解读

面试官想验证三件事：

1. 能否把“敏感信息”这一模糊概念拆解成可落地的算法-数据-产品闭环；
2. 能否在“实时”这一硬约束下，兼顾准确率、召回率、吞吐与成本；
3. 能否在中国监管语境里给出合规、可灰度、可回滚的完整方案。
   因此，回答必须体现“算法边界感”“数据闭环设计”“合规红线意识”和“业务价值翻译”四层能力，而不是单纯罗列模型。

知识点

1. 敏感信息分层：涉政、涉黄、暴恐、低俗、广告、隐私六大类，每类对应不同监管主体与处罚标准。
2. 实时指标定义：
   • 延迟：端到端≤200 ms（直播弹幕场景）
   • 召回：核心关键词≥99.5%，变体≥95%
   • 误杀：业务可接受≤0.3%
3. 算法选型：
   • 规则引擎（AC自动机+正则）做首层，P99延迟<20 ms；
   • 轻量BERT蒸馏模型（4-layer，30 M参数）做语义层，GPU单卡QPS≥5 k；
   • 多模态场景需叠加OCR+ASR链路，帧级延迟<100 ms。
4. 数据合规：
   • 标注数据须通过“内容安全专项审批”通道，存储在境内加密服务器；
   • 用户生成内容（UGC）用于训练前必须做“去标识化+人工脱敏”双确认；
   • 建立“数据出境自评”台账，每季度向属地网信办报备。
5. 产品灰度：
   • 按“用户等级+内容场景”二维矩阵逐步放量，先内测→白名单→10%→全量；
   • 误杀申诉通道≤2 h人工复核，复核结果回流标注池，实现数据飞轮。
6. 风险对冲：
   • 兜底策略：当模型置信度<阈值或GPU资源耗尽时，自动降级为规则引擎；
   • 回滚开关：服务端保留上一模型版本，10 s内可热回滚。

答案

我将从“需求拆解→算法架构→数据闭环→合规兜底→灰度上线”五步给出可落地的PRD级方案。

1. 需求拆解
   业务目标：让直播平台弹幕在到达用户屏幕前完成敏感信息屏蔽，降低监管处罚风险≥90%。
   用户故事：作为主播，我发送的弹幕若含敏感词，需在200 ms内被*或替换，且不能因误杀导致正常互动下降。
   关键指标：延迟≤200 ms，召回≥99%，误杀≤0.3%，单路成本≤0.003元/条。

2. 算法架构
   第一层：规则引擎

   • 维护动态词库（涉政、违禁、广告变体），每日通过“舆情爬虫+监管通报”自动增量更新；
   • AC自动机多模式匹配，单核CPU即可达10 k QPS，延迟P99<20 ms。
     第二层：轻量语义模型
   • 采用4-layer MiniBERT+BiGRU头，蒸馏自内部10-layer大模型，F1=96%，体积30 MB；
   • 模型输入32位token，平均推理延迟12 ms（T4 GPU，FP16），通过TensorRT+动态批处理把GPU利用率拉到85%，单卡5 k QPS；
   • 对上下文敏感的新词（谐音、拆字、emoji夹带）做数据增强：同音词替换、随机emoji插入、形近字混淆，提升召回4.7%。
     第三层：多模态链路（可选）
   • 直播画面每5 s抽帧，OCR输出文字喂给语义模型；
   • 语音弹幕走ASR→文本→语义模型，端到端延迟<100 ms。

3. 数据闭环

   • 标注平台：自建“内容安全标注工作台”，支持“关键词+片段+整句”三级标签，标注员通过“背对背+仲裁”机制，一致性≥95%；
   • 主动学习：每日把高不确定性（0.4<置信度<0.7）样本采样5 k条，优先人工标注，次日更新模型；
   • 负向反馈：用户申诉→人工复核→确认误杀样本自动加入“难例库”，权重×3训练，实现模型自修复。

4. 合规兜底

   • 关键词库来源：全国互联网违法和不良信息举报中心、属地网信办通报、第三方合规服务商，全部留痕；
   • 日志留存：原始弹幕、替换结果、模型版本、置信度、用户ID哈希后保存6个月，加密存储，密钥托管在国资云KMS；
   • 人工抽检：每日随机1 000条机器通过样本，人工复核，若发现漏杀>0.1%，立即触发模型热更新。

5. 灰度上线

   • 配置中心下发“策略号”，支持按用户等级、房间类型、地域三维开关；
   • 先灰度5%低等级用户，观察误杀率、投诉率、业务互动指标，若72 h内无异常，全量；
   • 保留“一键降级”按钮：运营可在30 s内把语义模型关闭，仅保留规则引擎，确保大型活动零事故。

通过以上五步，可在两周内完成MVP上线，首月把监管处罚次数从月均3次降到0，互动率因误杀下降<0.2%，实现业务与合规双赢。

拓展思考

1. 大模型时代如何迭代？
   当内部130 B大模型在内部A/B测试显示F1提升1.8%，但推理成本×20时，产品经理需设计“云-端协同”方案：端侧保留蒸馏小模型做首屏，云侧大模型做异步二次审核，把真正难例召回，成本可下降65%，同时维持召回提升。
2. 多语言与方言场景
   粤语、藏语、维语等少数民族语言监管要求一致，但标注资源稀缺。可与高校民族语言研究所合作，采用“联邦标注”模式：数据不出本地机房，仅回传梯度，既满足合规又解决样本稀缺。
3. 隐私计算与模型版权
   若未来监管要求“模型不可出境”，而训练数据又需跨域联合，需引入可信执行环境（TEE）做梯度聚合，同时把模型权重做可度量签名，防止第三方篡改，形成“合规-版权”双保险。