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隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，AI產(chǎn)品經(jīng)理的角色變得愈發(fā)重要。然而，許多從業(yè)者在面對AI的快速變革時，常常感到焦慮和無所適從。本文作為“AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型三部曲”的第二篇，深入探討了AI的本質(zhì)，希望能幫到大家。

一、前言：

通過在認(rèn)知篇第一章認(rèn)知篇①《直視AI、認(rèn)識AI》，大家會感受到AI發(fā)展如此迅速和技術(shù)平權(quán)，并且隨著這兩年AI技術(shù)的快速發(fā)展，周圍使用AI的人越多，你可能會感到更加焦慮和急迫，甚至無所適從。

我身邊經(jīng)常會有人問我：我看那些AI技術(shù)好cool、好厲害，但是我不知道怎么做。

久而久之，那些成功利用AI的人和未能有效利用AI的人之間的差距也會愈發(fā)明顯。

這將給后者帶來四種狀態(tài)：失事、失焦、失策和失控。

1、失事：

有一句話非常貼切，即“試錯成本低，而錯過成本極高”。面對這一大趨勢，可能因失事而被淘汰。那么，如何不錯過這個機會呢？

這就需要我們?nèi)ブ鲃诱J(rèn)知，主動嘗試；開始學(xué)AI，最關(guān)鍵的是什么？是“開始”。如果你從來不邁出這一步，那就永遠(yuǎn)停留在原地。

2、失焦：

其實很多公司AI和主營業(yè)務(wù)會并存發(fā)展，甚至鼓勵幾個員工主動嘗試AI技術(shù)，但是會發(fā)現(xiàn)并沒有什么巨大作用，擔(dān)心投入產(chǎn)出，從而喪失對AI能力的信心。

本質(zhì)上，我覺得AI切入點一定是以業(yè)務(wù)為導(dǎo)向。我們需要找到那些業(yè)務(wù)價值大且AI成熟度高的業(yè)務(wù)，即業(yè)務(wù)與模型的最大公約數(shù)。以這些業(yè)務(wù)為切入點，可以在短期內(nèi)快速獲得成果，樹立信心。

3、失策和失控：

這兩個我一起聊，很多人在當(dāng)下會失策，表現(xiàn)為不知道自己做什么才不會被AI代替掉；

但是如果當(dāng)自己付出很多精力在AI上，自己傳統(tǒng)工作流和AI工作流時間上就會出現(xiàn)沖突；該如何平衡？我剛開始做第一個完整的AI work flow時候，廢寢忘食的去全身心投入思考，以至于也會影響到自己的主要工作內(nèi)容。

我覺得失策和失控的背后本質(zhì)其實還是業(yè)務(wù)目標(biāo)問題，如果我們找到的那個AI發(fā)力點和自己的業(yè)務(wù)模塊可以結(jié)合，那不僅不會失控，更會助力你的工作效率。

所以要想擺脫自己的“AI焦慮”，最好的辦法就是解決直面這一系列的問題，失焦、失事、失控、失策，其根源在于我們對AI的理解較為局限。

許多人感到焦慮，是因為他們認(rèn)為AI的發(fā)展看似與自己無關(guān)。那為什么與我無關(guān)呢？因為你沒有真正參與其中、不敢投入、沒有行動、永遠(yuǎn)旁觀。

今天我的目的就是為了提升大家的認(rèn)知，了解AI本質(zhì)，你們才能真正做出行動。

我把AI的本質(zhì)劃分為三類，

• 技術(shù)本質(zhì)：你需要理解AI是什么，以及它不是什么；
• 商業(yè)本質(zhì)：明確AI能做什么，不能做什么，以便有效地將其應(yīng)用于商業(yè)實踐
• 人機本質(zhì)：探討的是AI與人的關(guān)系。AI是否需要人？它強化了誰？它替代了誰？

二、AI技術(shù)本質(zhì)

