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隨著生成式AI和AI繪畫的火熱，越來越多的人也希望在AI這個方向發展。但不論是轉行還是入門，如何上手？這篇文章，作者整理了轉行AI產品的一些經驗，希望能幫到大家。

大模型的熱度依然還在繼續，不斷有新的公司冒出，和“新”的模型發布，所謂的“百模大戰”正在上演；AIGC則是當前人工智能應用的重要方向，但是作為一名產品經理，在AIGC產品中扮演的什么角色，AIGC產品經理每天的工作內容又包含哪些具體工作，作為AIGC產品經理需要具備哪些不同于之前產品經理的能力呢？帶著這些問題，作為一個新人，嘗試去找找答案。

第一步：BOSS上查找AIGC產品經理的招聘信息和JD

發現BOSS上AIGC產品經理的崗位確實還不少，并且相對普通互聯網產品經理的薪資待遇要高上一級，但是無論是大廠還是不曾知名公司的招聘信息上，對崗位的要求描述與普通產品經理的要求卻并無二異，最多是提到需要有AIGC產品經驗，智能對話等項目經歷。

第二步：直接問大語言模型產品

所謂大大語言模型回答的結果與BOSS上得到的答案也并沒有太大區別，甚至還有些不如，也許是AIGC這個產品崗位還算比較新，或者是我的提問方式不對吧

第三步：閱讀行業報告

作為一個新人，閱讀市面上大公司的完整行業調研報告，我認為最直接最有效的一種方式，雖然有時報告可能帶著機構或作者的偏向性和局限性，但是多讀多看最后通過自己的辨別最終總是會形成自己的認知，無論是正確還是錯誤的。

經過一個星期工作之余時間的搜集，最終收集到100多篇關于AIGC的報告（絕對高質量），又經過一天的快速翻讀，將報告進行了一個等級劃分（A-B-C），選出近30分報告進行精讀，個人腦子不太好使，所以邊看邊做筆記和重點摘抄，最后繪制了下圖：

1. AI

AIGC是相對PGC和UGC而言，AIGC可以分為AI+GC，所以在了解AIGC前需要先對AI進行一個初步了解

1）AI的發展階段：AI 的發展階段大致可以分為三個階段

決策式AI：

• 定義：是基于規則、知識或經驗，通過對輸入數據進行分析和推理，從而做出決策或推薦的人工智能系統。
• 應用：用于專業領域，例如醫學、金融、法律等，其目的是為了支持決策過程和提高決策效率。

生成式AI：

• 定義：基于機器學習或深度學習等技術，從大量數據中學習并生成新的數據或內容的人工智能系統
• 應用：用于自然語言處理、圖像處理、音頻處理等領域，其目的是為了生成高質量的內容和實現自動化創作

通用型AI：

• 定義：具有類似人類智能的廣泛能力的人工智能系統
• 應用：可以像人類一樣進行感知、推理、學習、決策、規劃等多種任務，能夠在不同的領域和情境中靈活地應對和適應。

2）AI的知識體系

AI主要包含六大學科知識體系：機器視覺、自然語音、認知推理、機器人學、博弈理論、機器學習等

3）AI的能力體系

AI在完成任務的過程中大致需要具備以下七種能力：感知、認知、決策、執行、交互、學習、情感

4）AI的三大要素

所有AI產品和應用的順利運行都離不開數據、算法和算力

5）AI模型的部署

算法模型的生成和部署主要包含七步：數據準備、提取特征、選擇算法、模型訓練、模型評估、模型調優、模型部署

2. AIGC

1）AIGC的發展階段

• 智能數字內容孿生：建立現實世界到數字世界的映射，將現實世界中的物理屬性和社會屬性高效、可感知地進行數字化
• 智能數字內容編輯：建立數字世界與現實世界的雙向交互。在數字內容孿生的基礎上，從現實世界對虛擬數字世界中內容的控制和修改，同時利用數字世界高效率仿真和低成本試錯的優勢，為現實世界的營業提供快速迭代能力
• 智能數字內容創作：讓人工智能算法具備內容創作和自我演化的能力，形成的AIGC產品具備類似甚至超越人的創作能力

2）生成內容

AIGC可生成內容類型不限于：文本、音頻、圖片、視頻、三維結構、策略邏輯、代碼呈現、基因序列等

3）AIGC產品的商業

目前AIGC產品主要以MaaS（模型即服務）服務進行收費，收費渠道主要包含：按模型訓練收費、按具體屬性收費、按軟件訂閱服務收費、按產出內容收費、作為底層平臺收費等

4）AIGC產業組成

• 基礎設施層：AI芯片、AI計算集群、AI云服務
• 算法模型層：生成式通用大模型、行業小模型
• 場景應用層：文本、圖像、視頻、三維結構….

5）AIGC產品的底層技術

• 基礎生成算法模型：支持 AIGC 用于生成文字、代碼、圖像、語音、視頻、3D 物體等各種類型的內容和數據。
• 預訓練模型：引發 AIGC 技術能力的質變，能夠適用于多任務、多場景、多功能需求
• 多模態技術：將不同類型的數據進行互相轉化和生成的技術，以及多模態生成模型等，進一步增強了 AIGC 模型的通用化場景應用能力。

3. 生成類容類型：AIGC中C的類型

1）文本生成

發展路線（模型）：循環神經網絡-Transformer-ChatGPT

生成方式：根據問答生成、根據關鍵詞生成、根據圖像生成、根據視頻生成、根據文本生成

產品應用場景：智能對話、語言生成、內容推薦、輔助寫作、語音翻譯

產品代表：ChatGPT

2）音頻生成

發展路線：拼接合成階段-參數合成階段-端到端合成階段

生成方式：根據文字信息生成、根據音頻信息生成、根據肌肉震動生成、根據視頻內容生成

產品應用場景：語音識別、語音合成、語音交流、語音轉換、語音增強、語音修復、音樂生成

產品代表：DeepMusic

3）圖像生成

發展路線：GAN生成階段-自回歸生成階段-擴散模型階段

生成方式：根據文字信息生成、根據圖片信息生成（二值圖、灰度圖、索引圖、RGB圖）

產品應用場景：圖像分類、圖像分割、圖像生成、圖像風格轉換、圖像修復、圖像超分辨率

產品代表：Midjourney

4）視頻生成

發展路線：圖像拼接生成階段-GAN/VAE/Flow-base模型階段-自回歸和擴散模型階段

生成方式：剪輯生成、特效生成、內容生成

產品應用場景：視頻內容識別、視頻編輯、視頻生成、視頻增強、視頻風格遷移

產品代表：Make-a-Video

5）三維圖像生成

發展路線：顯性數據驅動型-隱性數據驅動型

生成方式：自然語言生成、二維圖像生成

產品應用場景：游戲開發、建筑設計、電影動畫制作、虛擬現實、工業制造、醫療醫藥、教育培訓

產品代表：Make-a-Video

總結

耗費了兩周的時間，最終文初提到的問題還是沒有找到答案，AIGC產品經理的工作內容具體包含哪些，轉行AIGC產品經理到底需要具備何種能力，提到最多的即是需要有AIGC產品經驗，懂算法技術，對算法模型有深入興趣和了解，這對大多數不懂技術的產品經理來說可能就撇掉大部分呢，不過從收集并閱讀的100多分報告中，至少是有了些模糊的方向和概念，接著學習吧

青花瓷中水泡蔥，老板叫你去敲鐘，就寫到這吧！