解读

面试官想验证三件事：

1. 对国内 AI 全生命周期合规框架（算法备案、安全评估、深度合成规定、个人信息保护法、民法典侵权责任编）的熟悉度；
2. 能否把“责任”拆成法律、商业、技术、用户感知四条线，并用产品语言落地；
3. 是否具备“事前-事中-事后”闭环设计能力，能把追责流程做成可执行、可度量、可复用的产品机制，而不是停留在口号。

知识点

1. 法律主体：AI 产品是“算法服务”，责任主体是“服务提供者”即公司，而非模型本身；
2. 过错推定：民法典 1195 条，用户只需证明损害+因果关系，公司需自证无过错；
3. 举证倒置产品化：日志、版本、指标、审批流必须可回溯，否则直接败诉；
4. 三层责任池：公司对外承担 100% 赔偿责任 → 内部责任池（算法、数据、运营、审核、决策）→ 个人追偿；
5. 强制保险：国内头部云厂商已上线“算法综合责任险”，保费与模型风险分级挂钩，产品侧需把保费计入 COGS；
6. 48 小时应急：网信办 2023 深度合成新规要求“显著标识+48 小时处置报告”，产品必须预埋一键下线、灰度回滚、用户通知的 red button；
7. 用户感知层：把“赔偿+补偿+解释”打包成可感知的服务方案（先赔后审、先行垫付、误工费红包），降低舆情裂变概率。

答案

“我会把责任拆成对外和对内两个维度，用产品化手段把‘事后救火’变成‘事前预埋、事中拦截、事后闭环’。

第一步，对外责任主体唯一：公司。
用户在 App 内一键提交“AI 决策异议”，系统 T+0 出具《算法结果说明书》，含决策版本、特征权重、数据时间戳，同时触发 48 小时先行垫付流程，用保险池赔付 50~500 元区间内的显性损失，降低投诉升级概率。

第二步，对内责任池分层：

1. 数据层：标注错误→数据团队；
2. 模型层：离线 AUC 合格但线上分布漂移→算法团队；
3. 规则层：后处理阈值人为调错→运营团队；
4. 决策层：业务方为冲 KPI 强行下调阈值→业务决策人。
   每季度责任池结算一次，赔偿金额按“过错比例”从团队奖金扣除，并同步更新《算法事故知识库》，用于下一轮风险评审。

第三步，产品化追责流程：

1. 埋点：所有模型调用写入 TraceID，保留 180 天；
2. 镜像：每次发版自动保存模型文件、配置表、脚本镜像，存于不可篡改的 OSS 版本桶；
3. 审批：任何阈值变更走“三级审批”工单，审批记录同步到企业级区块链存证；
4. 应急：上线“红按钮”功能，客服、运营、算法、法务四方同时收到告警，可一键回滚并推送用户告知；
5. 复盘：72 小时内产出 5W2H 复盘报告，两周内完成模型或策略补丁，并在下一个版本发布公告，形成用户可感知的改进闭环。

通过把法律要件拆成可执行的产品功能，我们既满足了民法典的举证倒置要求，又把公司损失降到了保险可覆盖范围，同时让用户感受到‘问题有人管、损失有人赔、改进看得见’。”

拓展思考

1. 多模态生成场景下，输出内容可拆分文本、图像、语音，如何设计“分模块责任认定”接口，使每一帧都能追溯到子模型版本？
2. 如果模型调用第三方 API，公司仍承担首责，如何在前端用户协议里用“动态红线”把第三方免责条款转化为用户可理解的一句话？
3. 未来《人工智能法》草案一旦落地，可能引入“算法安全负责人”持证上岗，作为产品经理，你如何提前把“持证”要求嵌入组织架构和发布流程，避免产品因无证被下架？