化到97%需再投入800万标注费用、采购A100算力，而多省的5%仅能再减少3%人工，ROI<1，业务方主动叫停。

第三，法规允许“可接受”的前提是你建立了透明和救济机制。我们在小程序端加了“结果不满意？”一键转人工，并保存日志用于每日主动回扫，保证用户投诉24h内闭环。监管现场检查，把这条链路视为“已尽合理努力”，从而认可当前错误率。

因此，AI产品的错误是否可接受，取决于：

1. 错误率是否低于业务/合规/伦理三线阈值；
2. 错误代价是否可被产品机制（人工兜底、赔偿、优惠劵）覆盖；
3. 继续优化的边际收益是否大于边际成本。
   只要这三条同时满足，错误就可以暂时接受，并进入Backlog持续迭代，而不是“必须立即修复”。

拓展思考

1. 如何与法务一起把“可接受错误率”写进用户协议而不被认定为“霸王条款”？——建议用“区间承诺+动态公示”，例如“本服务识别准确率≥95%，月度报告见官网”。
2. 错误率一旦低于阈值，团队容易陷入“优化疲劳”，产品经理需要设计“错误价值回收”机制：把高置信错误自动沉淀为标注数据，反向补贴模型，形成正循环。
3. 生成式AI爆发后，错误从“分类错误”升级为“幻觉错误”，其代价更难量化。下一步的竞争力不在“降低错误”，而在“实时置信评估+动态降级”，让用户感知到“系统知道它可能错”，从而把信任成本也纳入产品指标。