他们会这样考你

📝 核心考点

考点一：四种人机协同模式对应责任划分——人在环外（FDE责任最大）、混合干预（谁处理谁负责）、强人在环中（人责任最大）、异常触发（异常检测准确性是关键）。

考点二：数据合规七原则——数据不动、最小必要、知情同意、脱敏匿名、可追溯、权限最小化、安全保障。

考点三：虚拟数据中台——不复制数据，通过API虚拟整合，数据始终在原系统，强监管行业优先用。

考点四：AI项目88%死在上线后——三种死法（效果衰减/用户不用/组织不支持），活下来5件事（持续监控/持续优化/用户运营/价值证明/组织嵌入）。

考点五：降级方案五种类型——完全人工降级、部分功能降级、备用模型降级、规则引擎降级、限流降级。降级方案设计要点（触发条件/自动+手动/用户体验平滑/恢复流程/演练/文档化）。

考点六：FDE职业伦理——不做有害应用、透明、公平、保护隐私、可解释、人类监督。

💡 复习建议

AI责任边界要深入理解，能根据具体场景判断责任划分，这是职业伦理的核心。

数据合规七原则要记牢，强监管行业的合规策略要理解。

88%死在上线后要理解，三种死法和活下来5件事要记牢，这是FDE项目长期成功的关键。

降级方案五种类型要记牢，能根据场景设计降级方案。

案例分析题可能考责任判断和风险应对，多练习用学过的知识分析具体场景。