做AI产品四个月的感悟

1、AI PM和互联网PM差别在哪？

AIPM还是互联网PM，因为所做产品本身的形态和关键目标不同，所以看似做的工作内容和所需技能有差异，但实际上不变的是产品思维。AIPM更多是偏后台的工作，关注数据和效果，主要寻找相关性。而互联网PM分工更细化，所需技能差异较大，更关心因果关系。

随着AI技术的发展、语音交互的成熟，前端的交互和逻辑会越来越简化，所以建议产品经理更多关注后台的业务逻辑、技术基本原理和数据、策略等。

2、AIPM的核心竞争力是什么？

我认为最重要的是技术理解能力。当然有很多人认为技术只要为产品所用就好，刚开始我也一度认为技术不需要了解太多。但当我做了4个月的AI产品之后，我意识到理解技术是多么的重要。了解常用算法的基本原理、算法的优劣和能力边界，了解这些某种程度上就是在了解业务，这样在规划产品项目的时候会更加得心应手。

其次是数据敏感度和数据思维。也许在移动互联网时代，可以靠数据分析出业务问题和产品上线效果、研究用户行为就足够了，数据更多是辅助决策和进行问题定位的工具。但到了AI时代，数据的作用提升到非常重要的位置。我们都知道，AI产品需要三大核心资源：数据、算法、算力。对于企业来说，往往数据是最大的瓶颈和稀缺资源。如何高效的搜集数据、如何拟定数据标注标注、根据现有数据情况能否将模型训练到预期的效果，这些都需要AIPM去思考和定义。

3、AI产品的出路在哪里？

相较于2017年的AI火热，2018年AI领域则显得冷清得多。AI行业确实迎来了大降温。行业对AI的前景确实过于乐观，投机蹭风口的企业也确实不少。

但很庆幸潮水退去，可以看出谁在裸泳。AI不是靠微创新可以改变战局的领域。没有长期的研究和投入，安能有一片立身之地。

应该先讲一下现在AI技术处于一个怎样的阶段。AI的出现已经有大几十年了。中间也火热了3次，每次都是因为技术上有了大的突破。最近这波热潮是因为深度学习的出现、因为阿尔法狗打败人类最强围棋棋手开始兴起的。

但实际上很悲伤的是，目前的一切AI技术都没有具备真正意义上的智能。底层原理都是基于概率论的技术。举个例子，某道选择题80%的人选A，所以当AI掌握了这个事实，当它看到这个选择题，就会选A。而不是去分析这道题的背景、要考察的知识点、基于知识点如何推理出答案是A。

我个人认为这种基于概率论的AI技术很可能是错误的方向。至少很难具备智能。其实人类做出一些判断的背后也是基于对大量同类情况进行规律提炼。但单靠提炼规律也是难以具备智能的。

神经网络应该是有了一些具备智能的迹象。但还远远不够。目前的AI技术都主要应用在感知层面，代替人去看、听、说。如果AI产品能有更好和更深层次的应用，就必须等待AI技术可以在探索机器具备真正智能上有大幅突破。也许等到那时，通用领域的智能对话系统才具备了技术基础。

我个人认为短期内，AI产品最好的应用就是通过辅助人工来部分代替人工劳动、提升人工效率和体验。长期看（100年后），AI产品可以通过代替人来承担私人助理类的作用。相信那一天终将到来。