先别谈治理，做一张 AI 风险表

想判断一个 AI 功能会不会出事，不用先上大平台，先用一张表把风险摆出来。我这边做腾讯云 AI 行业方案，给客户讲落地时，一张很土的台账比模型介绍好用。技术可行性没问题，难的是出了错谁背锅。

新闻标题 If I wanted to maximize AI risk，中文可以翻成如果我想把 AI 风险最大化。我把它反过来用，做一张风险台账。

有份对 272 位专家的调查提到，AI 会让原本存在的风险更容易被放大。

这张 AI 风险台账可以按几步来。

新建一张表，先把字段填上。打开 Excel，如果是网页版，点左上角新建空白工作簿，文件名写 AI 风险台账。第一行从 A1 到 H1 依次填场景、输入什么、用什么工具、可能怎么错、影响谁、证据、负责人、状态。

场景就是谁在什么时候用 AI，比如客服把工单摘要发给模型。输入什么写数据从哪来。工具写模型、插件、自动化流程。可能怎么错不要只写模型不准，要写具体错误。影响谁写客户、财务、法务、一线员工。证据写测试截图、日志、用户反馈。负责人只能写一个人。状态用未开始、验证中、已关闭。

这一步门槛低，不用采购。字段设计不好，后面会变成空表。

从业务里捞 5 个场景。找三个问题问业务同事，最近一次人工返工是什么，如果 AI 自动发出去最担心什么，出错后谁第一个被叫去解释。把答案写进 A 列。不要贪多，先做 5 个，比如合同摘要、客服工单分类、周报自动生成。看到 B 列能填出数据来源，C 列能填出工具，这一步就算完成。

这样贴近客户付费意愿，客户愿意为少返工、少投诉、少背锅付钱。同事可能说都有风险，导致清单太长。

给每个场景做两个低分测试。不需要写代码。打开飞书文档，新建一个测试记录。复制真实样例，但把姓名、手机号、金额遮住。

第一个测试是故意把输入写乱，比如把客服对话顺序打乱，看工具是否还生成确定结论。第二个测试是故意缺数据，比如合同里少了金额，看它会不会编。在表格里记录输入、输出、异常、截图，预期结果是一行测试对应一条证据。

这样能拿到证据。样本太少，可能误判。

加一列权限检查。每个工具都问一句谁能看、谁能改、谁能发出去，把答案写进输入什么旁边。若涉及客户数据，先确认有没有单独授权。这一步新手最容易漏，很多人只测模型回答，不测数据流向。

权限检查能把风险从模型问题变成流程问题。很多团队没有权限表，要临时补。

每周只看状态为验证中的行。把表格复制到共享盘，或者发到群里。每周固定看三列，证据、负责人、状态。没有证据不能关闭，负责人不填不能上线。

这样能形成节奏。没人维护就会烂尾。

踩坑是我第一天用 Excel 时，把可能怎么错写成 AI 可能不准确。太虚，没法测。后来改成缺少字段时仍生成金额，测试就能跑了。另一个坑是工具太多。别一上来搭复杂架构，先跑通一个手工样例。

判断放在最后。这张表能让客户看到落地路径，能把技术可行性没问题翻译成责任归属，也能暴露哪些活不值得做。它不是审计系统，不能自动发现所有风险，依赖人工更新。

我的判断是先做台账，再做自动化。台账里出现三类信号时，再考虑买工具或接系统，同一类错误反复出现、负责人说不清、业务愿意为拦截风险付钱。

下一步可以挑一个低风险场景，比如会议纪要摘要，把台账跑一周，再把测试记录放进一个固定文件夹，看看哪些证据能复用。

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📌 本文编译自 Hacker News，原文：https://twitter.com/kellerjordan0/status/2097526284918419662

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