大部分时分你上一个新的应用功能，背面多数是需求技能支撑的

这里的技能其实没那么技能。AI产品司理和传统产品司理最大的不同就在于，他所依靠的产品中心是AI技能，因此将商业、用户需求转化为算法需求是他的主要职责。

这里边咱们所提出的问题，是会有技能层面的深浅不同的。举个比如，咱们遇到了一个问题“需求Chatbot能够记住用户的偏好常识，例如他喜爱下雨天，喜爱达芬奇，喜爱黄金时代”，现在咱们需求算法团队帮咱们完成，那么或许有不同层次的提法：

1. chatbot要支撑记忆用户输入的偏好信息，例如喜爱黄金时代，贮存时刻为永久，而且支撑常识的互斥与整合。（例如先说喜爱下雨天，后边又说讨厌下雨天）
2. 需求chatbot支撑记忆用户输入的偏好信息，而且这个能否不要用模型参数去学习，而是搭建一个独立的常识库，再经过模型别的调用？这样用户能够可视化地修正自己的偏好常识加装一个意图辨认器，发现是用户偏好常识的时分转到常识库进行贮存和整合，假如非偏好常识则正常走大模型成果。意图辨认器这里能够用xxx技能，你看看这篇paper，是有相关完成经验的。

我们会发现层次在技能层面是由浅到深的。那么什么时分深什么时分浅取决于什么呢？

1. 取决于产品的技能实力。有时分你的技能实力就决议了你深不了。没关系，其实到第三个层次并不是必须的，一般到第二个层次就够用了，乃至到不了第二层次，就在第一个层次上你把需求讲理解，也是能跑的下去。仅仅这样产品的权威性，你对需求的判别，ROI的平衡判别都会发生很大的问题。
2. 取决于需求的意图，例如第一个层次的需求没有专门提及常识库，那这个时分用模型去学习记载也能够，用常识库也能够。可是第二个需求中就明确要求了根据常识库的完成办法，由于他需求用户可视化修正自己的偏好常识。（乃至有时分最终不一定是用常识库的办法，但没关系，提出你的idea，与算法团队深入评论，多少都是一种启发取决于你和算法团队磨合出的边界。要找到你们之间最舒适的交错区域，一般而言是产品往技能多走几步，算法往事务多走几步，这样能发挥1+1＞2的成果。

当然，不管是需求提到哪种技能层次，都需求铭记一个基本原则，说理解你这个需求的布景、意图、价值。例如第二个比如中，其实是要额定说明用户可视化修正偏好常识到底能带来什么，值不值得做，这些事务价值会与技能完成的本钱相互PK，取得平衡。

AI产品司理在技能层能做的事情有点像在做fine-tuning，在模型不那么适配场景，或许场景延伸出新才能诉求的时分，发现他，分析他，并与算法团队深度评论后计划后在本钱和收益之间做平衡。

应用层

应用层的事情其实和技能层有点交错，由于大部分时分你上一个新的应用功能，背面多数是需求技能支撑的。

不过这里咱们搞简单点，把有技能诉求的那部分剔除去，只保留无技能依靠或低技能依靠的来评论。

我举个我们习以为常，但作用巨大的比如：当咱们做人脸验证，或许银行卡图像辨认的时分，他一定会有一个虚拟框，要求你将脸或许银行卡摆放在固定位置。这个功能毫无技能要求，便是加一个通明浮层而已。可是他能极大提高收集图像的质量，从而提高算法作用。

在chatbot里边其实也能够类似的做法。例如ChatGPT有时分会溃散，输出成果在一半的时分就中断。他的原理其实便是自然语言生本钱质上是持续性在猜测下一个字是什么，然后猜测出一篇文章。那么当模型在还不应该完毕的时分不小心猜测出一个END字符的时分，AI就以为我能够在这里停止了。

解决计划有巨大上的技能计划，咱们这里能够土肥圆做个low一点的——加装一个按钮“你还没说完呢”，用户点击后，AI就会主动再次重跑一遍这个input，输出成果。这样顺便还能收集一下对于这种END溃散的bad case数据。

4. 增加层

只要你做的产品是给人用的，不管是2B仍是2C，那么就离不开增加。

仅仅2B和2C的增加是两套完全不同的办法论。

2B其实更多应该被归到商业层，你需求做产品定价，做渠道政策，做客户成功，并打磨你整个出售链路，找到薄缺点优化他。在这个过程中你要清晰认识到2B与2C在付费决策上的明显不同，2B是多用户下要害决策人把握公有财物进行付费判别，而2C是用户个体把握私有财物进行付费财物。

不过教育职业这个市场会和2B有一点点类似，他是学生运用，家长付费，校园/机构影响，也是一个多用户下要害决策人的结构，不过把握的是私有财物。

而2C就更不用说了，2C的增加产品是一个非常独立细分的职业。能够经过投放，SEO，新客进入，老客留存，交际裂变等等出题去做尽力，横竖中心便是拉更多的人赚更多的钱。

仅仅现在而言，咱们在说ChatGPT，那么他大概仍是一个新项目新产品。那么大概率初始不会装备相应的增加产品，AI产品也需求统筹关注。

最终我们假如想做一些练习，能够找这个领域的一些C端应用试试看，例如glow，糖盒等。（或许还有更多，欢迎私信指点我）

可是我个人不主张拿各类市面上的chatbot或B端产品来尝试，前者开展到现在很成熟了，后者则许多时分需求面对B端特别的场景，没有做过B端很难理解里边的细节。而glow、糖盒这类C端新起步的产品会是一个比较好的练手对象。