解读

面试官想验证三件事：

1. 对“内容审核”场景的多语言、多文化、强合规属性的认知深度；
2. 对AI翻译与本地化专家各自能力边界的量化判断，能否用数据说话；
3. 能否在成本、时效、风险、体验四维度之间给出可落地的权衡方案，并体现产品经理的闭环思维。
   回答必须落地到中国互联网监管（网信办、公安部双随机检查、重点词库报备）、小语种数据稀缺、审核漏放/误杀直接关联业务生死的真实语境。

知识点

1. 监管红线：UGC平台必须“先审后发”，漏放率≤0.1%，误杀率≤5%，否则面临应用商店下架、牌照吊销。
2. AI翻译误差类型：
   • 低资源语言BLEU<15，敏感词同音异形、黑话变体、拼音首字母缩写无法对齐；
   • 文化不可译性（梗、隐喻、地域歧视）导致语义漂移。
3. 本地化专家能力：
   • 文化抗体：识别“润”“蚌埠住了”等隐晦反讽；
   • 合规抗体：实时跟踪各地网信办通报的新增敏感词，如“A4”在特定时期突然变敏。
4. 成本模型：
   • AI翻译+机器审核：单条0.003元，P99延迟300 ms；
   • 人工本地化复审：单条0.35元，平均延迟20 min；
   • 若因漏放被行政处罚，单次顶格罚款可达平台上年度营收5%。
5. 混合链路设计：
   • 0级：高置信机器通过；
   • 1级：低置信+敏感词命中→本地化专家复核；
   • 2级：新热词爆发→触发“人肉沙箱”，专家在30 min内给出标注反哺模型。
6. 数据闭环：专家标注数据需经过“一致性≥95%→双人盲审→质检抽检10%”才能进入训练集，防止专家偏见被放大。

答案

我会采用“AI翻译+机器预审核+本地化专家抽样复核”的混合策略，而不是二选一。理由如下：

1. 监管合规：完全依赖AI翻译，在维语、藏语、粤语等低资源场景下，漏放率实测可达0.8%，远超监管要求的0.1%，一旦被抽检就是“未落实先审后发”的高危罚单。
2. 成本与时效：平台日新增UGC 800万条，若全量人工，需1.2万人三班倒，单月人力成本1.1亿元，OPEX不可接受；而纯AI方案虽便宜，但一次罚款就可能把全年节省的成本吃掉。
3. 闭环迭代：本地化专家不只做“最后一道闸”，而是承担“高质量样本生产”职责。我们按语言/地域建立10人“最小专家单元”，每人每天标注≥800条低置信样本，两周即可产出11万条黄金数据，使下游多语言BERT模型F1提升4.3%，并把误杀率从7%压到4%以内，实现ROI正向。
4. 灰度机制：新业务上线前7天启用100%人工复核，收集错误模式；第8天起逐步降到5%抽检，同时把专家发现的“新黑话”以小时级同步到线上敏感词库，保证风险可控。
5. 退出条件：当某语种模型在连续两周内漏放率<0.05%、误杀率<3%、专家复核一致率>97%时，可将该语种人工抽检比例降至1%，释放人力到更高优先级语种，实现资源动态最优。
   总结：用AI翻译解决95%的规模化问题，用本地化专家解决5%的合规与长尾文化问题，再通过数据闭环把专家知识沉淀为模型能力，既满足监管，又把成本降到可接受区间。

拓展思考

1. 如果平台出海中东、东南亚，宗教敏感内容（如亵渎、斋月话题）远超语言层面，需引入当地持证阿訇/宗教顾问作为“文化专家”，如何设计他们的标注权限与冲突仲裁机制？
2. 当AIGC爆发，用户用AI生成“藏头诗”形式的违规内容，翻译模型无法对齐语义，是否考虑把“图像→文字→语义”多模态审核链路提前，减少专家压力？
3. 专家长期接触有害内容导致心理创伤，产品侧如何建立“轮班+AI辅助打码+心理干预”的可持续人力体系，防止高离职率冲垮闭环？