AI 每天生成上万条商品描述，不可能逐条人工审核，你会怎样设计抽检，仍然能够发现质量和安全问题？
考察说明
考查大规模生成内容的风险分层抽检和反馈闭环设计能力。
回答思路
- 先按品类、语言、模型版本、流量来源和风险等级分层，随机抽样之外还要提高高风险与新场景比例。
- 规则系统可先筛查禁用词、异常长度、重复内容和结构错误，把人工注意力集中到语义与事实问题。
- 抽检标准应定义事实错误、夸大宣传、侵权、歧视和不可用表达，并对严重问题设置单独停线门槛。
- 发现问题后回溯同版本同模板和相似输入的影响范围，不能只修改被抽中的单条内容。
- 将确认问题加入回归集并调整采样权重，持续比较问题率和人工负荷，验证治理措施是否有效。