解读

AI 产品经理日常要面对算法偏差、数据泄露、模型幻觉等“灰犀牛”事件，对外发声时必须兼顾用户情绪、监管红线与公司商誉。
面试官想考察的是：

1. 你对国内《民法典》《个人信息保护法》《广告法》等“责任条款”与“过错条款”差异的理解；
2. 你能否用产品语言把“技术不确定性”转译为“用户可感知的改进行动”，而非“法律定性”；
3. 你如何在公关、法务、合规三方拉扯中，给出可落地的声明框架，既平抑舆情，又不给后续诉讼留“自认”口实。

知识点

1. 责任 VS 过错
   国内侵权体系以“过错责任”为主，特殊场景（产品缺陷、个人信息处理）适用“过错推定”或“无过错责任”。声明中一旦使用“本公司存在过错”“产品缺陷”等词，即构成“自认”，可直接降低对方举证难度。
2. 道歉与致歉的法律区分
   “道歉”在《民法典》第995 条指向“消除影响、恢复名誉”，与“赔礼道歉”民事责任形式绑定；“致歉”属道德范畴，侧重情感抚慰，不等同于认责。
3. 监管话术红线
   网信办、工信部对算法备案、AIGC 标识、数据出境有“不得虚假陈述、不得误导用户”的硬性要求；声明中若出现“未收集”“未泄露”等绝对化表述，一旦后续被技术溯源证伪，公司将被认定为“拒不整改”，触发行政处罚。
4. 产品语言转换公式
   “技术问题→用户影响→改进动作→时间-量化指标”四段式，把“错”说成“差距”，把“修复”说成“迭代”。
5. 证据链闭环
   声明必须与内部 Jira 工单、模型评测报告、数据审计日志、版本回滚记录一一对应，防止“公关说一套，技术做一套”被截图反锤。

答案

给出一个可直接套用的“4+2”声明框架，现场可 1 分钟口述、30 分钟成稿：

1. 共情段（责任）
   “我们注意到部分用户在使用××功能时产生了不良体验，对此我们深感抱歉并承担首要安抚义务。”
   关键词：不良体验、首要安抚义务——承认结果，回避“过错”“缺陷”。
2. 事实段（不认错）
   “经初步排查，该功能在××场景下输出结果与用户预期存在偏差，目前未发现批量数据泄露及个人信息滥用情形。”
   关键词：初步排查、未发现——留技术灰度，避免绝对化。
3. 行动段（产品语言）
   “我们已启动‘蓝盾’数据-模型双轨复审：
   ① 48 小时内回滚至 V1.3 安全版本，线上 A/B 灰度覆盖率 100%；
   ② 7 日内完成 2000 条对抗样本补标，召回率提升至 99.2% 以上；
   ③ 30 日内开源《××算法场景评估白皮书》，接受社区与主管部门双重审计。”
   用时间、数字、白皮书把“改”坐实，把“责”稀释。
4. 沟通段（通道）
   “我们已开通 7×24 小时专线 400--，对受影响用户提供一对一解释与补偿方案，补偿标准参照《××平台用户服务协议》第 4.2 条‘体验保障金’条款执行。”
   引用协议条款，暗示补偿是合同义务而非侵权赔偿。
5. 保留段（法务兜底）
   “上述事实描述不构成对任何法律责任的承认或放弃，我们保留依法维护自身合法权益的权利。”
6. 结尾段（价值观）
   “让 AI 更安全、更可信是××产品的长期使命，我们将持续迭代数据-模型-产品闭环，欢迎用户与监管继续监督。”

拓展思考

1. 如果事件升级为集体诉讼，声明中的“未发现”表述可能被原告用作“隐瞒缺陷”证据。因此产品经理需在 24 小时内同步技术日志到法务指定的“特权空间”，确保后续举证享有“律师-客户特权”隔离，避免被证据开示。
2. 对生成式 AI，声明里还要加“生成内容仅供参 考”的显著提示，并把该提示在交互界面做“点击确认”埋点，将“合理提示义务”落地为产品交互，降低“过错”推定概率。
3. 可提前准备“声明乐高”：把共情、事实、行动、保留四段做成可配置模块，不同事件只需替换量化指标与时间，既保证 30 分钟响应，又避免“临时组词”带来的法律口误。