“人工”“智能”的關(guān)鍵是“智能”嗎？

我認(rèn)AI的技術(shù)本質(zhì)就是模擬人類的智能行為。

現(xiàn)代所有人工智能的起點都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；或者準(zhǔn)確來說是模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

人腦中有非常多的神經(jīng)元，通過神經(jīng)元里的樹突接收信號，再通過突觸輸出、思考、決策傳輸信息，這些神經(jīng)元就可以通過電化學(xué)信號傳遞信息；所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由一個個“神經(jīng)元”作為基本單位組成的，神經(jīng)元結(jié)構(gòu)由輸入、計算單元、輸出構(gòu)成。

所以這樣一說大家是不是突然更加形象的理解了。

通過計算機技術(shù)模擬人類的智能行為，包括學(xué)習(xí)、推理、判斷、決策等。我們試圖讓機器具備人類的感知、思考和行動能力，從而能夠自主地處理各種復(fù)雜的任務(wù)。

所以說：AI 技術(shù)的本質(zhì)，就是人類對自身智能的深入探索和模仿。

而算法就如同 AI 的 “大腦”，決定了機器如何處理和分析數(shù)據(jù)，以及如何做出決策。通過不斷優(yōu)化算法，AI 能夠從海量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，進而實現(xiàn)對未知數(shù)據(jù)的預(yù)測和判斷。

例如，在圖像識別領(lǐng)域，AI 可以通過學(xué)習(xí)大量的圖像數(shù)據(jù)，識別出不同的物體、場景和人物；在自然語言處理領(lǐng)域，AI 能夠理解和生成人類語言，實現(xiàn)智能問答、機器翻譯等功能。

AI也是硅基智能生命

很多人認(rèn)為AI本質(zhì)上是一種工具，他們認(rèn)為在AI時代，AI其實和電腦、IT工具、互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用之間就沒有什么本質(zhì)區(qū)別。

然而，事實上最初在1956年人工智能概念的定義，就是讓機器具備人類般的智能，以取代人類工作。

在前50年里，人工智能開發(fā)者試圖通過工具邏輯、電腦方法，即邏輯或符號方法，以及編程邏輯來實現(xiàn)這一目標(biāo)。但這些嘗試并未真正實現(xiàn)人工智能。

盡管如此，以上的探索依然成就了后來的IT、電腦、計算器等電子產(chǎn)品。但是它們是工具，不是人工智能。

真正到21世界，以AlphaGo為代表的AI，開始被大家所熟知。

所以我認(rèn)為AI的發(fā)展史，其實就是硅基物種的進化史，它是不斷在成長、進化、融入人類社會的。

隨著深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的出現(xiàn)，并且隨著現(xiàn)在科技的進步，隨著參數(shù)和注意力機制的增加，人工智能不僅能夠識別對象，還能識別關(guān)系。（比如現(xiàn)在AI完全可以通過語義理解你說的蘋果，是蘋果手機還是水果。）

深度學(xué)習(xí)/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：幫助AI識別對象。

注意力機制/Transformer：幫助AI識別關(guān)系。

人工智能如何融入人類？

我們?nèi)祟愂褂谜Z言，而AI也學(xué)會了自然語言，這使得人類能與之交流，這被稱為NLP。

人的語言有什么特點呢？大家會發(fā)現(xiàn)人的語言能夠描述、復(fù)刻、預(yù)判、創(chuàng)造這個世界上的一切的意義，這是一套世界代碼。

當(dāng)計算機AI擁有這套世界代碼后，它便能夠承載一切，展現(xiàn)出與人相似的智能，并且這套代碼還能與我們自然溝通，因此人類就擁有了通往AGI的途徑。簡而言之，人類自身就是一種通用智能的能力。

