周敏琦
AI创作者AMA知无不言
转AI产品经理之前，我做了十年普通产品。当时觉得自己技术底子还行，学点AI知识应该不难。真正转过来之后我才发现，最难的根本不是技术知识，而是整个思维方式的底层逻辑都要重构。举个最简单的例子。做普通产品的时候，我脑子里想的是"确定性":点击这个按钮，一定会跳转到那个页面;输入正确格式的手机号，一定会收到验证码。功能设计了就一定有，bug修了就一定好。一切都是确定的,可预期的。但做AI产品之后，我发现一切都变成了"概率"。用户问了一个问题，模型有95%的概率答对，但有5%的概率会出错。这5%什么时候出现?不知道。以什么形式出现?也不知道。你得时刻接受"系统可能会出错"这个前提，然后用产品手段把影响降到最低。这种转变，说起来容易，做起来真的很难。一个半月突击项目上线后，我又花了大概一个月才真正适应"概率思维"。那段时间我特别焦虑，总觉得产品不靠谱，每个决策都纠结半天。后来有个技术大佬跟我说了一句话，彻底点醒了我:"AI产品的目标不是100%正确，而是在可接受的错误率下实现最大的业务价值。"另一个巨大的思维转变，是从"功能思维"到"数据思维"。以前做产品，上线一个新功能就是"做完了"。数据只是辅助决策的工具，看看DAU涨没涨、转化率高不高，至于数据本身不是产品的一部分。但做AI产品之后，数据本身就是产品的核心组成部分。没有好的数据，再好的模型架构也是白搭。我记得有一次跟团队讨论一个智能推荐功能，聊了两个小时都在讲算法策略、模型选型。最后算法工程师问了一句:"训练数据准备好了吗?"全场沉默。我们连数据长什么样都还没看过，就在讨论用什么模型。从那以后，我做任何AI产品决策之前，都会先问三个问题:数据从哪来?数据质量怎么样?数据够不够?这三个问题搞清楚了，后面的技术方案才有意义。说真的，思维转变这件事没有捷径。不是看两篇文章、听几节课程就能完成的。你得真正在AI项目里踩过坑、犯过错，经历那种"确定性崩塌"的阵痛，才能重新建立起概率思维和数据思维。如果你正在考虑转AI产品，我的建议是:学技术的同时，找一个AI项目参与一下，哪怕只是打下手。真实体验那种"不确定感"，才能更确定的把握后续方向。
发布于 上海
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