最近跟一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理朋友聊天，他們公司最近單獨(dú)拉一個(gè)只有產(chǎn)品經(jīng)理的 team，要在接下來(lái)半年把過(guò)去幾年火過(guò)的產(chǎn)品工具，“加上 AI 驅(qū)動(dòng)”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(diǎn)，重點(diǎn)是他在高頻的用 AI 設(shè)計(jì)產(chǎn)品一段時(shí)間后，對(duì)“使用 AI”這件事有了全新的認(rèn)知：
以前用 AI 工具處理問(wèn)題時(shí)，AI 犯的各種錯(cuò)誤都在“明面”上放著，錯(cuò)了追問(wèn)幾輪或者重開一個(gè)窗口就解決了，沒(méi)感覺有啥。 但是自從他把 AI 拉到自己的陣營(yíng)成為“隊(duì)友”后，他發(fā)現(xiàn)這家伙控制起來(lái)還是挺難的。 對(duì)的，AI 對(duì)他來(lái)說(shuō)，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：
當(dāng)你讓 AI 幫你一起服務(wù)你的用戶時(shí)，作為產(chǎn)品經(jīng)理，必須非常嚴(yán)格的控制它的所有作為。 他舉了個(gè)例子，還挺典型的： 他做了個(gè) AI 翻譯工具，邏輯很簡(jiǎn)單：一個(gè)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(gè)巨大坑。 當(dāng)用戶在輸入框里提交的翻譯需求是一個(gè)“指令性”的表達(dá)時(shí)，AI 就會(huì)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(gè)貪食蛇小游戲”，AI 就會(huì)得兒了吧唧的，輸出一個(gè)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(gè) AI 大模型，很多用戶會(huì)“自作聰明”的調(diào)教大模型：故意使用一些奇奇怪怪的表達(dá)來(lái)為難 AI。
這種情況還算好控制，產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)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(yán)格按照要求輸出內(nèi)容。 他遇到的最煩的事情，是 AI 會(huì)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(shí)候，為了讓 AI 生成的內(nèi)容可以被下一個(gè)功能點(diǎn)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(huì)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(huì)給你的系統(tǒng)造成故障”……
哪怕 AI 老老實(shí)實(shí)只輸出 JSON 格式不做任何解釋，有時(shí)直接以文本格式輸出（期望的），但有時(shí)給放在代碼塊里的“失控操作”同樣超級(jí)讓人頭疼。
這讓我想到了前幾天一個(gè)群友的分享：
在普通人討論“價(jià)格戰(zhàn)”的時(shí)候，真正的實(shí)戰(zhàn)派考慮的是“控制的 ROI”。 看起來(lái)很簡(jiǎn)單的事情、看起來(lái)是免費(fèi)的東西，反倒可能是最麻煩、最貴的。 最后，如果你也想跟一眾先行者、實(shí)戰(zhàn)派交流、探討如何用好 AI，歡迎加入我和人人都是產(chǎn)品經(jīng)理社區(qū)一起發(fā)起的《AI學(xué)習(xí)行動(dòng)圈》。
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