1. AI伦理与技术挑战

1.1 问：你认为AI的最大挑战是什么？

答：AI面临的最大挑战是算法偏见与模型黑箱问题。具体表现为：

1. 数据偏见放大：训练数据中隐含的性别、种族等偏见会被模型继承，如招聘算法中的性别歧视案例
2. 决策透明性缺失：深度学习模型的可解释性不足，医疗诊断场景中医生难以理解AI决策依据
3. 技术伦理困境：自动驾驶的道德算法选择（如电车难题）、AI生成内容的版权归属等争议
4. 安全边界模糊：生成式AI可能被滥用进行深度伪造，需建立技术防护机制

指导意见：建议采用STAR法则构建回答框架：

• Situation：引用具体案例（如某银行信贷算法歧视事件）
• Task：说明解决偏见问题的核心目标
• Action：列举技术手段（如对抗去偏、SHAP值解释）
• Result：展示改进效果（如公平性指标提升30%）

2. 开源协作与工程实践

2.1 问：你有没有参与开源项目？

答：在参与Apache开源项目LangChain时，我主导完成了：