系统风险（Systemic Risk）是指由于系统内部组件高度相互依赖和关联性，一个局部失败或冲击可能通过连锁反应导致整个系统或更大范围崩溃的风险。在人工智能产品开发中，这一概念特指AI模型或组件的故障、偏见、安全漏洞或不稳定性可能引发广泛负面影响，例如模型错误预测放大社会不平等、数据泄露危及用户隐私或系统瘫痪中断关键服务，从而威胁整个应用生态的稳定性和可靠性。
对于AI产品经理而言，管理此类风险是实际落地的核心挑战。需在开发周期中集成鲁棒性测试（如对抗样本检测）、实时监控机制（跟踪模型性能漂移）以及伦理框架（确保公平性和透明度），通过预防性策略如异常警报系统和备份模型部署，有效减轻潜在危害，提升AI产品的可持续性和用户信任。
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