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隨著AIGC的突出，就會有針對于AIGC的產品崗位面試。那AIGC面試不單單看你對AIGC的理解，同時也考驗你的產品思維能力和技術掌握。本文整理了一些相關的問答和拆解，希望對你有所幫助。

AIGC突起，很多大公司在入局新賽道就需要大量的人力資源，內部培養是一方面，社會招聘才是高效又省力的辦法。那么針對AIGC的面試，不光是考驗你對AIGC的理解，還有對于產品的思維能力和相關技術掌握。

一、請說明下你對AIGC的理解

答：

AIGC是指生成式人工智能，是基于對抗神經網絡、算法算力、模型、多模態、數據集等多種內容融合的一種技術形態。

日常的AIGC常規應用于文本、圖片、音視頻等場景中，目前國內模型大廠有百度的文心一言、科大訊飛的星火、阿里的通義千問、字節跳動火山等，國外出名的就是ChatGPT、微軟的NewBing、谷歌的Bard、Midjourney等。

我理解AIGC主要是一個靈巧的工具，比如用文心一言用來生成文字，反譯內容做持續輸出，寫一篇一萬字的論文。其他的還做作圖的即時靈感、做視頻的度加等。就像日常在使用的Axure一樣，便利、好用、有價值。

思路拆解：

先解釋對AIGC的定義是正確的，雖然大家都知道，但一句通順的開頭語，可以快速有效的打通與面試官之間的舉例。因為目前AIGC的工具很多，沒必要在多一個內容和少一個內容上面和面試官糾結。假設面試官說了一個你不知道的應用，比如保險行業的青松保InsureGPT，就認真的聽一下面試官做介紹，然后繞過這個話題就可以。

（下圖是國內AIGC商業落地產業圖片）

二、你日常用AI工具來解決哪些問題

答：

產品經理日常用原型文具、導圖工具、文檔工具三類。我認為當前AI工具的使用還是需要根據場景來做定義。我一般先用導圖工具來畫業務功能節點導圖和業務線路圖，來確認業務流程和業務環節打通，在這里會做正向/逆向的全鏈路設計。確認節點和流程沒有問題，然后用原型工具做圖形界面的輸出，最后用文檔生成文字相關的信息記錄，配合市場做運營圖文內容輸出。

在產品經理這個崗位上Axure、墨刀、Xmind這些都是需要實際做思考內容，進行手動輸出的，AI工具目前是效率工具，還沒有完全的達到像電影里的一樣，純靠意念和一個指令就能直接解決問題。目前也有一些AI工具達到半擬人化的程度，比如我現在在用PMAI這個AI工具，它可以直接生成PRD文檔、原型圖、測試用例、代碼和周報等內容。

1、使用AI工具可以更高效的做內容的輸出。

2、使用AI工具可以更好的面對面做解讀和調整。

3、使用AI工具可以更好的提升人效。

思路拆解：

這的問題是AI工具，并不是特指AIGC，所以哪怕是用WPS也算是一種，而且WAP也有AI功能。這道題去掉AI就是在問你日常工具，所以把日常的工具+AI工具做一下結合就很好回答。針對崗位的不同，所使用的工具也不同，比如研發工程師，他們會借用SQL Chat等工具來快速生成SQL語句，更好的提升工作效率。比如設計師，他們會用PS的AI插件–Alpaca，輸入文字自動產生圖片，更好的衍伸自己的靈感。

如果這里面試官在問你具體的一些內容，那么可以做假設的條件判斷：設定AI為目標用戶，定義場景條件、客觀條件、特性，要求AI工具提供相應的建議，根據內容在做反譯的追問。

三、當前的工作場景中，有哪些適合能夠用AI工具來做效率提升的

問：

工具只是工具，工具得看在什么條件下去使用，一把刀子切水果很快但挖坑效果就不大。產品經理日常就是用原型工具、導圖工具和文檔工具三類。比如我現在一直續費在使用的WPS，里面的功能就很強大，很多細節的小功能就非常適合解決日常辦公，像PDF轉化，多人協作，記錄留痕這些就是非常效率的功能。我現在常用文心一言做一些內容的輸出工作，比如針對產品培訓的課件，我就會定義先做扮演角色、具體任務、完成任務的步驟、約束條件、目標結果、輸出格式的定義，然后輸出內容后，按照目錄在進行二次生成，同時加上我當前的環境和節點要求形成符合我要求的內容，下一步就是使用百度文庫生成PPT格式，然后再利用iSlide來進行排版設計。

我常用的加速工具有：文心一言、度加、創貼客、WPS、PS的Alpaca、訊飛寫作、百度文庫的文檔助手（PPT）、PMAI等，還有墨刀、騰訊文檔、飛書、Worktile等。

思路拆解：

這個問題粗的一看和上面類似，但面試中處處是坑，所以這里要做一下內容拆解。上面一題是問解決哪些問題，這一題是問在工作場景中做效率提升。如果上題回答的比較圓滿了，那么這題就可以更多的多價值內容的產出。可以說下原來我做一個培訓PPT需要3個小時，要列目錄，要寫文案，還要做PPT排版，現在使用AI工具30分鐘就可以搞定，這就是一個典型的人效提升說明。

四、如何看待AIGC在互聯網行業的發展前景

答：

AIGC算是第四代科技進步的發展，前面包含PC時代、移動互聯網時代、3G4G時代，對于內容、功能等領域AIGC可以解決之前的相對固定的結論。在之前我們搜索就是給出問題，需要人工產出大量相關、相匹配的內容，然后數據進行推送?，F在則是根據問題，擬人思考給出更符合條件的內容。這里還要設計到自然語言處理、機器學習、大模型等底層內容。在未來人工崗位被AIGC代替是必不可少的，就拿客服崗位來說，現在的智能客服就是代替人工與用戶進行對話，在設定好的場景進行基礎的問與答，然后對應條件匹配完成下一步操作。在未來，AIGC能夠根據用戶語調、用戶標簽、購物/使用環境、需求進行條件匹配，給出更符合應用的條件，更好更快更優的去解決問題。小說家不會消失，但人人都能變成出一版10萬字的小說家。

