AI系统上线前，应该准备一份“错误处理预案”

讨论AI安全时，很多人会关注模型会不会犯错，但在产品上线前，更实际的问题是：犯错之后怎么办。任何AI系统都不可能保证百分百正确，因此错误处理预案应该成为上线清单的一部分。 预案可以包括几个方面。首先是错误分类，区分事实错误、权限错误、格式错误、工具调用错误和不当建议。其次是用户反馈入口，让用户能方便标记问题。第三是人工复核机制，高风险场景必须有人确认。第四是日志保留，方便追踪当时使用了哪些输入、资料和模型版本。最后是回滚机制，当某次更新导致质量下降时，可以快速恢复。 这些措施不会让产品看起来更酷，但能显著降低真实使用风险。AI越进入业务核心流程，越需要把“可能出错”变成具体的工程和运营设计。安全不是上线后的补丁，而应该从产品设计阶段就开始。