其次AI的進化，其實和人腦的進化如出一轍。大家可以看下方的示意圖。

人腦的進化其實就是從腦干、小腦、枕葉、頂葉、顳葉，最后到前額葉和后額葉。

而人工智能的進化邏輯與人腦的進化邏輯極為相似。

• 【腦干和小腦】：在計算機時代初期，智能尚未發(fā)展，計算機更多只能按照人們的指令完成最基礎(chǔ)的任務(wù)
• 【枕葉和頂葉】：隨著深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)元的發(fā)展，感知智能開始出現(xiàn)，機器可以夠識別物體并基于此做出反應(yīng)。
• 【顳葉】：隨著深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，計算機逐漸能夠識別自然語言，通過自然語言和人類進行交流。
• 【前額葉、后額葉】：基于自然語言和大型模型，它開始具備類似于人類理性的智慧，能夠認(rèn)知世界、回憶、聯(lián)系、預(yù)測、溝通、推理、想象和創(chuàng)造。

當(dāng)前，AI 技術(shù)雖然取得了巨大的進展，但大多數(shù) AI 系統(tǒng)仍然屬于專用型 AI（Narrow AI），只能在特定的領(lǐng)域內(nèi)完成特定的任務(wù)。

未來，我相信通用能力的人工智能（AGI）一定會到來，期望它能像人類一樣靈活應(yīng)對多種復(fù)雜任務(wù)，實現(xiàn)智能的全面性和普適性。?

二、AI的商業(yè)本質(zhì)

回顧 AI 的發(fā)展歷程，從早期的概念提出，到后來的技術(shù)突破，再到如今的廣泛應(yīng)用，在這個過程中，許多企業(yè)盲目追逐技術(shù)熱點，卻忽視了商業(yè)的本質(zhì) —— 滿足用戶需求，創(chuàng)造價值。

其次，因為AI可能產(chǎn)生誤導(dǎo)性結(jié)果，因此在商業(yè)中，AI更適合作為服務(wù)提供者，而不是決策者。（當(dāng)下的AI是不可能取代人類直接進行決策的）

結(jié)合以上，在現(xiàn)在這個時間節(jié)點，我理解的AI商業(yè)本質(zhì)：價值體現(xiàn)在產(chǎn)品服務(wù)化和服務(wù)產(chǎn)品化的提升，持續(xù)放大服務(wù)的價值。

觀察你們所在的公司、行業(yè)或領(lǐng)域，考慮哪些地方可以提供更專業(yè)、更細(xì)致的服務(wù)，AI將能在此中釋放更大的價值。

一些早期的 AI 創(chuàng)業(yè)公司，它們在技術(shù)研發(fā)上投入了大量的資源，試圖打造出功能強大的 AI 產(chǎn)品。然而，由于對用戶需求的理解不夠深入，這些產(chǎn)品往往無法真正解決用戶的痛點，最終難以在市場上立足。

通過對公司場景和業(yè)務(wù)的分析，我認(rèn)為AI在商業(yè)中有四大發(fā)展方向：

1. 職能效率升級，關(guān)注現(xiàn)有服務(wù)如何提升效率，通過工作流程的拆解與優(yōu)化。

通過人工智能技術(shù)對企業(yè)內(nèi)部各職能模塊（如生產(chǎn)、運營、客戶服務(wù)、供應(yīng)鏈等）進行優(yōu)化和改造，從而實現(xiàn)效率提升、成本降低和決策智能化的過程。

例如財務(wù)報銷流程中的票據(jù)識別與核對、客服對話的自動響應(yīng)、預(yù)測市場需求，優(yōu)化庫存管理等等；

特斯拉柏林超級工廠的”黑燈車間”通過AI系統(tǒng)通過物聯(lián)網(wǎng)實時采集12.8萬個傳感器數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整生產(chǎn)線配置，使換型時間從傳統(tǒng)車廠的72小時壓縮至19分鐘。這種智能調(diào)度能力源于AI對制造知識圖譜的深度學(xué)習(xí)——系統(tǒng)能預(yù)測設(shè)備磨損曲線，自主生成預(yù)防性維護方案，將停機損失降低67%。