像我原來做一個功能需求，從思考場景、到流程圖、到原型圖、到文案需要2-3天左右的時間，現在大量的使用AI工具，大概3個小時就可以完成這些內容的輸出，這樣我就會把更多的時間用來思考和價值落地上。

思路拆解：

內容回答的不要過于夸大，雖然AIGC能夠干的事情很多，但要考慮下如何更好的符合自己的角色定位。如果去應聘一個月薪三萬的總監，那么對于行業、對于市場就要有很大的規劃。比如預計到2026年，保險行業的生成式人工智能的規模將到206億美元。這就是要上升到資本討論的層次了。而AIGC在沒有角色定義和邊界條件定義前是無法生成這方面的內容。切合實際，說明符合自己身份和當前應用場景的內容就足夠。

五、我司是做電商行業的，在這個場景下能夠用AIGC解決哪些問題

答：

從產品拍攝、廣告圖片、宣傳內容、自媒體應用都可以使用AI工具來解決，需要區分一下業務場景和應用條件。AI工具是在已有內容的基礎上做進一步的優化和人效提升，并不是完全從0到1的解決問題，這背后還是需要人來使用工具解決問題。比如現在流行的數字人，因為我們被科幻電影的效果代入，所以理解數字人已達到擬人的狀態，實際目前數字人還是只能做到新聞聯播的場景，簡單的動作適用，所以數字人目前不適合完全代替主播，但適合做切片使用。然后在對應生成一些文案，配合場景圖片，就能夠更好的進行傳播。

我前一家公司主要使用在宣傳文案、宣傳圖片、宣傳視頻這2塊，對應小紅書、公眾號、抖音等不同的自媒體平臺進行內容生成，根據各平臺的規則和格式批量生成內容去跑數據集，結合熱點做宣傳內容匹配。

思路拆解：

電商行業一直是 AIGC 技術應用落地的熱門領域之一，主要原因是電商行業具有以下特點： 海量的用戶數據、商品/訂單數據等，用這些數據可通過 AIGC 技術進行橫縱向分析，從而更好地了解用戶，重新定義和優化用戶的購物體驗。這里要注意一下回答的深度，比如成熟的技術：文案生成、圖片生成這都可以詳細的講解下。但完全代替客服、全部代替攝影師這種對于人工技術和場景要求高的場景，還是慎重一點。
六、你來簡單說下AIGC的技術原理：與研發進行對話

答：

我可以把問題轉變為研發理解的內容和其進行需求上的溝通，但我做不到和研發進行技術原理的對話。就好像我知道機器語言是0和1，但我沒辦法用0和1來表達我的想法。比如說機器指令：對于傳統計算機來說，計算機按指令執行，不存在提示一下計算機該怎么做。但語言模型不這樣工作，NLP語言模型的工作原理是不斷地預測一句話中下一個應該出現的單詞是什么，有點類似于單字接龍或詞語接龍，也就是知道了上一個詞，通過計算概率得知下一個詞是什么。所以我們在向機器提問的時候就要理解自然語言的處理方式，用好Prompt提示詞。

思路拆解：

產品要懂技術？產品是一定要“懂”技術的，但能懂到什么程度，需要看你的學習能力和邊際范圍。常規的產品經理大多是知道一些技術名詞，然后轉變為人類的語言和研發進行對話，這就足夠了。另外還可以搭配上業務流程圖進行狀態、節點、判斷的說明。在有能力回答的情況下可以更深度的說明下，如果這是自己的薄弱項那么就需要盡快調整問答思路，不要讓面試官帶節奏。

七、現在產品部有8個人，招你進來后需要解決到2個，你有什么想法

答：

這個得看上級和公司安排，我畢竟是入職一個AIGC應用產品，這塊不涉及到公司人力決策內容吧。依然要你回答：如果公司覺得人力富裕，并且使用AI工具可以做高效的人員提升和降本增效，那我就是一個最得力的助手。就自媒體宣傳這塊，在基本內容生產、圖文結合上面我一個就可以抵2-3個人的工作量，質量不差并且數量更多。所以這塊我能解決的是工作內容上的事情，希望能夠更好的發揮自己的能力。

思路拆解：

都說工作難，難到進來一個人，就要開掉2個人，這AI時代的發展到底是好還是壞？在難以回答的時候，可以先把問題反推出去，看面試官進一步的要求。如果是依然要你回答，那么就要考慮是不是要給領導安排一個專門的人手或獨立負責某一塊業務。這里我們要考慮的是入職是第一優先級，先活下去才能有更改的機會，如果面試都不過那后面就不會有什么結果?？梢愿嗟耐怀鲎约旱墓ぷ髂芰徒鉀Q問題。

總結

AIGC確實是個好東西，但就像當年的區塊鏈一樣，實際落地還需要很長的一段距離。怎么落地，怎么應用，怎么大眾化，怎么商業化，這都是需要考慮的。技術是新穎的，技術要和產業結合起來才有用，成本太高和無法落地都會導致技術只是曇花一現。

未來AIGC也好，GPT也好，其實都是人工智能發展的晉升點。發展是一個長期的過程，需要不斷地探索和創新。只有通過不斷地努力和實踐，才能讓這些技術真正落地并發揮出其應有的價值。