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這是「職場(chǎng)人如何學(xué) AI」系列文章的第[1/n]篇，我會(huì)結(jié)合自己過(guò)去近十年的職場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)與最近一年使用 AI、教學(xué) AI 的感悟，從崗位和行業(yè)角度，為各位職場(chǎng)人提供一套從 0 到 1 的 AI 學(xué)習(xí)地圖。產(chǎn)品經(jīng)理學(xué)習(xí) AI 的目的不是自己用好，而是幫助其他人用好。

這篇先從產(chǎn)品經(jīng)理開(kāi)始。

• 到處都喊著讓大家學(xué) AI，具體學(xué)什么？
• 人人都說(shuō)要掌握 AI，那掌握了的標(biāo)準(zhǔn)是什么？
• 不同行業(yè)、不同職業(yè)、不同業(yè)務(wù)需求的職場(chǎng)人們，在學(xué)習(xí)使用、掌握 AI 時(shí)，應(yīng)該從哪里入手？

我第一次以產(chǎn)品經(jīng)理的身份做項(xiàng)目到今天正好 10 年了，那年我?guī)е粋€(gè)程序員和一個(gè)商務(wù)地推，用微信服務(wù)號(hào)+口袋通（現(xiàn)在叫有贊）搭了一個(gè)“昌平本地版滴滴”：關(guān)注公眾號(hào)后，發(fā)送地理位置，就可以得到在 1 公里內(nèi)“趴活兒”的司機(jī)名單，下單就會(huì)有師傅聯(lián)系來(lái)接你。

今天 AI 時(shí)代，跟十幾年前微信服務(wù)號(hào)時(shí)代很像：很多過(guò)去需要寫(xiě)個(gè)網(wǎng)站、開(kāi)發(fā) APP 才能實(shí)現(xiàn)的產(chǎn)品想法，在服務(wù)號(hào)上可以輕松搞定。

我就是在那時(shí)候，在博客園上自學(xué)入門(mén)了 PHP 編程，雖然到現(xiàn)在依然是入門(mén)級(jí)別，但那個(gè)入門(mén)水平讓我在之后十年跟程序員協(xié)作時(shí)的效率大幅度提高。

那時(shí)候，好像學(xué)會(huì)了 PHP 語(yǔ)言，就會(huì)開(kāi)發(fā)微信服務(wù)號(hào)產(chǎn)品了。

但開(kāi)發(fā)一個(gè)微信服務(wù)號(hào)產(chǎn)品，就是寫(xiě)一段 PHP 程序么？顯然不是，因?yàn)楹髞?lái)基于微信服務(wù)號(hào)爆火的裂變產(chǎn)品，根本驅(qū)動(dòng)力并不是 PHP 語(yǔ)言，而是對(duì)微信生態(tài)的理解。

那么，當(dāng)我們身處 AI 時(shí)代時(shí)，要讓自己的產(chǎn)品 AI 化或者開(kāi)發(fā)一款 AI 產(chǎn)品，應(yīng)該如何理解 AI？

今天的 AI 是什么？

今天當(dāng)我們提到 AI 時(shí)，它即是生成式大語(yǔ)言模型、又是 ChatGPT 這類(lèi) AI 工具、也可能是某個(gè)具備智能交互的產(chǎn)品。

但對(duì)于使用或利用 AI 的產(chǎn)品經(jīng)理來(lái)說(shuō)，這些說(shuō)法都不利于我們學(xué)會(huì)掌握它。

我們可以去了解 Transformer 注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)制、了解 MoE 架構(gòu)、了解 Embedding 嵌入向量化，但這些東西就像 PHP 一樣可以讓你與程序員的溝通效率更高，但不能幫你設(shè)計(jì)出好爆款產(chǎn)品。

AI 是一項(xiàng)新技術(shù)，但對(duì)產(chǎn)品經(jīng)理而言，要了解的一定不是技術(shù)本身，而是這項(xiàng)技術(shù)帶來(lái)的交互革新。

再次以微信服務(wù)號(hào)為例，它的出現(xiàn)讓產(chǎn)品開(kāi)發(fā)變得簡(jiǎn)單的原因是“用戶(hù)交互的基座和交互方式已經(jīng)設(shè)計(jì)好了，你只需要關(guān)注交互背后的實(shí)現(xiàn)邏輯?！?/p>

今天的 AI 所帶來(lái)交互革新更強(qiáng)：用戶(hù)即便無(wú)法需要提供太多信息、產(chǎn)品也不具備更強(qiáng)的知識(shí)信息儲(chǔ)備，交互體驗(yàn)依然可以很良好。

因?yàn)?AI “生成”了一些東西，彌補(bǔ)了用戶(hù)和產(chǎn)品之間缺失的哪些信息。

所以，對(duì)產(chǎn)品經(jīng)理而言，你去了解學(xué)習(xí) AI 是什么時(shí)，應(yīng)該把注意力放在“生成式 AI”上。

