chatGPT的出現，國內外各廠商的百模大戰就拉開了序幕，那未來還需要產品經理嗎？這篇文章的筆者提出這樣的一個值得令人思考的問題，下面我們一起來看看筆者的看法吧！

自從今年初chatGPT面世以來，國內外各廠商的百模大戰就拉開了序幕。就在這周，百度發布了文心一言4.0，CEO李彥宏直言：這是迄今為止最強的文心大模型，綜合水平與 GPT-4 相比毫不遜色。在大模型“盛行”的環境下，未來是否還需要產品經理呢？

一、文心4.0：AI 原生的時代，人機交互新時代

這是迄今為止最強的文心大模型。它實現了基礎模型的全面升級，在理解、生成、邏輯和記憶四大能力上都比文心一言線上版本有了明顯提升，綜合水平與 GPT-4 相比毫不遜色——百度CEO 李彥宏在百度世界大會上宣布文心4.0上線。

1. 四大能力直線提升

發布會上，CEO李彥宏為我們展示了理解、生成、邏輯和記憶四大能力的案例，例如在理解能力上，問文心4.0關于公積金異地貸款政策的案例，文心一言對前后亂序、模糊意圖、潛臺詞等復雜提示詞都能較好應對；在邏輯能力上，也能輕松解奧數題、總結知識要點等?？傮w來說，4.0確實比3.5有明顯提升。

這里我們就不去對比文心4.0和GPT4在各項任務上的表現如何了，有興趣的童鞋可以看看：

https://mp.weixin.qq.com/s/Gb88_7c1aF1A8d2vR_ku-w

2. 百度GBI——首個生成式商業智能產品

作為產品經理，我更感興趣的是基于大模型的完整產品落地——百度GBI，國內首個生成式商業智能產品，GBI把文心大模型應用在數據分析場景，支持通過自然語言對話式交互、執行數據查詢與分析等任務，真正地實現了“動動嘴就能做數據分析”的夢想。

除此之外，GBI還具備學習能力，我們可以加入垂類的專業知識，讓它能理解某些行業的“黑話”成為行業專家。

二、思考：未來AI會替代產品經理嗎？

面對大模型超強的理解和生成能力，相信各位都有同樣的疑問，未來還需要產品經理嗎？在我看來：需要！未來是需要會用AI的產品經理。

所以今天讓我們嘗試用GPT把一句話需求“變成”一份完整的PRD。

1. 案例：從一句話需求到完整PRD

我們經常會遇到某些需求就只有一兩句話的描述，需要耗費產品經理大量腦細胞去補全需求描述。此處我們假設來自某大佬的一句話需求是：在輸入框那給客戶幾個選項。

1）輸出基本框架

作為產品經理，我們可以自行補全一下這一句話的需求：在（對話頁的）輸入框中，（根據用戶當前輸入的內容），（通過下拉框的形式）為客戶提供（5個）相關推薦問。接下來是讓GPT逐步輸出PRD初稿：

輸入Prompt：假設你是一名【產品經理】，目前負責的產品是【一款智能對話客服機器人】?，F在計劃【在對話頁的輸入框中，根據用戶當前輸入的內容，通過下拉框的形式為客戶提供5個相關推薦問】。請你輸出需求文檔，需要包括【需求背景、功能描述、數據埋點、驗收標準】等維度的內容。

輸出（以GPT3.5為例）：

2）補全細節內容

拋開文字描述的易讀性問題，從文檔本身可能還需要優化：

1. 問題1：缺少流程圖。
2. 問題2：數據埋點缺乏對埋點觸發條件等細節。

①生成流程圖

輸入Prompt：好的，那請你補充相關流程圖，用mermaid格式輸出。

輸出（GPT3.5）：以下是一個使用Mermaid格式創建的簡化流程圖，描述了智能對話客服機器人輸入框相關推薦問題的流程：

graph TD

subgraph 用戶操作

A[用戶輸入問題] –> B[系統分析用戶輸入]

B –> C{匹配}

C –>|是|

D[生成相關推薦問題]

C –>|否|

E[無相關推薦問題]

D –> F[顯示相關推薦問題下拉框]

E –> G[不顯示下拉框]

G –> H[用戶選擇推薦問題]

F –> H

H –> I[填充選定的問題到輸入框]

I –> J[關閉下拉框]

end subgraph

系統操作

B –>|分析| K[提取關鍵詞和語境]

D –>|生成| L[提供5個相關推薦問題]

K –> L

end

由于目前GPT3.5還不支持直接輸出圖片，因此這里還需要把mermaid的代碼粘貼到diagrams（https://app.diagrams.net/ ）進行繪制。

操作步驟也非常簡單：登錄后，點擊? → 高級 → mermaid → 粘貼 → 插入，你就可以得到對應的流程圖了！

② 輸出埋點清單

輸入Prompt：另外，請你補充完整數據埋點相關的需求描述，需包括埋點名稱、觸發條件、埋點字段等，以表格形式展現。

輸出（GPT3.5）：當涉及數據埋點時，需要明確定義埋點名稱、觸發條件以及要收集的埋點字段，以便有效地跟蹤和分析用戶行為。

以下是數據埋點的完整需求清單：

三、結束語

到這里，我們借助GPT的生成能力，在幾分鐘內就可以把一句話的需求擴展到一份框架和內容基本齊全的PRD初稿了。當然，我們還需要進一步對需求文檔的內容進行核對校驗，確保需求描述的準確性和易讀性等。

下一期，我們將聊聊怎么用GPT來完成工作周報、溝通郵件等工作。各位看官還想看什么內容，歡迎在評論區留言~

部分資料參考百度發布會、百度云官網，部分圖片由adobe firefly生成，侵刪~