两万字讲清楚：现在的AI产品有多难做？

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这篇文章深入探讨了AI产品经理在处理大型AI模型时应该考虑的关键问题和机遇。

1. 关注API而非仅仅是产品

• 核心观点：产品经理应该深入理解大模型的API，因为这是模型能力的直接体现。产品的最终形态往往是API能力的延伸，但可能会因为各种工程限制而与API的能力有所差异。
• 实际意义：了解API的能力和限制可以帮助产品经理更准确地设计产品功能，避免过度依赖模型无法实现的功能。

2. AI与移动互联网的类比不恰当

• 核心观点：简单地将AI技术应用到所有应用中并不是一个有效策略。只有那些真正能够从AI中获得显著优势的应用才应该进行AI重构。
• 实际意义：这要求产品经理进行深入的需求分析和成本效益分析，以确定AI的投入是否真正值得。

3. 产品经理需要学会调用API

• 核心观点：产品经理应该具备直接与AI模型交互的能力，这有助于更好地理解模型的能力和局限。
• 实际意义：这种能力可以帮助产品经理在产品开发过程中做出更准确的决策，并能够快速迭代产品以适应模型的变化。

4. 大模型的长处在于跨内容媒介和模态

• 核心观点：大模型的一个主要优势是能够处理和转换不同类型的数据和媒介，如文本、图像和声音。
• 实际意义：这为创造新型的多媒体产品提供了可能，产品经理可以探索如何利用这一能力来增强用户体验。

5. 大模型的局限性

• 核心观点：尽管大模型功能强大，但它们在成本、上下文处理、数据准确性等方面存在局限。
• 实际意义：产品经理在设计产品时需要考虑这些局限，确保产品在实际使用中能够稳定运行，并且提供准确的服务。

6. 大模型可能永远无法解决的问题

• 核心观点：某些问题，如成本和性能的平衡，可能永远无法通过技术进步完全解决。
• 实际意义：产品经理需要在设计产品时考虑到这些长期存在的问题，并寻找创新的方法来减轻它们的影响。

7. 大模型目前工程上的难点

• 核心观点：数据的获取和处理，以及安全机制的设置，是当前大模型应用中的工程挑战。
• 实际意义：产品经理需要与数据科学家和工程师紧密合作，确保数据的质量和安全性，同时优化模型的性能。

8. 大模型未来可能会被解决的问题

• 核心观点：随着技术的发展，大模型在意图理解、创作和推理能力方面的弱点可能会得到改善。
• 实际意义：产品经理应该关注这些进步，以便及时更新产品功能，利用模型的新能力。

9. 从RAG角度理解大模型产品

• 核心观点：RAG技术通过结合检索和生成，提高了模型在特定任务上的表现。
• 实际意义：产品经理可以利用RAG技术来设计更智能的信息检索和内容生成产品。

10. 从媒介角度理解大模型价值

• 核心观点：大模型和AIGC在内容生产和媒介转换方面具有革命性的意义。
• 实际意义：产品经理可以探索如何通过AI技术改变内容的创作、分发和消费方式。

11. 为什么我们高估了大模型

• 核心观点：大模型在某些方面被过度理想化，实际上它们并不能完全替代传统的应用和交互方式。
• 实际意义：产品经理需要有现实的期望，并结合AI技术与传统方法，创造出真正有价值的产品。

12. 对产品经理的工作启示

• 核心观点：产品经理应该关注实际的业务需求和数据，而不是盲目追求最新的技术趋势。
• 实际意义：这要求产品经理具备批判性思维，能够从商业和用户需求的角度评估技术的适用性。

13. AI Agent实践建议

• 核心观点：设计AI Agent时，应该考虑任务的细分、成本与效果的平衡，以及如何最有效地利用模型的能力。
• 实际意义：这些建议可以帮助产品经理更有效地利用AI技术，提高产品的效率和用户体验。

整体而言，文章强调了产品经理在AI领域的工作中需要具备深入的技术理解、敏锐的商业洞察力和创新的设计思维。通过这些能力，产品经理可以更好地利用AI技术，创造出真正有价值的产品和服务。