模型风险（Model Risk）是指在人工智能和机器学习模型的开发、部署与应用过程中，由于模型本身的局限性、数据偏差、训练缺陷或环境变化等因素，导致预测错误、决策失误或产生负面后果的潜在危险。这种风险源于模型的泛化能力不足、过拟合、欠拟合、偏见放大、不确定性高或安全漏洞，可能在实际场景中引发经济损失、社会不公或安全威胁，是AI系统可靠性的核心挑战。
在AI产品开发的实际落地中，模型风险的管理至关重要。产品经理需通过严格的数据治理、模型验证和监控机制来降低风险，例如采用交叉验证、公平性评估、鲁棒性测试和持续性能跟踪等技术，确保模型在真实世界中的准确性与公平性。这不仅能提升产品的用户信任和商业价值，还能防范潜在的法律和伦理问题，推动AI技术向更稳健的方向发展。
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