解读

面试官想验证三件事：

1. 是否具备“跨文化合规”意识——把“技术可行”升级为“文化可接受”；
2. 能否把模糊的“禁忌”拆成可落地的数据、模型、产品三层风险点；
3. 有没有成熟机制把一次性“规避”变成持续“监控-迭代”闭环，而不是上线前临时抱佛脚。

因此，回答必须体现：文化洞察→风险量化→全链路方案→指标闭环，且符合中国团队出海常见约束（预算有限、数据回流难、总部评审周期长）。

知识点

1. 中东主流禁忌分层：伊斯兰教法（Sharia）→ 各国王室补充法令 → 平台自审（如沙特MCIT、阿联酋TDRA）。
2. 高风险视觉特征：暴露度（Skin pixel ratio）、贴身轮廓（Silhouette tightness）、眼神/姿态（Gaze & Posture）、宗教符号误用（如十字架与新月混搭）。
3. 技术合规手段：
   • 输入侧：prompt 黑名单 + 视觉语义标签双重过滤；
   • 生成侧：diffusion 阶段引入“文化约束向量”，在UNet 注意力层加先验loss；
   • 输出侧：二次分类器 + 人工复核，A/B 灰度发布。
4. 数据闭环：本地外包标注团队→回传加密样本→国内增量训练→版本热更新，符合《数据跨境传输安全管理办法》审批流程。
5. 业务指标：违规率≤0.3%、人工审核成本↓30%、因违规下架率=0，同时保证CTR不跌5%以上。

答案

我会把“规避”做成一条可度量的产品泳道，分四步落地：

1. 需求澄清与风险分级

   • 上线前用“文化焦点小组”快速验证：邀请沙特、阿联酋各5名本地男性/女性用户，对200张生成图做5秒厌恶测试，标出“立即划走”图片，提炼出三大红线：①皮肤暴露>18%；②贴身凸显胸部/臀部曲线；③直视镜头+微笑被解读为“挑逗”。
   • 将红线转译为模型指标：暴露度用像素级分割算skin ratio；曲线用OpenPose 关键点的hip-waist ratio；眼神用gaze vector 与镜头夹角。

2. 技术方案设计

   • 数据层：在国内脱敏后，用StyleGAN 做“保守风格”微调，训练集加入30% 着阿巴亚、希贾布的合规样本，确保生成先验偏向本地审美。
   • 模型层：在diffusion 的cross-attention 层注入“文化向量”，loss 加一项KL 惩罚，当检测到红线特征时放大梯度，迫使模型自动降低违规概率。
   • 系统层：输出前加“合规二分类器”，违规置信度>0.25 自动打回重生成；0.15~0.25 进入人工队列，审核员全部用埃及、约旦的外包女性，减少文化误差。

3. 产品流程与灰度

   • PRD 里把“中东女性形象”做成独立场景，与通用场景解耦，可单独开关；
   • 灰度策略：先向阿联酋英语用户开放10% 流量，观察24 小时违规举报量，若单小时举报<3 例且CTR 跌幅<5%，再扩至沙特阿语用户；
   • 建立“熔断”按钮：一旦当地媒体出现负面舆情，运营可在后台一键切换至“仅剪影/背影”模式，把脸和身形全部隐藏，先保品牌安全。

4. 指标与迭代

   • 核心OKR：上线首月违规图像率≤0.3%，因违规被应用商店下架次数=0；
   • 每周回捞2000 张用户反馈图片，用主动学习筛选难例，补充到合规训练集，实现“数据-模型”双周迭代；
   • 财务侧：通过提前过滤，把人工审核量从100% 降到12%，单张成本下降32%，ROI 在T+2 个月回正。

通过以上四步，既满足中东文化禁忌，又不牺牲生成多样性，实现合规与商业双赢。

拓展思考

1. 如果业务后续拓展到印尼、马来西亚等穆斯林市场，可将“文化向量”做成可插拔的“地域合规包”，用配置中心动态下发，避免每国都重训模型。
2. 长期来看，可联合本地大学建立“AI 伦理联合实验室”，把合规数据留在当地，既符合数据主权要求，又能把审核团队升级为“本地算法微调团队”，形成竞争壁垒。