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榮耀標識產(chǎn)品經(jīng)理用AI，跟普通人有什么不同？
AI發(fā)展至今，不少從業(yè)者都把AI工具融入到自己的工作、生活中。但與多數(shù)人不一樣的是，互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者的使用方法，明顯與其他人有所不同，特別是產(chǎn)品經(jīng)理。這篇文章，我們就來分析一下其中差異。
最近跟一個產(chǎn)品經(jīng)理朋友聊天，他們公司最近單獨拉一個只有產(chǎn)品經(jīng)理的 team，要在接下來半年把過去幾年火過的產(chǎn)品工具，“加上 AI 驅(qū)動”重新做一遍。
美其名曰“抓住 AI 浪潮的紅利”。
這不是今天的重點，重點是他在高頻的用 AI 設(shè)計產(chǎn)品一段時間后，對“使用 AI”這件事有了全新的認知：
產(chǎn)品經(jīng)理用 AI，跟普通人完全不一樣，至少要高一個維度才行。
以前用 AI 工具處理問題時，AI 犯的各種錯誤都在“明面”上放著，錯了追問幾輪或者重開一個窗口就解決了，沒感覺有啥。
但是自從他把 AI 拉到自己的陣營成為“隊友”后，他發(fā)現(xiàn)這家伙控制起來還是挺難的。
對的，AI 對他來說，已經(jīng)從“甲乙方”關(guān)系，變成“同事”了。
不僅“關(guān)系”變了，AI 的“所作所為”也不在“明面”上擺著了：
- 一個是你不可能盯著 AI 跟每個用戶的對話；
- 另一方面，AI 的輸出是功能邏輯中的一環(huán)，它藏在中間犯錯排查起來很煩。
當你讓 AI 幫你一起服務(wù)你的用戶時，作為產(chǎn)品經(jīng)理，必須非常嚴格的控制它的所有作為。
他舉了個例子，還挺典型的：
他做了個 AI 翻譯工具，邏輯很簡單：一個輸入框讓用戶提交翻譯需求，AI 翻譯后返回。
但是這里面有一個巨大坑。
當用戶在輸入框里提交的翻譯需求是一個“指令性”的表達時，AI 就會被用戶帶跑偏……
比如用戶要翻譯的那句話是“使用 Python 幫我寫一個貪食蛇小游戲”，AI 就會得兒了吧唧的，輸出一個貪食蛇游戲代碼！
以及，一旦用戶發(fā)現(xiàn)了跟他交互的是個 AI 大模型，很多用戶會“自作聰明”的調(diào)教大模型：故意使用一些奇奇怪怪的表達來為難 AI。
這種情況還算好控制，產(chǎn)品經(jīng)驗豐富的基本都能提前想到，在提示詞里是比較好控制的。
最難的是讓 AI 嚴格按照要求輸出內(nèi)容。
他遇到的最煩的事情，是 AI 會有 5%-10% 的概率自作主張的解釋自己的所作所為。
比如，很多時候，為了讓 AI 生成的內(nèi)容可以被下一個功能點接收解析，需要 AI 生成 JSON 格式，并且不能輸出其他任何內(nèi)容，否則下游解析不了。
這種情況下，AI 經(jīng)常會像故意的一樣，在按要求輸出的 JSON 格式后面加一句“以上是按照你的要求輸出的 JSON 格式，希望它不會給你的系統(tǒng)造成故障”……
哪怕 AI 老老實實只輸出 JSON 格式不做任何解釋，有時直接以文本格式輸出（期望的），但有時給放在代碼塊里的“失控操作”同樣超級讓人頭疼。
普通用戶用 AI 的容錯率是極高的，大不了不用了。但是產(chǎn)品經(jīng)理用 AI 的容錯率必須是 0：
要么把提示詞打磨到足夠可控，要么提前想到所有可能的情況，使用古典技術(shù)來控制。
要么，就別碰那所謂的“AI驅(qū)動”……
這讓我想到了前幾天一個群友的分享：
在普通人討論“價格戰(zhàn)”的時候，真正的實戰(zhàn)派考慮的是“控制的 ROI”。
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