我的AIGP考试通关实录：3个月从零基础到持证，这些经验能帮你少走弯路

作为一名想切入AI治理赛道的从业者，我选择考AIGP是因为我觉得人工智能非常有趣，而且如今它有望成为就业市场中的差异化优势。

其实在备考AIGP之前，我也研究过不少IAPP认证，其中我认为CIPM是IAPP认证中非常具价值的证书。

如果你拥有这一证书，就意味着你对隐私管理程序具备了实际操作层面的理解，如此一来，你便拥有了更大的灵活性和机遇，能够在相应环境中游刃有余。

要是再结合CIPP/E证书，你就摇身一变成为了一名DPO（数据保护官），而DPO职位的一大优势在于其职责的强制性，市场需求相对稳定。

而对我来说，AIGP证书（IAPP人工智能治理专业认证）一直是我瞄准的核心目标——毕竟在全球AI监管日趋严格的当下，这份权威认证几乎是合规岗位的“硬通货”。

历经3个月备考、1个月集中冲刺，我顺利通关，今天就分享我的备考全流程，希望能给正在准备的小伙伴们避坑指路。

决定考AIGP后，我首先明确了核心目标：不仅要通过考试，更要真正掌握AI治理的核心知识，为工作赋能。前期准备阶段，我主要做了三件事：

✅搞定注册和考点

AIGP考试的注册流程比我想象中简单，我报了机构，教务老师直接帮我完成报名。

考虑到备考和考试的便利性，我特意选了离家近的考点，事实证明这个选择很明智——考试当天不用赶路程，心态更平稳。

✅搭建知识框架

我先花了两周时间打基础：收听了多场NIST和《欧盟人工智能法》相关的网络研讨会，还通读了IAPP发布的《人工智能术语表》。

这一步看似“额外工作”，却帮我快速熟悉了AI治理的核心概念和行业语境，后续看资料时少了很多“陌生感”。

✅制定备考计划

我把总备考时长定为3个月，前两个月侧重“全面学习”，考前一个月集中冲刺。

根据IAPP的《知识大纲》（Book of Knowledge）的领域占比，我给技术类、监管与框架类、实施影响类三个核心模块分配了不同时间：监管框架占比高，每天预留2小时学习；

技术类涉及AI/ML基础，对我这个非技术背景的人来说难度较大，特意多分配了1小时；实施影响类偏实操，每天1小时足够消化。

我发现AIGP是我参加的考试中较为具有挑战性的一项，这主要有两个原因：一是我没有实际的AI工作经验，二是考试大纲对拓展AI知识的要求非常多。

刚开始我以为随便买些资料就够了，后来才发现大错特错——东拼西凑的资料无法覆盖全部考点，想要稳稳通关还需要系统的资料。

我学习的大部分内容都来自威普爱生课程以及配套资料，如果能够消化课程内容，就差不多了。

课程资料的核心价值是“建立体系”。

我先看了一遍视频课，然后把相关重要的学习资料通读了3遍：快速浏览一遍，了解整体结构；

精读一遍，结合《知识大纲》标注重点，比如GDPR、《欧盟人工智能法》、NIST框架这些高频考点，都做了详细笔记；

然后针对性查漏补缺，把模糊的知识点逐个攻破。

威普爱生的培训课程题库是非常完整的，非常智能，可以实时提出问题并及时获得解答，具备实时翻译功能，我一开始做英文版的，然后对照翻译，看自己的理解是否有偏差，还有错题功能，考前我把错题都重新刷了一遍；

我还会关注IAPP发布的报告和行业笔记，里面有很多真题会涉及的概念延伸，能帮我应对“看似合理的干扰选项”。

威普爱生会非常及时整理一些IAPP发布的行业报告，有些还会翻译成中文版，非常方便。

这里要特别提醒大家：IAPP的《人工智能术语表》一定要重点看！真题里有很多概念定义题，甚至会出现人为编造的干扰项，只有吃透术语表，才能准确区分对错。

另外，非技术背景的考生要提前补AI/ML基础，我就是因为一开始对模型类型、生命周期等概念不熟悉，做相关题目时特别吃力，后来花了两周时间恶补基础术语，才慢慢跟上节奏。

对比之下，我发现之前了解的CIPM、CIPP/E等其他证书内容非常熟悉且直截了当，而AIGP的知识覆盖范围更广，对跨界知识的要求更高。

刷题是备考的核心环节，但绝不能盲目刷——我见过很多小伙伴早早把模拟题刷完，记住了答案，却没掌握解题逻辑，到了考场遇到变形题还是会错。

我的刷题策略是“后期集中刷，刷完必复盘”。前两个月几乎不碰模拟题，只专注于知识点学习，先刷题库里面普通的练习题题；考前一个月再集中刷模拟题和错题。

真题我刷了3遍：第一遍得分75%，重点标注错题和模糊题；第二遍针对错题复盘，回到资料和大纲中找知识点依据；第三遍得分达到90%以上，才算摸清了出题思路。

模拟难度比真题略低，但作用很大——能帮我拓展解题思路，检验知识点的全面性。刷题时我会严格计时，按照考试时长模拟答题节奏，中途也会模拟休息，提前适应考场状态。

另外，真题中的案例分析题占比不低。这类题不能靠死记硬背，要学会结合知识点分析场景：比如看到“企业部署高风险AI模型”，就要立刻联想到《欧盟人工智能法》的合规要求、文档留存义务、利益相关者管理等知识点。

我在刷题时会总结案例题的解题框架，比如“场景定位-法规匹配-风险识别-合规措施”，帮自己快速切入答题思路。

考试当天的状态直接影响发挥，这些细节一定要注意：

✅提前到场，灵活调整

我比原定考试时间提前了1小时到达考点，没想到工作人员告知可以提前开考，比计划早30分钟进入考场。提前到场不仅能避免赶路的紧张，还能有时间适应考场环境，调整心态。

✅合理安排时间和休息

考试总时长3小时，我实际2小时就完成了答题，剩下的时间用来检查。

中途我按规定休息了5分钟，但没想到安检和找回座位花了不少时间，打乱了答题节奏——建议大家休息时尽量高效，避免长时间离开考场。

✅答题时谨慎取舍

遇到犹豫的题目（我大概有10余道），先排除明显错误的选项，把不确定的题目标记出来，等全部答完后再回头思考。第一部分提交前一定要仔细检查，因为提交后就不能返回修改了。

回顾我的备考过程，踩过不少坑，总结了3点关键教训：

❌不要只依赖单一资料

很多考生觉得官方资料足够，其实不然，真题的深度和广度都超出基础资料范围，必须搭配第三方资料和行业报告补充学习。

❌不要过早刷模拟题

过早刷题容易记住答案，无法检验真实水平，建议在知识点掌握到80%以上后再开始刷题，刷完后一定要复盘，搞懂每道题的考点和解题逻辑。

❌不要忽视技术类知识点

即使是合规或法务背景，也一定要补AI/ML基础术语和模型生命周期相关知识，真题中这类题目占比不低，而且容易丢分。

AIGP考试不是“临时抱佛脚”就能通过的，但也没有想象中那么难。做好规划、打牢基础、科学刷题，顺利通关不是难事。

拿到证书的那一刻，我不仅收获了一份权威认证，更重要的是建立了系统的AI治理思维——这才是备考过程中非常宝贵的财富。

希望我的经验能帮到正在努力的你，祝大家都能顺利持证，在AI治理赛道上稳步前行！