AI治理不是只写免责声明，而是要有可执行的边界

AI产品上线前，经常会准备免责声明、用户协议和风险提示，但治理如果只停留在文案层面，实际作用有限。 更可执行的做法包括：敏感场景设置人工复核；对高风险输出保留日志；对用户上传数据做权限隔离；明确哪些任务模型可以建议、哪些任务必须由人确认；定期抽样检查错误类型和偏差来源。 尤其在医疗、金融、教育、人事等场景，产品团队需要把“模型可能出错”转化为具体的流程设计，而不是只放在页面底部的一句话。