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本文講述了AI 產(chǎn)品常出現(xiàn)的問題，并從中窺見背后的AI 產(chǎn)品思維。

目錄：

• 序：產(chǎn)品思維
• 一、普遍問題
• 二、AI無(wú)神通
• 三、機(jī)遇與挑戰(zhàn)
• 后記：PDF資料

首先要問一下，什么是產(chǎn)品思維呢？

簡(jiǎn)單的說，產(chǎn)品思維就是產(chǎn)品經(jīng)理在打造產(chǎn)品時(shí)的思考方式。

說到這個(gè)詞，可能很多人都會(huì)聯(lián)想到梁寧在“得到”上的《產(chǎn)品思維30講》的課程。

梁寧老師為大眾科普了產(chǎn)品經(jīng)理的思維方式。但是真正的產(chǎn)品經(jīng)理，光學(xué)習(xí)科普知識(shí)還是不夠的，更需要深入專業(yè)和實(shí)戰(zhàn)。雖然很多企業(yè)都設(shè)置有產(chǎn)品專員的崗位，但可能由于職業(yè)分工的限制，培養(yǎng)效果并不好。反而那些由優(yōu)秀的設(shè)計(jì)師、程序員和運(yùn)營(yíng)轉(zhuǎn)崗的產(chǎn)品經(jīng)理，往往表現(xiàn)得更加出色。

究其原因，產(chǎn)品經(jīng)理本身就是一個(gè)綜合性極強(qiáng)的崗位，優(yōu)秀的產(chǎn)品經(jīng)理不是學(xué)出來(lái)的，而是“打”出來(lái)的。關(guān)于產(chǎn)品經(jīng)理的成長(zhǎng)可以看之前文章：《我的產(chǎn)品經(jīng)理能力模型和成長(zhǎng)之路》

也有人說，產(chǎn)品經(jīng)理是CEO的預(yù)備班，像馬斯克、貝索斯、喬布斯、雷軍、馬化騰、張小龍，不僅僅是卓越的產(chǎn)品經(jīng)理，還是優(yōu)秀的企業(yè)家。

那產(chǎn)品經(jīng)理需要怎么樣的思維方式呢？

產(chǎn)品經(jīng)理本質(zhì)上負(fù)責(zé)的就是企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新。國(guó)際著名的設(shè)計(jì)咨詢公司IDEO，曾對(duì)于“創(chuàng)新”有這樣的定義，所謂“創(chuàng)新”就是要平衡人、商業(yè)、技術(shù)三方面因素，IDEO稱之為Design Thinking：

1. 人的渴望：解決用戶的需求，讓產(chǎn)品擁有良好的體驗(yàn)，比現(xiàn)有的解決方案要好上 10 倍；
2. 商業(yè)的可行性：需要充分的考慮到商業(yè)價(jià)值，能夠不斷為企業(yè)創(chuàng)造收益；
3. 技術(shù)的可實(shí)現(xiàn)性：使用合適的技術(shù)手段保質(zhì)保量的實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品功能；

產(chǎn)品思維就是創(chuàng)新的思維，Design Thinking也是我這些年來(lái)在產(chǎn)品崗位的最底層思維模式。不管產(chǎn)品經(jīng)理是什么崗位出身，評(píng)判他是否專業(yè)，就在于他如何能平衡好三者之間的關(guān)系。

如今，AI 毫無(wú)疑問是當(dāng)下炙手可熱的話題，許多產(chǎn)品也逐步的 AI 化。AI 時(shí)代的產(chǎn)品思維究竟有怎么樣的不同？

在寫這個(gè)話題之前，我也看過一些AI產(chǎn)品的書籍，大多都在講概念，講如何解決問題的偏少。而我的初心也很簡(jiǎn)單，通過總結(jié)我在實(shí)踐中踩的一些坑，和大家一起去發(fā)現(xiàn)與以往不一樣的產(chǎn)品思維。少談一些概念，多談一些思路，也是我寫此文的一個(gè)目標(biāo)。

Part .1 普遍性問題

在AI產(chǎn)品的實(shí)踐過程中，我們發(fā)現(xiàn)事情并沒有那么簡(jiǎn)單。我們遇到了諸多的問題和挑戰(zhàn)。如果要使用AI，我們首先需要先將AI請(qǐng)下神壇，破除對(duì)它的迷信。當(dāng)下的AI產(chǎn)品有三個(gè)較為普遍性的問題：容易偏離、可解釋性弱、可靠性差。

1. 容易偏離

2016年3月26日，微軟發(fā)布了一個(gè)聊天機(jī)器人 Tay。微軟原本是想讓 Tay 扮演一個(gè)少女角色，能夠在線與 Twitter 上面的任何人進(jìn)行交流。除了聊天，Tay 還能完成向用戶講笑話、對(duì)用戶發(fā)給“她”的照片進(jìn)行評(píng)論等其他任務(wù)。

