一、技术基础类问题（1-5题）
1. 如何解释AI产品的技术实现原理？
面试官考察对技术栈的理解深度。需从数据层（数据采集、清洗、标注）、算法层（模型选择、训练策略、调优方法）、工程层（服务化部署、API设计、监控体系）三个维度展开。例如，推荐系统需说明召回-排序-重排的流程，CV产品需解释特征提取与检测框架的差异。
2. 如何评估模型性能？
需区分离线指标与在线指标。离线阶段关注准确率、召回率、F1值、AUC等，在线阶段需监控QPS、延迟、错误率等工程指标。示例：某NLP产品离线AUC达0.92，但上线后因长尾query覆盖不足导致用户流失，需结合AB测试优化。
3. 如何处理模型偏见与公平性？
需从数据、算法、评估三环节应对。数据层面通过去偏采样、对抗训练减少偏差；算法层面采用公平约束优化（如Demographic Parity）；评估层面引入群体公平性指标（如Equal Opportunity）。案例：某招聘AI因历史数据性别倾斜导致推荐偏差，需通过重加权技术修正。
4. 如何设计AI产品的MVP？
遵循“最小可行技术+核心场景验证”原则。以智能客服为例，MVP可聚焦高频问题（如退换货）的意图识别与话术生成，技术选型采用预训练模型+规则引擎混合架构，快速验证用户接受度。
5. 如何平衡技术可行性与用户体验？
需建立技术-体验映射表。例如，某OCR产品识别准确率从90%提升至95%需增加3倍计算资源，但用户对2%的误差容忍度较高，此时应优先优化响应速度而非极致准确率。
二、产品逻辑类问题（6-10题）
6. 如何定义AI产品的核心价值？
从效率提升、成本降低、体验创新三维度切入。示例：智能质检系统通过图像识别将人工检测时间从5分钟/件压缩至10秒/件，同时降低15%的漏检率，核心价值为“降本增效”。
7. 如何设计AI产品的数据闭环？
需构建“采集-标注-反馈-迭代”的飞轮。以自动驾驶为例，通过影子模式采集真实路况数据，人工标注关键场景，模型迭代后重新部署测试，形成持续优化链路。
8. 如何处理AI产品的可解释性需求？
区分黑盒与白盒场景。金融风控需提供决策因子权重（如收入、负债比），采用SHAP值解释；而内容推荐可简化展示“基于您的浏览历史推荐”。
9. 如何设计AI产品的交互流程？
遵循“预期管理-过程反馈-结果呈现”三阶段。语音助手需在用户提问后立即响应“正在思考”，1秒内给出答案；异常时提供补救方案（如“未听清，请重述”）。
10. 如何评估AI产品的商业化潜力？
构建“市场规模-付费意愿-成本结构”模型。企业服务类AI需计算LTV（用户终身价值）与CAC（获客成本），示例：某AI营销工具客单价10万元/年，若获客成本低于3万元且复购率超60%，则具备商业化可行性。
三、场景落地类问题（11-15题）
11. 如何设计医疗AI的落地路径？
需通过合规认证（如FDA、NMPA），优先选择辅助诊断场景（如肺结节检测）。技术层面采用多模型集成降低误诊率，产品层面与医院HIS系统对接，实现“AI建议+医生确认”的闭环。
12. 如何优化工业AI的部署效率？
针对边缘计算场景，需压缩模型体积（如量化、剪枝），适配ARM架构芯片。某设备预测性维护系统通过TensorRT优化，将推理延迟从200ms降至50ms，满足实时性要求。
13. 如何设计教育AI的个性化策略？
基于知识图谱构建学情画像，动态调整学习路径。示例：某K12数学AI通过错题分析定位学生薄弱点，推送定制化练习，实验显示班级平均分提升12%。
14. 如何应对AI产品的长尾需求？
采用“核心模型+场景插件”架构。某智能客服系统基础模型覆盖80%常见问题，剩余20%通过行业知识库插件解决，降低定制化开发成本。
15. 如何设计AI产品的多模态交互？
融合语音、图像、文本等多模态输入。智能家居中控需支持“打开空调并调至26度”的语音指令，同时识别手势控制（如竖起大拇指确认）。
四、伦理与安全类问题（16-19题）
16. 如何应对AI产品的隐私合规风险？
遵循数据最小化原则，采用差分隐私、联邦学习等技术。某金融AI通过本地化部署避免数据出域，同时对敏感字段（如身份证号）加密存储。
17. 如何设计AI产品的安全防护体系？
构建“输入过滤-模型加固-输出校验”三道防线。对抗样本攻击可通过 adversarial training 增强鲁棒性，恶意内容检测需结合关键词过滤与语义分析。
18. 如何处理AI产品的责任归属问题？
明确人机协作边界。自动驾驶L3级别需定义“系统接管”与“人工介入”的切换条件，并通过保险机制分散风险。
19. 如何推动AI产品的伦理审查？
建立跨学科审查委员会（技术、法律、伦理专家），制定负面清单（如禁止人脸识别用于非安全场景）。某AI招聘工具上线前需通过算法透明度报告审核。
五、面试准备建议
- 技术储备：复习机器学习基础（过拟合/欠拟合、正则化方法）、常见模型（CNN/RNN/Transformer）的适用场景。
- 产品思维：练习用“用户-场景-需求-方案”框架分析问题，例如“外卖骑手如何通过AI优化配送路线？”。
- 案例模拟：针对高频问题（如MVP设计）准备2-3个完整案例，量化成果（如“效率提升30%”）。
- 伦理敏感度：关注AI治理最新动态（如欧盟AI法案），理解技术应用的边界。
通过系统梳理技术逻辑、产品方法论与伦理原则，AI产品经理候选人可更从容地应对面试挑战，同时提升实际工作中的决策质量。