AI 产出出错，锅谁来背？
不是所有的AI出错都应该同等追责。我倾向于把AI错误分成三类：第一类是低级错误，比如语法错误、事实性错误、明显的逻辑矛盾；第二类是边界错误，比如在极端情况下失效、对模糊输入的误判；第三类是系统性错误，比如模型本身的偏见、幻觉、知识截止导致的过时信息。对于低级错误，使用者的责任最大，因为这是应该能在审核阶段发现的。对于边界错误，使用者和开发者的责任各半，因为有些边界情况确实难以预料。对于系统性错误，责任主要在引入AI的决策者——他应该在选型时就评估过这些风险，并制定了应对策略。我们团队的做法是：每次AI出错后，先归类，再定责。低级错误追使用者的审核责任，边界错误复盘流程是否需要优化，系统性错误评估是否需要换模型或加防护层。这样既不会让一线员工背不该背的锅，也不会让管理者逃避该负的责任。
发布于 湖北
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