剛上線的時(shí)候，Tay 說：“世界你好！”并且@網(wǎng)友說：“見到你們太激動(dòng)啦，人類超酷的”，但只用了一天的時(shí)間從“純情少女”變?yōu)榉慈祟惖摹凹{粹”，微軟在上線 16 小時(shí)之后就不得不把 Tay 下線。

可以確定的是，工程師在編程時(shí)并沒有為她編入這些亂七八糟的極端言論。那為什么會(huì)產(chǎn)生如此的錯(cuò)誤？其原因是少數(shù)用戶利用 Tay 模仿說話的漏洞，對(duì) Tay 進(jìn)行了錯(cuò)誤的訓(xùn)練。

Tay 仿佛一面鏡子，她反應(yīng)的不是微軟的技術(shù)，而是網(wǎng)友的人性的惡的一面。在面對(duì)真實(shí)世界的時(shí)候，即使是有最先進(jìn)算法的機(jī)器人也會(huì)措手不及。

2. 可解釋性弱

2017 年 6 月，F(xiàn)acebook 人工智能研究所（FAIR）使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，對(duì)兩個(gè)聊天機(jī)器人進(jìn)行對(duì)話策略的迭代升級(jí)，F(xiàn)acebook 的人工智能研究院 (FAIR) 想要訓(xùn)練一個(gè)聊天機(jī)器人，讓它學(xué)會(huì)談判。但很快，研究人員就發(fā)現(xiàn)，聊天機(jī)器人正在創(chuàng)造他們?nèi)祟悷o(wú)法理解的語(yǔ)言。

同年 7 月，F(xiàn)acebook“關(guān)閉”了這個(gè)引發(fā)廣泛爭(zhēng)議的智能對(duì)話機(jī)器人項(xiàng)目，避免機(jī)器人“非人”的道路上越走越遠(yuǎn)。Facebook 的這個(gè)機(jī)器人使用的生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一種深度學(xué)習(xí)模型。這個(gè)模型至少兩個(gè)模塊，通過互相博弈學(xué)習(xí)產(chǎn)生良好的輸出。一個(gè)優(yōu)秀的 GAN 應(yīng)用需要有良好的訓(xùn)練方法，否則可能由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的自由性而導(dǎo)致輸出不理想。由于深度學(xué)習(xí)是一個(gè)黑盒，研究人員無(wú)法像傳統(tǒng)程序員一樣通過修改代碼邏輯來(lái)改 bug，只能暫停項(xiàng)目，重新設(shè)計(jì)模型方案，盡可能避免同類問題的發(fā)生。

3. 可靠性差

Uber 為了加快商業(yè)化的步伐，其測(cè)試的無(wú)人駕駛汽車數(shù)量就不斷增加。2018 年 3 月 26 日，一輛 L4 自動(dòng)駕駛汽車（改造于沃爾沃 XC90）在亞利桑那州的公共道路上撞擊一位行人并致其死亡。這也是世界首例 L4 車輛因車禍致人死亡事件。

在汽車界，通常將自動(dòng)駕駛分類六級(jí)，分別是：L0 是無(wú)智能、L1 輔助駕駛、L2 部分自動(dòng)駕駛、L3 條件自動(dòng)駕駛、L4 高度自動(dòng)駕駛、L5 完全自動(dòng)駕駛。

自動(dòng)駕駛汽車需要有一堆復(fù)雜的設(shè)備做支撐。只要有一個(gè)模塊出問題，就可能釀成大錯(cuò)。

根據(jù)美國(guó)國(guó)家交通管理局NTSB認(rèn)為，該車禍的主要原因?yàn)閁ber淡薄的安全意識(shí)，車輛沒有開啟緊急制動(dòng)系統(tǒng)，沒有及時(shí)對(duì)安全員進(jìn)行監(jiān)督————事故發(fā)生時(shí)，車上安全員仍在看視頻而非及時(shí)采取措施。導(dǎo)致了這場(chǎng)悲劇。

近幾年，特斯拉也事故頻發(fā)，盡管如此，依然經(jīng)常會(huì)聽到，駕駛員在開著自動(dòng)駕駛睡著飆車的新聞。下圖為一個(gè)用戶喝醉后開著特斯拉的自動(dòng)巡航，在邊睡覺邊在高速上狂奔。

現(xiàn)實(shí)不是游戲，當(dāng)“無(wú)知”的人類將生命交給 AI 的時(shí)候，他們是否意識(shí)到：萬(wàn)一系統(tǒng)出了 bug ，生命再也無(wú)法重來(lái)？在那些講給投資人故事之外，可能自動(dòng)駕駛拷問的并不是技術(shù)，而是資本與人性的貪婪。

