AI 心理系统运行一段时间后，模型、提示词、报告模板和审核规则都可能更新。更新本身很正常，问题在于报告口径可能随之变化。
同样的测评分数，旧版本写“建议关注近期压力”，新版本可能写得更具体。用户看到差异后，会问哪一份才准确。
口径变化要能解释
模型更新后，最需要管理的是报告语言。分数解释、风险提示、建议强度、反馈对象都会影响用户理解。
机构不能只说“系统升级了”。更好的做法是记录升级内容：改了模型、改了提示词、改了报告模板，还是改了人工审核规则。
橙星云这类心理测评系统可以保留报告版本和审核记录。旧报告、新解释、修改原因和发布时间应能查到，便于后续说明。
版本记录还应区分内部版本和对外版本。内部可能有多次调试，用户真正看到的是发布版本。出现争议时，机构要能还原当时页面、报告和通知内容。
旧报告不能被悄悄覆盖
如果系统自动用新口径覆盖旧报告，用户和机构都会失去证据。学校、企业、咨询机构后续复盘时，无法知道当时用户看到的是什么。
旧报告应作为历史版本保留。新版本可以追加说明，但不能让旧版本无痕消失。报告发送给学生、员工、家长或来访者后，更要记录发布版本。
对于已经触发预警或人工处理的报告，版本管理更重要。后续处理依据来自哪个版本，要能明确。
更新前要抽样复核
模型或模板更新前，机构可以抽取典型报告做对比。看新版本是否更清楚，是否增加标签感，是否把分数解释得过满，是否改变了建议强度。
抽样要覆盖不同场景：学校普查、企业员工测评、咨询初访、职业测评、压力筛查。不同场景对语言的敏感度不同。
如果新版本更容易引发误解，就要调整提示词或人工审核规则。升级不能只看生成效果，也要看读者理解。
抽样对比最好让使用角色一起参与。心理老师看专业边界，班主任看家长是否容易误读，HR 看员工隐私感受，管理员看权限和日志是否完整。
通知范围要提前设计
模型更新后，机构要决定哪些人需要被通知。管理员需要知道配置变化，专业人员需要知道解释口径变化，普通用户只需要知道与自己报告有关的部分。
通知太少会造成质疑，通知太泛又容易制造不安。比较稳妥的做法，是按角色给出简短说明，并保留可追溯的更新记录。
用户质疑要有处理流程
用户发现旧报告和新解释不同，机构要有回答流程。谁解释版本差异，谁判断是否需要重新审核，谁记录处理结果。
对外沟通时，要说明报告基于本次作答、使用的量表和当时版本。更新后的解释可以帮助理解，但不能随意改变历史处理依据。
AI 模型更新会带来能力变化，也会带来口径变化。心理报告涉及个人理解和机构责任，版本保留和人工复核必须跟上。