京東物流的”智能倉網(wǎng)大腦”展現(xiàn)出顛覆性價值。通過融合需求預(yù)測、路徑優(yōu)化、庫存仿真三大算法模塊，系統(tǒng)將全國倉儲周轉(zhuǎn)率提升至行業(yè)平均水平的3.2倍。

我建議大家從小規(guī)模試點（如某一部門的 AI 工具）開始，逐步擴大應(yīng)用范圍，積累數(shù)據(jù)與經(jīng)驗。

2.新產(chǎn)能新智能，開拓新的生產(chǎn)能力或智能場景，瞄準(zhǔn)未被滿足的產(chǎn)能需求。

在過去，借助 AI 算法，企業(yè)可以根據(jù)消費者的個性化需求，快速設(shè)計和生產(chǎn)出定制化的產(chǎn)品。例如，通過收集消費者的身材數(shù)據(jù)、喜好和風(fēng)格偏好，在我們平時購物的電商平臺都有一些所謂的“猜你喜歡”，這些都是最早期的AI推薦模型。

那隨著人口老齡化的加劇，AI 的應(yīng)用可以替代部分重復(fù)性、高強度的勞動，緩解勞動力短缺帶來的產(chǎn)能壓力。例如，在制造業(yè)中，智能機器人可以 24 小時不間斷工作，彌補了勞動力不足的問題，保證了生產(chǎn)的連續(xù)性和穩(wěn)定性。

其次，在一些復(fù)雜環(huán)境和高風(fēng)險領(lǐng)域，如深海探測、礦山開采、火災(zāi)救援等，人類難以直接進行作業(yè)。AI 可以替代人類完成高風(fēng)險任務(wù)，提高了任務(wù)的安全性和效率，滿足了這些領(lǐng)域?qū)μ厥馍a(chǎn)能力的需求。

以服裝行業(yè)為例，從原本的智能推薦，甚至可以往通過AI幫助每個用戶定制服裝，滿足了消費者對個性化產(chǎn)品的需求，同時也開拓了新的市場空間。

3.產(chǎn)品服務(wù)升級，存量深耕與體驗躍遷

AI 推動用戶體驗從 “可用” 向 “愉悅” 躍遷。

在大多數(shù)企業(yè)場景下，AI可能無法做到新客的增長，但是我們可以從 “流量思維” 到 “留量經(jīng)營” 轉(zhuǎn)變。

我舉個例子：在當(dāng)前AI時代，有很多企業(yè)第一件做的事情就是搭建屬于自己的知識庫，并且通過知識庫，為未來的RAG做好準(zhǔn)備。大家嘗試通過知識庫，讓AI智能客服和人工客服做分工調(diào)整；

• 人工客服專注解決高等級用戶、復(fù)雜的問題；
• AI客服提升現(xiàn)有產(chǎn)品服務(wù)的 “效率 – 體驗雙維度價值”，在優(yōu)化服務(wù)效率的同時（如縮短響應(yīng)時間），增強用戶情感連接（如 “懂用戶” 的智能交互），實現(xiàn)存量用戶的 “價值深挖”（如 ARPU 提升、復(fù)購率增長）。

4.新產(chǎn)品新服務(wù)，增量市場，服務(wù)平權(quán)

我在認(rèn)知篇第一章就提到過，現(xiàn)在更多的免費、低價模型，多先進的硬件技術(shù)，AI不再屬于互聯(lián)網(wǎng)大廠的專屬，更通過“服務(wù)平權(quán)”理念打破了傳統(tǒng)市場的邊界，創(chuàng)造了廣闊的增量市場空間。

最近騰訊、谷歌都相繼推出了不少低代碼AI產(chǎn)品，低代碼平臺與AI工具的結(jié)合，使中小企業(yè)能以低成本實現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型，這是以前無法想象的。

商業(yè)價值關(guān)鍵：

我要提醒大家，AI能夠完成許多任務(wù)，然而它并非無所不能。

我們不應(yīng)將AI視為萬能的，而是要將其融入整體生產(chǎn)力中。讓AI專注于它擅長的工作，并調(diào)動工具，讓工具發(fā)揮所長，從而實現(xiàn)整體價值的最大化。