Part.2 AI無(wú)神通

上面提到的問題只是冰山一角。Al 也并非沒有優(yōu)勢(shì)，機(jī)器可接受的輸入數(shù)據(jù)范圍要比人類大得多，計(jì)算機(jī)處理數(shù)據(jù)能力比人類強(qiáng)大。視覺識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別等一些領(lǐng)域，AI 幾乎達(dá)到了人類水平。

但AI 依舊難以達(dá)到智能生命體一樣的智能。究其原因，計(jì)算機(jī)初衷是為了解決邏輯計(jì)算問題，而智慧生命體的智能是通過上千萬(wàn)年進(jìn)化習(xí)得的。前者善于邏輯計(jì)算，后者善于適應(yīng)環(huán)境。

而如今人工智能卻越來(lái)越多地在模擬人類的本能行為，才導(dǎo)致“莫拉維克悖論”也愈發(fā)明顯。

莫拉維克悖論是指：

人類所獨(dú)有的高階智慧能力只需要非常少的計(jì)算能力，例如推理，但是無(wú)意識(shí)的技能和直覺卻需要極大的運(yùn)算能力。也就是，要讓電腦如成人般地下棋是相對(duì)容易的，但是要讓電腦有如一歲小孩般的感知和行動(dòng)能力卻是相當(dāng)困難甚至是不可能的。

其實(shí)，AI的底層只是數(shù)據(jù)和算法。多數(shù) AI 模型解決是特定領(lǐng)域的分類和聚類的問題，這可以類比人類的歸納法和演繹法。

由于機(jī)器缺乏對(duì)事物理解能力，導(dǎo)致應(yīng)變能力和遷移能力非常弱，AI 并不會(huì)像人類真正體會(huì)到事物背后的含義。

AI 能將廣告上的董明珠，誤判為亂穿馬路的行人，也不足為奇。因?yàn)閺臄?shù)據(jù)角度，AI確實(shí)在馬路上捕捉到了人臉。

另外，機(jī)器也不會(huì)有情感感受。例如，AI可以識(shí)別出一只貓，它可以給這張圖打上一堆的標(biāo)簽，但并不會(huì)像人類一樣，覺得這只小貓有多么的可愛。

有許多藝術(shù)家開始使用所謂的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件”來(lái)創(chuàng)作藝術(shù)品，也有些以天價(jià)拍賣，但AI只是藝術(shù)家的創(chuàng)作工具，他們通過導(dǎo)入訓(xùn)練素材，不斷調(diào)整參數(shù)來(lái)獲得作品，本質(zhì)上和 用3ds Max做效果圖渲染沒太大區(qū)別。所以，也不代表AI有創(chuàng)作力。

現(xiàn)階段，AI 做不了事情還有很多。它只是一個(gè)工具，脫離了人類，AI什么也不是。人類也不用擔(dān)心 AI 像電影中講的那樣反叛和統(tǒng)治人類。

Part.3 機(jī)遇與挑戰(zhàn)

有學(xué)者分析了未來(lái) 10 年內(nèi)，各行各業(yè)被 AI 取代概率。自工業(yè)革命以來(lái)，人類從未被如此大規(guī)模的被機(jī)器取代。

雖然看上去有點(diǎn)嚇人，但對(duì)于 AI 產(chǎn)品創(chuàng)業(yè)者來(lái)說卻是一個(gè)不錯(cuò)的機(jī)遇，但把握住這個(gè)機(jī)遇并非易事。很多時(shí)候，新技術(shù)的應(yīng)用并不會(huì)一帆風(fēng)順。

根據(jù)高德納總結(jié)的“新興技術(shù)炒作周期”規(guī)律，新技術(shù)往往會(huì)經(jīng)歷萌芽期、膨脹期、破滅期、爬升期、穩(wěn)定期，5個(gè)階段。

歷史上，人工智能的命運(yùn)也是“三起兩落”。接下去是否會(huì)迎來(lái)新的寒冬，誰(shuí)也不知道。

但是我們把不成熟的新技術(shù)放置使用到產(chǎn)品中，對(duì)產(chǎn)品經(jīng)理本身就是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。

在當(dāng)下，我們不應(yīng)過于理想化AI的能力，我們更需要用冷靜和批判性的眼光，去審視 AI 技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。

當(dāng)我們遇到一個(gè)與AI相關(guān)需求的時(shí)候，與其陶醉于自我，不如提出質(zhì)疑反而會(huì)顯得更加有用：如果AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)得不好怎么辦？

究竟要怎么辦？請(qǐng)看下一期：AI時(shí)代的產(chǎn)品思維(二)：新的挑戰(zhàn)

#專欄作家#

PM熊叔，微信公眾號(hào)：PM熊叔，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。教育類產(chǎn)品產(chǎn)品經(jīng)理出身，學(xué)過設(shè)計(jì)，做過開發(fā)，做過運(yùn)營(yíng)的產(chǎn)品經(jīng)理。

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