解读

面试官想验证三件事：

1. 对“AI模型失效”这一特殊场景的敏感度——它往往表现为线上指标陡降、用户投诉激增、监管舆情爆发，且根因可能藏在数据、模型、特征、依赖服务任一环节。
2. 对“应急预案”全链路的闭环设计能力——不是简单回滚，而是分钟级止血、小时级定位、天级复盘，并兼顾合规、舆情、商业损失。
3. 对国内落地约束的熟悉度——含网信办算法备案、生成式AI监管、数据跨境、个人信息保护、灰度发布机制、云厂商可用区切换、金融/医疗等强监管行业报备要求。

知识点

1. 失效分级：P0（核心功能不可用且影响>30%用户）、P1（核心功能降级或非核心功能不可用）、P2（局部抖动）。
2. 黄金指标：业务层（GMV、转化率、客诉量）、模型层（AUC、F1、延迟、QPS）、系统层（CPU/GPU利用率、队列积压）。
3. 回滚策略：模型级（切换影子模型、上一版本热备、冷备兜底）、特征级（特征快照回滚）、策略级（降级规则、硬规则覆盖）、流量级（CDN边缘缓存、白名单熔断）。
4. 国内通知链：内部（飞书/钉钉OnCall群→技术VP→CTO→CPO→法务/PR）、外部（用户站内信/弹窗→应用商店公告→微博/公众号→监管报备）。
5. 补偿模型：直接补偿（优惠券、会员时长、现金红包）、间接补偿（延期服务保障、流量倾斜）、监管补偿（数据删除说明、算法说明补录）。
6. 合规节奏：2小时内向属地网信办口头报备，24小时内书面报告算法安全事件，3个工作日内提交整改报告；涉及金融/医疗需同步人行/卫健委。
7. 工具链：Prometheus+Grafana做指标、Loki+ELK做日志、Sentry做异常、ArgoCD做GitOps回滚、Flagger做金丝雀、Kubeflow做模型版本管理、阿里云MSE/腾讯云TSF做灰度流量切换。

答案

一、预案总览
目标：P0级失效10分钟内止血，30分钟完成回滚，2小时内完成监管首报，24小时内完成用户补偿。

二、组织与角色

1. 应急指挥官：AI产品总监（拥有“一键回滚”决策权）。
2. 技术突击队：算法Owner、数据Owner、SRE、QA。
3. 风险合规组：法务、数据安全、PR。
4. 客服与补偿组：客户成功、运营、财务。

三、失效发现

1. 多路监控：业务指标下跌超20%且持续3分钟、模型AUC下跌超5%、客诉量环比>5×，任一触发即自动电话+钉钉OnCall。
2. 用户举报：App端“AI输出异常”入口，10分钟内客服工单直达应急群。

四、通知机制

1. 1分钟：钉钉OnCall机器人@应急指挥官+技术突击队，同步失效等级、影响面、初步截图。
2. 5分钟：指挥官在“AI应急作战室”飞书群拉通CTO、CPO、法务、PR，启动L1响应。
3. 15分钟：PR组完成对外模板初审，客服组启动全量用户站内信草稿；如涉舆情，同步微博“小秘书”锁定账号权限。
4. 2小时：法务完成《算法安全事件初步报告》提交属地网信办邮箱，抄送集团合规部。

五、回滚方案

1. 模型热回滚：
   a. 预置“上一版本”模型容器镜像（vN-1）在灰度池保持5%流量空跑，确保GPU预热；
   b. 指挥官一键执行kubectl patch flagger canary ai-model --rollback，30秒内把vN-1流量拉到100%；
   c. 同时关闭新特征开关，回滚到“特征快照T-1”。
2. 兜底冷备：若vN-1同样失效，立即切换到“规则+轻量模型”组合（如TF-IDF+LR），牺牲10%准确率保证服务可用。
3. 数据链回滚：暂停实时特征流，切换至离线特征Hive表T-1分区，阻断污染数据。
4. 回滚验证：QA在5分钟内跑通黄金用例（Top 50 Query+核心埋点），指标回到基线即可宣布止血成功，否则继续降级到“静态推荐池”。

六、补偿机制

1. 影响评估：数据组30分钟内输出“受影响用户清单+损失金额模型”，财务组确认预算上限。
2. 补偿策略：
   a. 直接损失用户（如误扣费、错误投资顾问建议）：原路退回+等额现金券；
   b. 体验受损用户（推荐不准、搜索无效）：按使用时长发放VIP时长（最低7天起）；
   c. B端客户（调用API失败）：按SLA未达标条款返还2倍调用量包。
3. 补偿触达：站内信+弹窗+短信三通道，24小时内完成；对黑产/羊毛党采用“实名+人脸识别”领取，防止二次损失。
4. 监管披露：在整改报告中单列“用户补偿清单”，确保可审计。

七、复盘与改进

1. 24小时内输出“5W2H”复盘报告（Why、What、When、Where、Who、How、How much）。
2. 72小时内召开跨部门评审，输出Action List，责任人+完成时间录入Jira，纳入OKR。
3. 模型上线前新增“双钥匙”机制：算法Owner+产品总监同时确认，才能通过Flagger发布；同步增加“影子模式”运行24小时无异常方可全量。

拓展思考

1. 生成式AI内容安全失效：若模型突然输出违法违规内容，除上述回滚外，需在5分钟内调用“内容安全审核应急接口”对近7天全量生成结果进行异步扫描，并支持用户“一键删除”个人交互历史；同时根据《深度合成规定》对合成内容进行标识补录。
2. 多租户SaaS场景：回滚需按租户维度切流，避免“一刀切”影响无故障租户；补偿时要区分“按量计费”与“包年包月”两种合同模型，前者返代币，后者延服务期。
3. 端侧模型失效：车载或手机端侧模型出现大面积崩溃，需通过热更新通道（如MNN、TensorFlow Lite Model Update）下发轻量回滚包，并提示用户在Wi-Fi环境下载；若涉及行车安全，必须触发车厂TSP平台0级报警，启动OTA紧急召回流程。