因此，AI 需要回歸商業(yè)本質(zhì)，將用戶需求放在首位，注重產(chǎn)品的投入產(chǎn)出比，實現(xiàn)真正的價值創(chuàng)造。

三、AI的人機本質(zhì)

什么叫人機？我先解釋一下：所謂人機，就是人和AI的關(guān)系；

很多輿論、短視頻都在說未來AI將完全替代人類，亦或者說某某崗位即將被替代，讓大家產(chǎn)生無限的焦慮。

那我們現(xiàn)在就好好開展聊下AI的人機本質(zhì)。

首先，毋庸置疑，現(xiàn)在AI的知識能力之廣泛、思考能力也超越絕大多數(shù)人，所以這將對所有知識工作者和專家產(chǎn)生沖擊。我上面提到了技術(shù)平權(quán)，其實AI也帶來了知識平權(quán)。

然而AI這么厲害，但是現(xiàn)在的AI是缺乏主動性的，換句話說，AI缺乏內(nèi)在的動力、動機和目標(biāo)，它不需要承擔(dān)責(zé)任。

因此，它需要被領(lǐng)導(dǎo)、被正確的使用。所以AI的使用，勢必會引發(fā)勞動力市場的變革。

我很粗淺的做了一張圖，從勞動力的邏輯來看，從古至今它都是遵循著金字塔結(jié)構(gòu)的；

在過去，用“決策層、管理層、執(zhí)行層”大致都能描述市場上所有的勞動力角色；

如今，AI作為越來越強大的知識工作者，無疑將對所有的層級都會產(chǎn)生影響；

但是，注意，這不一定是取代關(guān)系，未來將形成一種新的勞動力邏輯，那些會引領(lǐng)AI的人，必將在每個層級中脫穎而出。

• 工業(yè)革命，帶來了工業(yè)化社會的變革。隨著機器、工廠以及標(biāo)準(zhǔn)化分工的出現(xiàn)，生產(chǎn)力得到了最大化提升。那些工廠工人、技術(shù)骨干成為了社會中堅力量。
• 計算機時代，IT技術(shù)的出現(xiàn)推動了計算和存儲能力的發(fā)展，進而實現(xiàn)了信息處理的分工化、效率化和價值最大化，每個企業(yè)都離不開IT人才。
• 互聯(lián)網(wǎng)時代，核心是網(wǎng)站和流量，資本運作、融資投資和資產(chǎn)增值，各個領(lǐng)域都轉(zhuǎn)型互聯(lián)網(wǎng)，也引申出來了互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理這個角色。

那在人工智能時代，AI的人機本質(zhì)是什么？

AI人機本質(zhì)其實就是勞動力變革。

我暫把 勞動力分為兩大類：第一類是碳基生物（人），第二類是硅基智能（AI）。這兩者都是向商業(yè)提供勞動力供給的來源。

通過AI的優(yōu)勢和劣勢的對比，我們就可以看出人工智能將替代、強化或增加哪些人類的需求。

AI的優(yōu)勢：

1. AI的知識水平非常高，通過互聯(lián)網(wǎng)各類數(shù)據(jù)的讀取學(xué)習(xí)，它對各種知識了如指掌，因為無論是人類知識的廣度還是歸納速度，人類都無法與之相比。
2. 其次，AI具有非常持久的工作能力，它不知疲倦且隨時在線，它不會生病，也不會情緒化，不需要休假；如果特殊的本地化部署，即使沒有網(wǎng)絡(luò)它甚至都可以工作。
3. 最關(guān)鍵的是AI具有成長的復(fù)制與繼承，但人的成長無法復(fù)制。企業(yè)一個員工離職，新招來的不確定能不能比前任做的更好，并且需要大量的時間交接、學(xué)習(xí)，重新掌握。甚至遇到有的不靠譜員工，即使耐心交接也無濟于事。

