规模化与职业卷：F9-F10团队与伦理

📚 考察范围

F9 规模化与团队：① 四种组织形态（个人/小组/部门/中心）；② E人/I人模式；③ 1-3-10-30标杆复制方法论；④ 标杆三件套（一页纸案例/标准作业流程/培训课件）；⑤ AI运维1+1管10家；⑥ 种子团队机制。

F10 职业与伦理：① FDE学习路径（培训三宗罪+四件事）；② 做真实项目；③ AI责任边界（四种人机协同模式对应责任划分）；④ 数据合规（七原则+虚拟数据中台）；⑤ AI项目88%死在上线后（三种死法+活下来5件事）；⑥ 降级方案设计（五种降级类型+设计要点）。

重点：1-3-10-30标杆复制、标杆三件套、AI运维1+1管10家、四种人机协同对应责任划分、数据合规七原则、88%死在上线后、五种降级类型。

难点：标杆复制的实际操作、AI责任边界的判断、数据合规在强监管行业的应用、降级方案的设计。

❓ 典型题型示例

单选题示例：

Q：1-3-10-30标杆复制方法论中，"1"指的是什么？

A. 1个团队 B. 1个标杆项目 C. 1个月 D. 1个客户

正确答案：B（先做1个标杆项目，验证方法论，再复制到3个、10个、30个）

多选题示例：

Q：数据合规的七个原则包括哪些？

A. 数据不动 B. 最小必要 C. 知情同意 D. 脱敏匿名 E. 可追溯 F. 权限最小化 G. 安全保障 H. 成本最低

正确答案：ABCDEFG

判断题示例：

Q：强人在环中模式下，AI建议出错导致人决策失误，FDE承担全部责任。

A. 正确 B. 错误

正确答案：B（强人在环中模式下，最终决策是人做的，人承担主要责任，FDE承担次要责任——AI建议质量有问题）

简答题示例：

Q：简述AI项目88%死在上线后的三种死法。

参考答案：① 效果衰减死（占50%+）——数据变了、知识库过时、模型老化，效果下降，用户不用了；② 用户不用死（占30%）——用户习惯老方法、觉得AI增加工作量、不信任AI、不会用、体验差，系统成摆设；③ 组织不支持死（占20%）——发起人离职、预算被砍、内部政治变化、战略方向变，系统没人管没钱优化慢慢死掉。本质都是上线后没人管。

案例分析题示例：

Q：一个医疗AI项目，数据涉及患者隐私，医院要求数据不出院。请设计数据合规方案和降级方案。

参考答案要点：数据合规：① 数据不动原则——AI系统部署在医院内部（私有云/本地服务器），数据不导出不复制；② 虚拟数据中台——通过API跟HIS/EMR/LIS等系统对接，不复制数据，虚拟整合；③ 脱敏匿名——个人敏感信息（姓名/身份证/手机号）在进入AI系统前脱敏；④ 模型不出院——AI模型留在医院内部，不导出；⑤ 完整审计日志——所有数据访问和模型调用有日志，可追溯；⑥ 定期合规审查。降级方案：① 主模型出问题→切备用模型（本地化部署的开源模型）；② 备用模型也出问题→切规则引擎（基于临床指南的规则，处理常见问题）；③ 规则引擎也不行→完全人工降级（医生正常工作，AI下线）；④ 异常触发——AI置信度低时自动转人工；⑤ 配置开关——AI功能可一键关闭，快速回滚。

💡 备考要点

① 1-3-10-30标杆复制方法论要理解——先做1个标杆项目（验证方法论）→复制到3个（优化方法论）→推广到10个（标准化）→规模化到30个（平台化）。每个阶段的核心动作和注意事项要理解。这是FDE从个人交付到团队规模化的核心方法。

② 标杆三件套要记牢——一页纸案例（对外展示）、标准作业流程SOP（对内执行）、培训课件（培养新人）。每个的内容和用途要理解。标杆复制不是"把项目复制一遍"，是"把方法论和工具复制一遍"，三件套是载体。

③ AI运维1+1管10家要理解——1个FDE+1个客户内部对接人，可以管10家客户的AI运维。核心是标准化（监控/告警/优化流程标准化）、自动化（效果监控/bad case收集/知识库更新自动化）、赋能（培养客户内部对接人）。这是FDE规模化服务的核心模式。

④ AI责任边界要深入理解——四种人机协同模式对应四种责任划分：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）。能根据具体场景判断责任划分，这是FDE职业伦理的核心。

⑤ 数据合规七原则要记牢——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。虚拟数据中台的架构和优势要理解。强监管行业（医疗/金融/政务）的数据合规策略要掌握。

⑥ 88%死在上线后要深入理解——三种死法（效果衰减/用户不用/组织不支持）和活下来5件事（持续监控/持续优化/用户运营/价值证明/组织嵌入）。这是FDE项目长期成功的关键，也是跟传统IT交付的重要区别。

⑦ 降级方案五种类型要记牢——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。降级方案的设计要点（触发条件/自动+手动/用户体验平滑/恢复流程/演练/文档化）要理解。能根据具体场景设计降级方案。

⑧ 种子团队机制和E人/I人模式要了解——这些是组织建设的实用方法，了解基本概念和用途即可。

⑨ 职业伦理和风险意识要建立——这套卷不仅考知识，更考意识——FDE要有职业伦理（不做有害应用、透明、公平、保护隐私）、风险意识（责任边界、数据合规、降级方案、项目生存）。考试中的案例分析题可能考你的伦理判断和风险意识。