解读

面试官真正想考察的是：

1. 你是否理解“不确定性”在AI系统里的商业代价（用户信任、合规风险、品牌口碑）。
2. 你能否把技术黑盒翻译成用户可感知、可决策的体验，而不是把“算法置信度”直接甩给用户。
3. 你能否在“信息增益”与“风险暴露”之间做权衡，并给出可落地的策略级方案，而非一句“看场景”就结束。

国内监管对“误导性输出”越来越严（《深度合成规定》《算法推荐管理规定》），同时C端用户维权意识高，B端客户要背锅。产品经理必须给出“可辩护、可度量、可迭代”的应答框架。

知识点

1. 置信度阈值与拒识策略：Pre-trained模型输出softmax概率或uncertainty score，通过业务预设阈值决定“拒识”还是“给出候选”。
2. 风险分级矩阵：把“错误代价”ד发生概率”做成四象限，高代价场景（医疗、金融、政务）必须拒识；低代价场景（娱乐聊天）可给候选。
3. 用户认知负荷：中国主流用户习惯“一站式答案”，过多选项反而造成决策疲劳，需要“3±1”原则并给出排序依据。
4. 合规留痕：拒识或给出候选，都必须在日志里记录模型置信度、版本号、输入特征，以便事后审计。
5. 强化学习人类反馈（RLHF）闭环：把“用户是否采纳候选”作为负向/正向奖励，持续微调阈值与排序策略。

答案

分三层回答，先给结论再给落地路径：
“我不会让产品只说‘我不知道’，也不会无条件甩给用户N个选项，而是按‘风险—成本—体验’三角做分级处理。

第一步，上线前用验证集画出ROC曲线，结合业务可接受的‘错误代价’定出置信度阈值。高于阈值直接输出答案；低于阈值进入‘安全回答’分支。

第二步，在安全回答分支里再拆两档：
a. 高监管或高代价场景（如保险理赔、医保核保）——直接拒识，返回标准化话术：‘该问题超出当前服务能力，建议转人工’，并在后台触发工单。
b. 中低代价场景（如电商客服、内容社区）——给出3个以内带置信度排序的候选答案，同时用灰色小字标明‘以下结果由AI生成，仅供参考’，并埋点记录用户点击行为。

第三步，建立‘拒识-候选’效果看板，每周追踪‘人工转接率、用户满意度、投诉量’三项指标，用贝叶斯调参自动寻找新阈值，实现闭环迭代。

这样既守住合规底线，又把不确定性转化为可持续优化的数据资产。”

拓展思考

1. 多模态场景下，置信度融合策略更复杂：文本0.8、图像0.6，如何综合？可引入‘最小桶原则’或‘加权几何平均’，并在PRD里写清公式方便审计。
2. 对于生成式大模型，拒识阈值不再只是softmax概率，而要考虑幻觉检测子模型+规则过滤器+知识图谱核验的三道闸门，产品经理需定义每道闸门的“召回-精准”KPI。
3. 在G端招投标中，可把“可解释拒识率≥95%”写进技术规范书，作为控标项，既体现专业性也抬高竞争对手门槛。