以下是我建議你在學(xué)習(xí) AI 時(shí)，優(yōu)先要搞懂、搞透的問(wèn)題：

• 什么是生成式 AI？
• 生成式 AI 與過(guò)往 AI 差異和優(yōu)劣勢(shì)是什么？
• 為什么生成式 AI 可以革新交互？
• 基于“生成式”特性的 AI，在應(yīng)用到產(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí)的優(yōu)勢(shì)和短板是什么？

在完成了這些基礎(chǔ)認(rèn)知的搭建后，再去學(xué)習(xí)如何使用 AI、如何撰寫(xiě)提示詞、如何把 AI 引入產(chǎn)品甚至開(kāi)發(fā) AI-Native 產(chǎn)品才有意義。

如何用好 AI？

與其他職場(chǎng)崗位不同，對(duì)產(chǎn)品經(jīng)理而言，僅僅會(huì)“使用”AI 啥也不是，要能“利用”AI 才算入門(mén)。

沒(méi)有一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理會(huì)以“自己會(huì)使用互聯(lián)網(wǎng)”為榮，要能設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)出利用互聯(lián)網(wǎng)特性的產(chǎn)品才勉強(qiáng)合格。

利用 AI 的前提，一定是自己要能非常熟練的使用 AI。

先把“調(diào)教 AI”這件事玩明白，后續(xù)的 LangChain、RAG、Agents 才能有扎實(shí)的基礎(chǔ)。

以下是我建議你在學(xué)習(xí)如何使用 AI 時(shí)，必須搞懂、搞透的問(wèn)題：

• AI 可以總結(jié)歸類(lèi)為哪些使用模式？分別解決哪些場(chǎng)景的需求？
• 如何基于 AI 的運(yùn)行原理，“調(diào)教”它生成指定內(nèi)容？
• 如何嚴(yán)格控制 AI 生成的內(nèi)容：輸出的信息、格式、結(jié)構(gòu)……
• 如何把自己使用 AI、調(diào)教 AI 的過(guò)程成為可重復(fù)利用的“產(chǎn)品”？
• 使用帶 AI 的流程畫(huà)布類(lèi)工具，把自己的 AI 使用場(chǎng)景產(chǎn)品化

進(jìn)階“利用”AI

“使用”AI 時(shí)，基本都是基于文心一言、Kimi、ChatGLM 那些現(xiàn)成的 AI 產(chǎn)品，但當(dāng)你試圖“利用”AI 時(shí)就需要有自己的東西了。

幾乎所有大模型都提供了 API 調(diào)用渠道，即你可以在自己的產(chǎn)品中通過(guò)調(diào)用 API 接口的形式在交互中引入他們的能力。

甚至很多大模型甚至開(kāi)源了自己的模型文件，你可以在自己的服務(wù)器上部署調(diào)用。

在我的認(rèn)知里，產(chǎn)品經(jīng)理至少是要懂得“前后端交互”、“API 請(qǐng)求”和“基本腳本語(yǔ)言理解”的。

如果你還不太熟悉，想要“利用”AI，建議搞懂如下問(wèn)題：

• 標(biāo)記語(yǔ)言和腳本語(yǔ)言是什么？寫(xiě)一個(gè)帶交互的網(wǎng)頁(yè)工具
• 如何調(diào)用 API 請(qǐng)求在文心一言、Kimi 之外使用 AI？
• 依照 Github 等平臺(tái)的 README 完成一個(gè) AI 開(kāi)源項(xiàng)目的部署
• 能從代碼看懂對(duì)方開(kāi)源代碼的結(jié)構(gòu)，知道去哪里調(diào)整對(duì)方的提示詞
• 了解為什么“外掛向量知識(shí)庫(kù)”可以讓 AI 回答私有知識(shí)問(wèn)題
• 了解 Agents 感知、規(guī)劃、行動(dòng)的基本決策流程的實(shí)現(xiàn)原理和方式

AI 在具體場(chǎng)景的應(yīng)用

產(chǎn)品經(jīng)理學(xué)習(xí) AI 的目的不是自己用好，而是幫助其他人用好。

了解 AI 的原理和價(jià)值，把它融入到產(chǎn)品設(shè)計(jì)中只是其中的一個(gè)維度；另一個(gè)維度，大部分用戶(hù)在使用 AI 的過(guò)程中存在大量卡點(diǎn)，這些卡點(diǎn)也可以被產(chǎn)品化。

以用戶(hù)寫(xiě)文案為例：我們可以提供一個(gè)用戶(hù)提供主題，一鍵幫他們寫(xiě)好文案的產(chǎn)品；也可以提供一款產(chǎn)品，幫助用戶(hù)生成一個(gè)可以寫(xiě)好文案的提示詞。

有些用戶(hù)希望“坐享天成”，有些用戶(hù)希望擁有把控力。

好的產(chǎn)品經(jīng)理不應(yīng)該只關(guān)注問(wèn)題的解決方案，而應(yīng)該花大量的時(shí)間去看“眾生百態(tài)”，看你的目標(biāo)用戶(hù)在面臨什么問(wèn)題、他們?nèi)绾慰创@些問(wèn)題。

不管你要學(xué)習(xí) AI，還是觀察“眾生百態(tài)”，都強(qiáng)烈建議你加入我組織的「AI 學(xué)習(xí)行動(dòng)圈」。

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