解读

面试官想验证三件事：

1. 你是否把“韧性”视为AI产品生命周期里的必选项，而非上线后甩给运维的“黑盒”；
2. 你是否理解AI系统特有的失效模式（数据漂移、模型衰减、上下游异构、合规熔断）；
3. 你能否把混沌工程从“技术炫技”转译成可落地、可度量、可复盘的业务方案，且在中国监管环境下不踩红线。

回答时要体现“节奏感”：先给结论（做，且已制度化），再给设计框架（目标-场景-注入-观测-复盘），最后用数据闭环把混沌结果反哺到产品迭代。

知识点

1. AI系统韧性三维度：模型鲁棒性、数据链路弹性、业务回退可解释性。
2. 国内合规红线：个人信息保护法第38-42条、深度合成规定第8-12条、生成式AI管理办法第7-14条——任何注入不得产生真实个人数据泄露或违规合成内容。
3. 混沌工程四步：稳态假设→故障注入→稳态验证→复盘改进；AI场景需额外增加“模型置信度阈值”与“人工接管率”双指标。
4. 故障类型优先级：P0数据漂移、P1特征穿越、P2推理延迟毛刺、P3版本回滚、P4合规熔断。
5. 观测三板斧：①业务指标（转化率、客诉率）；②模型指标（PSI、AUC衰减率、置信度分布）；③系统指标（QPS下跌率、GPU利用率异常、回退成功率）。
6. 低成本演练套路：影子环境+流量镜像+采样脱敏，避免全量真实用户触达。
7. 复盘输出物：故障知识库、数据-模型双闭环Action、PRD补丁（阈值、兜底文案、人工接管入口）。

答案

“会，且已制度化为季度常态化演练。”

整体思路：把混沌工程拆成“3×3×3”工程化框架，跑在灰度集群，全程零生产脏数据。

1. 目标层（3个） a. 业务零舆情：客诉率<基准1.2倍；
   b. 模型可回退：5分钟内切换至上一版本，AUC衰减<2%；
   c. 合规无红线：演练数据100%脱敏，生成内容0条违规。

2. 场景层（3类） a. 数据故障：特征PSI>0.2、上游字段缺失30%、时间穿越1天；
   b. 模型故障：版本回滚、置信度骤降20%、GPU节点掉线50%；
   c. 合规故障：敏感词库被清空、用户撤回请求激增10×。

3. 执行层（3步） Step1 稳态基线：提前7天在影子环境回放7天真实流量，记录基线指标。
   Step2 故障注入：用ChaosBlade+自研数据污染脚本，按“10%→30%→50%”梯度放量，每阶持续15分钟，同步注入监控告警。
   Step3 观测与熔断：

   • 业务侧：实时看板显示转化率下跌超10%即触发熔断，自动切换至兜底规则引擎；
   • 模型侧：置信度分布漂移超阈值→自动回退上一版本；
   • 合规侧：内容安全API返回“疑似违规”>5%→立即降权并人工复核。

4. 复盘闭环 演练结束24小时内输出《AI韧性演练报告》，包含：①故障画像；②指标偏离根因；③PRD改进项（如新增“置信度动态阈值”功能）；④数据增补计划（采样偏差纠偏）。下次迭代把新故障模式加入用例库，实现“用例池”滚动增长。

通过这套机制，过去四个季度我们把线上重大AI事故从3起降至0起，模型回退平均耗时从18分钟压到4分钟，客诉率下降35%，并一次性通过网信办深度合成备案年审。

拓展思考

1. 如何把混沌结果量化进ROI：用“事故损失期望（ALE）=年发生概率×单次损失×剩余风险系数”模型，向管理层证明每投入1元混沌成本，可节省7.4元潜在品牌与合规罚款损失。
2. 与大模型时代的新挑战：生成式AI的输出空间近乎无限，传统“黄金指标”可能失效。可引入“语义一致性指纹”+“违规样本对抗池”，把输出先映射到语义指纹再比对漂移，解决“内容正确但违规”的隐形失效。
3. 组织保障：建议设立“AI韧性三人小组”——产品经理任Owner，算法+SRE双Partner，演练结论直接同步至技术中台与法务合规部，形成跨部门OKR，避免“技术自嗨”。
4. 低成本持续演练：把故障注入脚本封装成Jenkins Pipeline，每次模型热更新前自动跑30分钟“轻量级混沌”，失败即阻断发版，实现“混沌左移”，让韧性成为发版门禁而非季度运动。