当AI质检员罢工时，谁在替我们拦住问题商品？，随着AI技术在质检领域的广泛应用，其高效与精准性成为生产线的重要保障，一旦AI系统因故障、算法偏差或数据不足而“罢工”，传统人工质检可能因人力不足或效率滞后难以完全填补空缺，部分企业通过“人机协作”模式降低风险，由人工复检AI筛选的疑似问题商品；另一些则依赖多重自动化系统互为备份，但专家指出，过度依赖单一AI仍存在隐患，需建立更完善的容错机制，例如结合物联网传感器实时监测设备状态，或开发可解释性更强的AI模型以便快速排查故障，消费者权益保护则需依靠事后追溯体系，如区块链记录生产全流程数据，AI质检的可靠性背后，实则是技术、人力与制度协同的考验。