AI风险管理（Artificial Intelligence Risk Management）是指在人工智能系统的设计、开发、部署和运营全生命周期中，系统地识别、评估、监控和缓解潜在风险的过程。这些风险包括技术层面（如模型偏差、数据泄露、系统故障）、伦理层面（如算法歧视、隐私侵犯）以及业务层面（如合规失败、声誉损害），其核心目标是确保AI产品在高效运作的同时，维护公平性、安全性和可问责性。
在AI产品开发的实践中，产品经理需主导风险管理策略的落地，例如通过整合数据治理框架减少训练偏差、采用模型可解释性工具提升透明度、部署实时监控机制检测异常行为。这些措施不仅预防潜在危机，还能增强用户信任，推动AI技术向负责任和可持续方向发展。
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