随着 AI 深度渗透医疗、航空、气候基础设施等关键领域，讨论焦点也从“AI 能做什么”转向“AI 是否能被信任以规模化运行”。在这场变革的第一线，Muhammad Aurangzaib 无疑是最贴近现实的技术领导者之一。他是 NMI Skyspace 的 CTO 与创始人。 在多个高度监管、高风险行业中推动并扩展 AI 产品的过程中，Aurangzaib 专注于一项常被低估的原则：将“信任”直接设计进系统架构中。从“合规即设计（compliance-by-design）”到“人类参与决策机制（human-in-the-loop）”，他的工作深信，负责任的 AI 并非创新的障碍，而是使其得以扩展的基础。 在本次访谈中，他分享了在不同产业中保持不变的产品原则、团队如何在速度与合规间取得平衡，以及 CTO 在 AI 原生、合规驱动的未来中必须具备的核心能力。 亮点安全、信任与系统导向设计：跨行业始终不变的原则合规即架构 —— 如何在不牺牲信任的前提下推动创新从“能用”到“值得被信任”——最难的规模化转折点保持速度，但拒绝混乱：如何在全球团队中实现清晰协作CTO 的角色正在演变 —— 不只是设计技术，更是设计信任结语：规模化推进负责任的 AI https://open.spotify.com/episode/2i3xHt2wP57DvCC9eGwu4Y?si=cc54ef353f5f450a 安全、信任与系统导向设计：跨行业始终不变的原则 问：你曾在医疗、航空、气候科技等领域主导 AI 产品开发。面对这些高度监管且风险极高的行业，哪些核心产品原则是一致的？又有哪些必须调整？ 答： 无论是在医疗、航空还是气候科技，底层的产品设计原则其实出奇地一致。 首先是“安全与信任即设计”。在高风险环境中，AI 系统必须具备可解释性、可观测性，并被设计为“安全失败”。单靠准确率是不够的——用户必须理解系统为何给出某个建议，亦要知道系统在何时“不应被信任”。 第二个原则是“人类参与决策”。我所接触过的所有监管领域中，AI 最佳的作用不是替代专家，而是增强他们的能力。在涉及生命或关键基础设施的场景中，最终责任必须始终由人类承担。 第三个原则是“系统层思维”。这些产品存在于复杂的生态中，涵盖法规、流程、旧系统与人类行为。如果只关注功能层面，注定会失败。只有为整个系统而设计，才能真正实现落地与应用。 必须变化的是“验证与风险管理”的方式。航空依赖模拟与安全冗余，医疗要求临床数据与伦理审查，气候科技则常面临不确定性与长反馈周期。核心原则不变，但获得信任所需的“验证方式”在各行业间差异巨大。 合规即架构 —— 如何在不牺牲信任的前提下推动创新 问：在 NMI Skyspace，你们正在同时构建航空级与外科级的 AI 系统。你如何在快速创新的同时满足 HIPAA、FDA、ISO 等标准？ 答： 我们从不将合规视为“最后一道障碍”，而是从第一天起就把它当作系统架构的一部分。…
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