AI原生 / 03

我们的AI原则。

任何运营商都能说自己用AI。这些是我们的AI必须遵守的规则，白纸黑字，供您监督。它们适用于我们网络中的每一个模型、每一个阈值和每一个自动化决策，今天如此，技术栈壮大后依然如此。

我们的AI在八条原则下运行：智能位于决策路径、从真实流量学习、对具名工程师负责、被诚实地度量、承认自身局限、保护用户数据、向客户解释自己、并被当作攻击面对待。AI原生意味着这些原则是承重墙，不是装饰画。

模型喂给路由、欺诈评分与质量监督。如果输出永远只到仪表盘或幻灯片，那不是AI原生，是分析。我们部署的每个模型都在生产中消费自己的输出。

我们的系统从生产批发流量中学习——路由决策一小时见分晓，欺诈假设在几天的CDR里生死立判。没有实验室数据，没有演示基准。反馈回路才是资产。

机器提议，工程师确认。每个自动化决策的结果都由一个具名人类负责，通往这个人的升级路径在模型上线之前就定义好，而不是在出错之后。

误报率、检出率与升级时长对每个检测器都被测量与跟踪。没有测得错误率的欺诈评分只是一种观点。我们的数字在内部公开，我们也公开其走向。

我们说明AI帮不上忙的地方：互联谈判、新型欺诈调查、没有反馈回路的战略。回路存在之处用机器，不存在之处用工程师。不做AI表演。

我们不用用户通信内容训练。流量分析在对齐GDPR的管控下只运行于元数据模式，最小化与保存期限是设计内置，而非事后加装。

当我们的系统影响您的流量时——一次路由变更、一个欺诈标记、一条质量告警——您可以问为什么，并得到带证据的人工回答。自动化决策绝不是您只能盲目信任的黑箱。

模型、流水线与阈值都是攻击面。它们获得与网络本身相同的加固、监测与变更管理，因为一个被操纵的检测器比没有检测器更糟。