解读

面试官想验证三件事：

1. 你是否把“伦理”当成产品生命周期里的关键里程碑，而非事后补丁；
2. 你是否理解中国监管语境（网信办、算法备案、数据出境评估、行业主管部委）对“治理主体”的硬性要求；
3. 你能否把“委员会”拆成可落地的组织节点，让技术、商业、合规、用户、社会五方利益在一张桌子上快速拍板，避免“一票否决”或“无限扯皮”。

知识点

1. 国内合规底座

   • 《互联网信息服务算法推荐管理规定》要求“算法安全责任人”必须为企业高管；
   • 《生成式AI管理办法》要求“安全评估+上线备案”，需有“技术负责人+法务负责人”双签字；
   • 国标GB/T 41864-2022《人工智能伦理审查指南》明确伦理委员会应“跨部门、跨学科、独立运作”。

2. 产品视角的伦理风险矩阵

   • 数据：敏感个人信息、少数民族/未成年人数据、生物特征；
   • 模型：偏见放大、不可解释、幻觉、版权侵权；
   • 场景：深度合成、推荐算法、自动驾驶、医疗诊断、教育评分。

3. 决策机制设计

   • 一票否决权仅给“合规/安全”席位，但需书面说明理由并在72小时内给出可落地的整改路径；
   • 技术可行性评估必须附带“降级方案”（Rule-based兜底、白名单、熔断阈值）；
   • 每次评审输出“伦理风险等级+剩余风险+用户感知描述”，同步写入PRD附录，作为上线Checklist项。

答案

理想的AI伦理委员会采用“7+2+1”结构，兼顾中国监管红线与产品迭代节奏：

1. 主任委员（1人）：公司分管AI的VP或CTO，承担《算法推荐规定》中的“算法安全责任人”法定职责，对监管负最终责任；
2. 合规与安全负责人（1人）：具备网信办备案经验的法务/数据安全专家，掌握《个人信息保护法》第38-41条落地细节，负责一票否决与监管对接；
3. 产品经理（1人）：提出业务目标、用户故事与商业KPI，将伦理要求转译为可感知的用户价值，确保伦理决策不脱离商业上下文；
4. 算法/模型负责人（1人）：给出技术边界、算力成本、数据依赖与降级方案，评估“模型修复”所需迭代周期；
5. 数据与隐私专家（1人）：负责数据最小化、匿名化、合成数据可行性评估，牵头敏感个人信息影响评估（PIA）报告；
6. 领域伦理顾问（1人）：外部高校或行业协会专家，侧重社会公序良俗与长远伦理趋势，防止“内部视角”盲区；
7. 用户代表（1人）：真实用户或消费者协会背景，用非技术语言描述“最坏体验”，确保伦理结论可被用户感知；
8. 轮席评审员（2人）：按项目动态邀请，如医疗场景引入临床医生，教育场景引入教研员，保证场景专业性；
9. 秘书组（1人）：来自PMO，负责会议纪要、风险台账、整改跟踪与版本化归档，确保伦理决策可追溯、可审计。

运行规则：

• 每双周固定召开，紧急项目48小时内加开；
• 评审结论分“通过、附条件通过、整改重审、终止”四档，写入Confluence并打标签同步至Jira；
• 上线前必须完成“伦理回归测试”，即把伦理整改项作为测试用例跑一遍，由QA出具报告，未关闭不可发版。

拓展思考

1. 规模裁剪：初创团队可缩为“3人核心组”（产品+算法+合规），但须建立“外部伦理顾问库”并每季度召开一次扩大评审，留下书面记录以备监管抽查。
2. 工具链落地：
   • 用Notion建立“伦理风险看板”，把数据、模型、场景三维打标签，自动提醒高风险项目；
   • 用Git Hook强制要求PR中包含伦理委员会Issue编号，否则无法合并主分支，实现“伦理门禁”。
3. 与商业节奏同步：将伦理评审嵌入既有“需求评审→技术评审→上线评审”三道闸门，不额外增加卡点；伦理结论直接转化为PRD里的“合规需求”条目，与功能需求一起排期、估点、验收，避免“伦理与业务两张皮”。