解读

面试官问这条，并不是想听你背法条，而是考察三件事：

1. 你是否把“合规”当成产品需求的一部分，而不是法务部的事后补丁；
2. 你能否把监管文本翻译成“研发能落地的功能点”；
3. 你对中国企业出海场景的痛点有没有体感——国内做模型只关心准确率，而欧盟市场要先给“解释”才给“准生证”。
   因此，回答要呈现“法规→产品功能→数据闭环”的完整链路，让面试官听到你既能当翻译官，又能当落地操盘手。

知识点

1. 高风险AI系统清单：附录III列的8大类（生物识别、关键基础设施、教育、就业、信贷、执法、移民、司法），只要你的产品落在其中，就必须满足“可解释”义务。
2. 两条并行义务：
   ① 用户告知（Article 13）：系统启动前就要告诉“我在用AI、目的是啥、谁负责、可能风险”；
   ② 透明性与可解释（Article 13(3)(d) + Recital 47）：当用户受到“决策”影响时，系统应提供“有意义、可理解、可行动的解释”，让用户能质疑并寻求救济。
3. 解释形式在法案里未用技术词汇，而是用结果导向：
   a) 事前解释（ex-ante）：模型卡片、系统说明书、风险影响评估报告，随产品交付；
   b) 事中解释（real-time）：用户界面内的“为什么给我这个结果”按钮，输出一段自然语言或可视化对比；
   c) 事后解释（post-hoc）：收到用户异议后30天内，运营方出具“决策回顾报告”，包含主特征权重、数据漂移记录、人工复核结论。
4. 技术实现路线：
   • 全局解释：模型卡片+特征重要性柱状图，满足监管备案；
   • 局部解释：SHAP/LIME 生成单样本贡献值，转成“您的信用分低，主要因为近3个月查询次数占比过高”这类用户语言；
   • 因果解释：如果业务允许，用因果图或反事实样本告诉用户“若收入提高X，则结果会反转”，增强可行动性。
5. 数据闭环：把“解释日志”做成埋点，回传用户是否点击“结果存疑”、是否申诉，用于持续迭代模型和解释模板，同时作为合规审计证据。

答案

“欧盟AI法案对高风险系统要求的解释，不是单点功能，而是一套‘三层解释’产品方案：
第一层，事前透明：产品在首次交互前弹出‘AI使用告知’，并在官网披露模型卡片与风险影响评估报告，让用户事前知道算法逻辑与潜在风险；
第二层，事中可解释：在每次决策结果页内置‘为什么是我’按钮，调用后端SHAP服务，把Top3正向/负向特征翻译成用户能看懂的自然语言，例如‘您的贷款被拒，主要因为负债收入比高于阈值且信用历史长度不足’，同时给出阈值区间，方便用户判断下一步行动；
第三层，事后救济：当用户点击‘我要申诉’，系统在30天内自动生成‘决策回顾报告’，包含该笔样本的模型版本、特征值、权重、人工复核记录，以及数据漂移监控截图，作为合规审计证据，并支持用户提交至本地监管机构。
这三层解释数据会回流到我们的‘合规数据湖’，用于持续微调解释模板和模型，实现监管-用户-业务三方闭环。这样既满足Article 13的透明性要求，又把解释从成本中心变成提升用户信任的增值功能。”

拓展思考

1. 中国场景反向落地：即使产品只在国内销售，也可把“解释功能”做成增值卖点——金融、招聘领域已出现“算法歧视”集体诉讼苗头，提前预埋解释埋点，可在未来诉讼中自证“已尽合理提示义务”。
2. 解释颗粒度权衡：过细的局部解释可能泄露商业机密，可用“特征组”或“区间化”脱敏；同时记录“解释版本号”，防止用户截图断章取义。
3. 多语言本地化：欧盟24种官方语言，解释模板需走“法务+本地化+算法”三道审，建议把解释文本做成可配置化JSON，由本地化团队维护，避免硬编码导致发版延误。