解读

面试官想验证三件事：

1. 你是否意识到“数据稀缺”与“算法公平”在国内合规框架（《个人信息保护法》《算法推荐管理规定》）下是双重红线；
2. 你是否能把“公平”拆成可量化、可验证、可落地的产品指标，而不是喊口号；
3. 你能否在成本、排期、商业目标之间给出可执行的闭环方案，而不是堆技术名词。

因此，回答必须体现“产品经理视角”：先定义公平→再诊断数据→再选型技术→再设计数据闭环→最后把合规、成本、体验一起算清楚。

知识点

1. 国内合规红线

   • 《个人信息保护法》第24条：自动化决策需“公平、公正”，不得实行“不合理差别待遇”。
   • 《算法推荐管理规定》第12条：不得根据用户“种族、性别、宗教信仰”等敏感特征进行歧视性推送。
   • 网信办“深度合成”备案要求：需提交“算法公平性自评报告”。

2. 公平性量化指标（产品经理必须能写进PRD）

   • 分组Equal Opportunity：TPR差距≤5%。
   • 分组Demographic Parity：预测为正例的比例差距≤3%。
   • 分组AUC差距≤0.02。
     指标必须写入模型验收文档，否则法务无法过审。

3. 数据稀缺场景下的技术-产品组合拳

   • 数据侧：过采样（SMOTE）、欠采样、混合采样；数据增强（UDA、回译、GAN）；迁移学习（先通用域再微调）。
   • 模型侧：公平约束优化（Focal Loss+公平正则）、元学习（MAML）、域自适应（DANN）。
   • 系统侧：多模型集成（MoE）+ 动态路由，让稀缺群体走专用小模型；线上AB灰度，实时监控分组指标。

4. 数据闭环产品化

   • 冷启动阶段：主动学习+“数据众包”小程序，用红包裂变收集稀缺群体样本；埋点上报“群体标签缺失率”作为北极星指标。
   • 迭代阶段：把“公平性gap”做成Dashboard一级指标，每周站会Review；gap>阈值自动触发“数据补充工单”，工单直接派给运营，48小时内回收新数据。

5. 成本与ROI测算

   • 数据增强成本0.15元/条，众包新标注成本1.2元/条；当公平性gap每下降1%，可带来投诉率下降0.8%，客服成本年省约120万元；ROI>1即立项。

答案

“遇到小样本群体公平性问题，我会按‘定义→诊断→补充→约束→监控’五步落地：
第一步，把‘公平’转成可验收指标。与法务对齐，采用‘分组Equal Opportunity差距≤5%’作为国内备案可用、法院可解释的指标，写进PRD验收表。
第二步，诊断数据。用群体标签做数据切片，输出‘样本量-指标gap’四象限：稀缺且gap大的群体直接进入红色预警池。
第三步，低成本补充数据。先过采样+回译做数据增强，把样本扩5倍；再上线‘主动学习’弹窗，对该群体用户返1元红包收集语音/文本，目标7天新增2000条有效样本，成本控制在1.2元/条。
第四步，模型层面加公平约束。在损失函数里加Equal Opportunity正则项，权重λ用贝叶斯搜索调优，确保主指标下降<0.5%的前提下把gap压到5%以内。
第五步，上线双通道监控。Dashboard实时展示分组TPR、投诉率；gap一旦>5%，自动触发‘数据补充工单’并灰度降级该群体策略，直到重新达标。
整个方案在上一版本已落地，稀缺群体投诉率从0.9%降到0.35%，客服年省120万元，单次迭代成本18万元，ROI 6.7，已通过法务合规评审。”

拓展思考

1. 如果稀缺群体同时属于“敏感个人信息”（如少数民族、残障人士），需先做“增强式匿名化”（k-匿名+l-多样性）再用于训练，否则即使公平性达标也可能违反敏感个人信息处理规则。
2. 当商业目标与公平性冲突（如稀缺群体转化率天然低，广告主不愿投放），可设计“保量+保价”双保策略：用平台补贴方式保证该群体曝光占比，同时把公平性指标纳入广告主计费系数，实现商业与公平的帕累托改进。
3. 长期看，把“公平性”做成可售卖的B2B模块：向需要过合规的大客户提供“公平性审计+数据增强”一站式SaaS，按调用量收费，把成本中心变成利润中心。