预测不确定性（Predictive Uncertainty）是指在人工智能模型的预测过程中，对输出结果可靠性的不确定性度量。它反映了模型对预测值的信心程度，通常通过概率分布、置信区间或方差来表示，以量化预测可能存在的误差范围。这种不确定性源于数据固有噪声（Aleatoric Uncertainty）和模型本身的不确定性（Epistemic Uncertainty），前者由输入数据的随机变异引起，后者则源于模型参数或结构的不完备性。
在AI产品开发的实际落地中，预测不确定性对于构建可靠且用户友好的系统至关重要。AI产品经理可通过集成不确定性估计来优化决策过程，例如在自动驾驶产品中，不确定性分数帮助车辆在模糊环境中采取更安全的避让策略；在医疗诊断工具中，输出预测附带置信度指示，能辅助医生评估风险并避免误诊；在金融风控系统中，不确定性阈值可触发警报机制，提升整体鲁棒性和用户信任度。有效管理不确定性不仅能减少模型错误带来的业务风险，还能推动产品设计向更透明和负责任的方向发展。
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