解读

面试官想验证三件事：

1. 你是否意识到“没有数据”是AI项目最大的系统性风险，而非暂时性困难；
2. 你能否在合规、成本、时间三重约束下，给出可落地、可量化、可复盘的组合拳，而不是单点技巧；
3. 你能否把“数据收集”放到整个产品闭环里思考，兼顾冷启动与后续迭代。

因此，回答必须体现“策略感”：先定目标→再选路径→再设指标→再留后路，每一步都能在中国监管与商业环境里跑通。

知识点

1. 数据合规三角：个人信息保护法、数据跨境流动限制、行业监管细则（如《深度合成规定》）。
2. 数据性价比公式：单位有效样本成本 =（获取成本+标注成本+合规成本）/ 有效信息增益。
3. 冷启动数据分级：L0 种子数据（千级，证伪算法）、L1 启动数据（万级，训练 MVP）、L2 生产数据（十万级+，支撑 A/B）。
4. 数据飞轮设计：采集→模型→用户价值→更多数据，必须在 0-1 阶段就预埋“数据回采”钩子。
5. 灰度豁免机制：利用监管沙盒、试点城市、行业协会白名单，降低早期合规不确定度。

答案

我会把冷启动拆成“4 步 12 招”，每招都设量化门槛，两周一复盘，确保 8 周内拿到 L1 数据集。

第一步：定指标

1. 业务指标：模型上线后 30 日留存提升 ≥5%（对照组）。
2. 数据指标：召回率≥70%、精度≥85%，覆盖核心 20% 高频场景。
3. 合规指标：个人信息去标识化率 100%，敏感词漏检率 0%。

第二步：低成本种子数据（L0，两周）

1. 公开数据二次清洗：抓取政府、高校、开源社区中文语料，用正则+人工 10% 抽检，去隐私、去重、去噪，目标 5 万条。
2. 内部“影子模式”埋点：在现有非 AI 功能里加无感日志开关，收集用户行为序列，脱敏后得 2 万条正样本，零额外获客成本。
3. 员工众包：按“有效样本=1 元”内部结算，48 小时收集 1 万条，签《个人信息授权协议》并做最小可用脱敏。

第三步：快速标注与合成（L0→L1，两周）

1. 主动学习：用 L0 训练初版模型，打 100 万条未标注数据，取置信度最低 5% 送标注，节约 60% 标注费。
2. 数据合成：用深度合成+规则混合生成 10 万条，通过“专家 100 条盲测”筛选，合成数据占比不超过 30%，防止分布漂移。
3. 外部众包平台：选通过“等保三级+ISO27701”的供应商，签《数据不出境协议》，按件计价，设置双重质检，合格率≥95% 才付款。

第四步：灰度上线飞轮（L1→L2，四周）

1. 邀请制灰度：选 5000 名种子用户，给“AI 内测”徽章+会员时长，换《数据用于模型优化》单独授权，DAU 渗透率 30% 即达标。
2. 实时回采：客户端预埋“badcase 一键反馈”，回传特征脱敏向量，每天自动入库 2000 条，周末触发模型热更新。
3. 合规双审：法务+算法伦理委员会每周抽检 5% 回采数据，出现一次敏感信息泄露即停采，确保灰度不踩红线。

预算与周期：总预算 ≤ 15 万元，8 周拿到 20 万条 L1 数据，模型指标过线即全量；若 6 周未达精度门槛，触发 Plan B——与行业龙头数据交易所签署“数据产品试用协议”，用可交易数据包补缺口，确保项目不卡死。

拓展思考

1. 如果产品面向 B2B，可提前在合同里设置“数据反哺条款”，用折扣换客户数据共享，把冷启动成本转嫁给整个生态。
2. 对语音、视频等高成本模态，可先用“小模型+边缘计算”做本地推理，只回传梯度或特征，降低上传带宽与合规压力。
3. 冷启动结束后，立即把数据资产登记到省级数据交易所，形成“数据资产凭证”，既可用于融资估值，也能在未来合规审计中自证数据来源合法。