近年来，AI 在中国被广泛应用于政务系统、国企、大型企业、制造业与互联网平台。

很多项目以“降本增效”“减少人工”“智能决策”为目标启动，但在真正进入生产环境后，系统稳定性下降、风险上升、维护成本失控的情况并不少见。

问题往往不在于 AI 模型是否先进，而在于 把 AI 当作传统确定性系统来使用，忽视了系统边界、责任划分与规模化运行的现实。

本文结合中国企业与政务系统的实际需求，总结 AI 最常见的系统级反模式，并说明如何避免这些问题。

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1. 用 AI 替代本应确定的业务逻辑

反模式

将本来可以用明确规则表达的业务逻辑交给 AI 决策。

中国常见场景

• 补贴、资质、审批条件由 AI 判断
• 费用、税费、计价逻辑由 AI 预测
• 权限控制、流程审批由 AI 自动决定

为什么会出问题

• AI 输出是概率性的，不是确定性的
• 同样输入可能得到不同结果
• 难以审计、难以复盘

正确做法

核心业务逻辑必须是确定性代码。
AI 只用于分类、识别、推荐、预测等模糊问题。

如果业务要求“绝对正确”，AI 不应成为最终裁决者。

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2. 关键决策没有人工介入（Human-in-the-Loop）

反模式

AI 自动完成对企业或公众影响巨大的决策，没有人工兜底。

示例

• 自动拒绝申请
• 自动冻结账户或交易

为什么会出问题

• 高置信度不等于高正确率
• 边缘案例一旦放大，风险极高
• 一旦出错，社会与业务成本巨大

正确做法

• 低置信度 → 人工审核
• 高置信度 → 自动执行 + 全量日志

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3. 把 AI 输出当作“事实”使用

反模式

未经校验，直接在生产环境使用 AI 生成结果。

示例

• 直接执行 AI 生成的 SQL
• 直接采用 AI 给出的安全判断

为什么会出问题

• AI 会产生“看起来很合理”的错误
• 错误在系统中长期潜伏

正确做法

AI 只是草稿生成器。
最终责任必须由工程师承担。

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4. AI 在系统中没有清晰边界

反模式

让 AI 直接操作数据库或系统状态。

为什么会出问题

• 行为不可预测
• 难以测试与回归
• 安全风险显著提升

正确做法

将 AI 设计为独立组件：

• 输入 → AI → 建议
• 是否执行由核心系统决定

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5. 用 Prompt 代替系统设计

反模式

把业务规则、流程、约束全部写进 Prompt。

为什么会出问题

• Prompt 不是可测试的逻辑
• 模型升级后行为不可控
• 无法版本化和审计

正确做法

• Prompt 只用于语言与理解任务
• 规则、策略必须写在代码中

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6. 没有 AI 失败时的兜底方案

反模式

假设 AI 永远可用、永远正确。

为什么会出问题

• API 不稳定
• 延迟不可控
• 模型效果随时间漂移

正确做法

系统必须具备：

• 超时机制
• 降级方案
• 人工介入通道

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7. 缺乏可解释性与审计能力

反模式

用“AI 判断的”作为最终解释。

为什么会出问题

• 不满足合规与审计要求
• 出现问题无法追责

正确做法

必须记录：

• 输入数据
• AI 输出
• 置信度
• 决策路径

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8. 用 AI 掩盖糟糕的业务流程

反模式

流程本身设计不合理，却希望用 AI 修补。

为什么会出问题

• 技术债快速累积
• 长期成本失控

正确做法

先优化流程，再引入 AI 放大效果。

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9. 用 Demo 成功代替真实成功

反模式

PoC 或演示效果好，就认为项目成功。

为什么会出问题

• 规模化后问题暴露
• 小错误被放大成系统性风险

正确指标

• 错误率
• 系统恢复时间
• 人工介入频率

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总结：不是 AI 毁掉系统，而是错误的使用方式

AI 是放大器。

当系统设计正确时，它放大效率；
当系统设计错误时，它放大风险。

系统失败往往发生在：

• 把责任交给 AI
• 用 Prompt 代替架构
• 把不确定性当成确定性

在 AI 时代，真正稀缺的是能够设计“可控、可扩展、可负责”系统的工程能力。

你的价值不在于写多少代码，
而在于是否能构建一个：即使 AI 出错，也不会失控的系统。

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