AI的劣勢：

1. 從當(dāng)前的AI角度來看，AI暫時還沒有產(chǎn)生非常大的商業(yè)價值，這也是為什么我們暫時沒有特別感受到AI的“威脅”。
2. AI目前還困在屏幕里，它的物理能力較低，本質(zhì)上仍AI是一個大腦，通過對話框與用戶交互。
3. AI缺乏主體性，它不主動、不拒絕、不負(fù)責(zé)，這意味著AI無法承擔(dān)責(zé)任。在執(zhí)行任務(wù)時，若出現(xiàn)問題，AI無法被追責(zé)，因為它們無法承擔(dān)起責(zé)任。因此，AI不能被視為商業(yè)活動的主體，即不能作為事件負(fù)責(zé)人的角色。

通過以上對比，我們發(fā)現(xiàn)AI能力非常強大，但是大家思考一下，在公司擁有能力是否就意味著擁有了一切？能力是否就等同于一切？

人機-能力

我們通常認(rèn)為能力至關(guān)重要，但事實上，我們追求的并非能力本身，而是產(chǎn)出和價值。

因此，能力必須轉(zhuǎn)化為價值。

人機-授權(quán)

在商業(yè)公司中，大多都是有上下級關(guān)系，那上下級關(guān)系也意味著工作的監(jiān)督性。

所以，能力產(chǎn)生價值的前提一定是得到授權(quán)。

其次，在現(xiàn)實社會，一個員工需要對自己的工作負(fù)責(zé)，涉及到薪酬、績效等等（如果干壞了，會受到批評，甚至開除；如果干得好，你將得到獎勵和認(rèn)可。），

因此，負(fù)責(zé)和授權(quán)是施展能力的前提條件。如果AI無法負(fù)責(zé)、那就無法授權(quán)，那就更無法施展能力產(chǎn)生價值。

人機-信任

接下來討論負(fù)責(zé)的前提是什么？

負(fù)責(zé)的前提是大家信任你，老板信任你。這源于你的日常表現(xiàn)、過去履歷、為人處世等等方面。

如果現(xiàn)在你使用AI應(yīng)用，十次九次答非所問，作圖次次都是幻覺，你作為AI的老板，你還會在工作中將AI代替那個熟悉他日常工作內(nèi)容的員工嗎？

所以，以價值為導(dǎo)向的信用與責(zé)任體系是不可或缺的，沒有信任就無法授權(quán)，而沒有授權(quán)能力就無法實現(xiàn)價值。

這個時候人機關(guān)系就非常微妙了，

AI必須有人為其負(fù)責(zé)，將不負(fù)責(zé)任的能力轉(zhuǎn)變?yōu)榫哂行庞脙r值的責(zé)任。

小米汽車輔助駕駛出事故的時候，網(wǎng)絡(luò)上很多人會將矛頭指向汽車廠商，我覺得這是不合理的，至少在當(dāng)下這個階段來說：我們對人工智能的信用體系，一定是由AI與人共同構(gòu)建，需要有人承擔(dān)整個系統(tǒng)責(zé)任。

通過以上討論，再回到上面的金字塔模型，大家可能就更好理解了。

• AI決策者：為AI的輸出負(fù)責(zé)的人，他需要確定AI的方向，即AI的目標(biāo)、價值和預(yù)期結(jié)果。這些方向和結(jié)果都是由AI的負(fù)責(zé)人來決定的。這將對個人的業(yè)務(wù)、市場洞察要求提高非常多。
• AI使用者：通過AI技術(shù)，提升自身的工作效率，AI使用者的目標(biāo)是提高個人效率和實現(xiàn)個人目標(biāo)。比如幫助做Excel、PPT、建模、寫文檔等等。它是具體的、獨立的。

所以各位，只要我們不斷和AI磨合，我們職業(yè)就不會被替代，個人的價值也會因為AI隨之放大并被更多地需要。

AI時代，放大決策，縮小執(zhí)行；

請大家努力成為那個左右AI的人吧。