解读

在AI产品里，错误提示不是“兜底文案”，而是模型置信度、系统鲁棒性与用户信任的最后一道闸。面试官问这道题，想看三层能力：

1. 能否把“算法黑盒”失败翻译成“用户白话”；
2. 能否在合规红线（《个人信息保护法》《深度合成规定》）内，把数据收集、模型迭代与用户体验做成闭环；
3. 能否用可量化指标（错误解决率、二次求助率、NPS）验证提示是否真“优雅”。
   因此，回答必须同时给出“用户视角的话术模板”和“后台数据回收机制”，并体现对中文语境、国内App审查、客服工单体系的深度理解。

知识点

1. 错误分层：用户层（输入不合规）、模型层（置信度低）、系统层（超时、限流）、合规层（敏感词、深度合成标识）。
2. 话术三要素：状态可见性（让用户知道“哪一步”出错）、归因明确（把技术原因转译成行为原因）、行动指令（给出“下一步”唯一最优路径）。
3. 中文语境下的“礼貌-责任”模型：国内用户对“官方”身份敏感，提示需用第一人称承担错误，避免“你”字指责。
4. 数据回收：前端埋点“copy error code”按钮，把错误码+匿名日志回传，用于后续冷启动数据清洗；同时提供“一键反馈”入口，收集用户修正文本，形成“人类纠偏”数据闭环。
5. 合规兜底：生成式AI需按《互联网信息服务深度合成管理规定》标明“AI合成”字样；出现敏感拒绝时，用“无结果页”+“原因不可见”策略，防止用户反向试探。
6. 指标：错误提示页停留时长<8秒、二次求助率<15%、错误解决率>65%、反馈率>5%且负向占比<20%。

答案

“优雅”=用户秒懂+系统可迭代+合规不踩雷。我按“三步七词”模板设计，已在公司智能客服机器人上线，把二次求助率从32%降到13%。

1. 错误分层定位
   先打错误码：U/M/S/C 四位，例如 M-102，首位字母告诉用户“这是模型层问题”，后端可直接映射日志。

2. 话术“三步七词”
   ① 致歉——“抱歉，我没理解这句话”
   ② 归因——“因为噪音太多”≤8 汉字，只描述用户可感知原因，不暴露“置信度0.31”
   ③ 行动——“请删减口语词后重试，或点‘帮我写’自动生成”
   整句≤30 字，按钮≤2 个，主按钮用动词“重试”，次要按钮“人工客服”。

3. 数据回收与迭代
   前端埋点：用户是否点击“复制错误码”、是否“重试”、是否“人工客服”。
   后端把错误码+脱敏输入+用户修正文本写入“影子表”，每周跑聚类，把高频bad case喂回预训练，模型更新后灰度5%流量，AB测二次求助率。

4. 合规示例
   敏感拒绝：
   “抱歉，该请求涉及敏感内容，无法生成结果。如需帮助，请联系客服并引用编号C-403。”
   不解释具体敏感词，防止枚举攻击。

5. 指标验证
   上线两周：

   • 错误页平均停留 6.4 秒
   • 二次求助率 13%
   • 反馈按钮点击率 7.2%，其中负向占 18%
     达到预设优雅阈值。

拓展思考

1. 多模态场景：语音输入转文字失败，错误提示要同步给出“波形图+文本高亮”，让用户一眼定位哪一段噪音过大；同时提供“按住重录”与“切换键盘输入”双通道。
2. 企业级PaaS：把错误码开放给B端开发者，提供“错误码→解决方案”JSON映射，降低客户工单量；但需签署《错误码使用协议》，禁止开发者将敏感拒绝码暴露给终端用户。
3. 大模型幻觉：当模型输出“看似正确却事实错误”时，传统错误提示不再适用，需引入“可信度徽章+可溯源脚注”方案，让用户主动核查，同时把用户“点踩”回流至知识图谱修正队列。