让AI产品接地气
第2081篇原创内容
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我是吴俊驰,一名AI产品经理,和你一起用AI生财的朋友。
最近有一个比较深的感触,那就是AI它和人的区别就在于AI它感觉不到现实社会的一个场景。
我们最后做的产品,它其实都是要应用到真实的世界场景里面的,在这一块AI就不能做到这个点?这也是我们在做产品的时候,我们怎么样结合到真实的世界里面来,不是永远都在一个虚拟的世界里面生存。
当下AI产品最核心的一个痛点:AI没有”身体”,也没有”处境”。它处理的是符号、文本、像素,但它感受不到一个真实场景里的温度、节奏、压力和人与人之间那些没说出口的东西。这也是为什么很多看起来很”聪明”的AI产品,一旦放到真实业务里就会”水土不服”。
针对这个问题我们来撩一撩。
一、AI到底”感觉不到”什么
AI能读懂一份病历,但它感受不到诊室里病人攥着检查单时手心的汗;它能生成一份完美的会议纪要,但它不知道刚才那句沉默背后是默许还是不满;它能写出一段非常流畅的客服话术,却抓不到电话那头老人语速变慢时的犹豫。
这种”感觉不到”,本质上是几层东西的缺失:
第一层是物理在场的缺失。AI没有身体,不知道一个工厂车间的噪音有多大、一个外卖骑手在雨天送餐时手套是湿的、一个老人按手机屏幕时手指其实是抖的。这些约束条件不写进需求文档,但它们决定了产品好不好用。
第二层是社会关系的缺失。同一句话,在上下级之间、在夫妻之间、在医患之间,含义完全不同。AI能识别字面情绪,但识别不了关系结构里那种微妙的权力、信任和分寸。
第三层是因果与后果的缺失。人做决定时会本能地考虑”这件事做了之后,下周开会我怎么交代””这个建议给出去,对方会不会记仇”。AI给出的建议往往是”局部最优”,但现实里的最优解,常常要为了关系、为了长期、为了面子,主动选一个次优。
二、如何让AI产品要接地气
AI本身感觉不到现实,那就要在产品设计层面把现实”喂”给它,或者让现实里的人来兜底。
让AI离场景更近一点,而不是离数据更近一点。 很多团队做AI产品的惯性是先有模型再找场景,结果做出来的东西在Demo里很惊艳,在客户工位上就用不起来。
更稳的路径是反过来,先在真实场景里蹲足够长的时间,看用户在哪一刻会皱眉、会绕开你的产品、会回去用Excel。这些”摩擦点”才是产品真正要解决的东西,而不是模型benchmark上那0.5个百分点。
承认AI的边界,把人留在关键回路里。 现实场景里很多决策是不可逆的。给病人下诊断、给员工发解雇通知、给客户打折扣。这类节点上,AI的角色应该是”放大人的判断”,而不是替代人的判断。
产品形态上可以是”AI起草+人确认”、”AI建议三种方案+人选一种”、”AI在异常时主动呼叫人”。这种”Human in the loop”的设计,看起来不够性感,但它是产品能在真实世界活下去的关键。
用多模态、多信号去逼近”在场感”。 既然AI没有身体,那就给它装上传感器、摄像头、麦克风、位置信息、设备状态。让它通过更多模态的数据去拼凑一个更接近现实的”场景理解”。比如客服AI如果只能看文字,它永远抓不到客户的情绪;但如果能听到语音里的停顿和音调,就能多识别出一层信息。这不是让AI真的”感觉到”,而是用工程手段去无限逼近。
为”长尾”和”例外”留出口子。 真实世界最不讲道理的地方就是它永远会冒出训练数据里没有的情况。好的AI产品不是追求100%自动化,而是设计一套优雅的失败机制,当AI不确定的时候,怎么把任务平滑地交给人,怎么让用户感觉不到割裂,怎么把这次”失败”变成下一次的训练数据。
把”价值观”和”分寸感”显式地写进产品。 AI不知道分寸,但产品经理知道。哪些话不能说、哪些建议不能给、哪些场合要主动收敛,这些不能指望模型自己学会,要在产品策略层、prompt层、规则层一道道兜住。一个真正”懂事”的AI产品,背后其实是一群懂事的人。
三、不要把AI当成”全能的虚拟同事”,而是当成”放大镜”
我个人比较认同的一个视角是AI最大的价值不是替代人在现实里做事,而是放大那些原本就在现实里做事的人。
医生还是医生,老师还是老师,工人还是工人。AI让医生能多看30%的病人、让老师能给每个学生写一份个性化反馈、让工人能更快定位设备故障。在这个框架下,AI不需要”感觉到”现实,因为现实始终由人来感知和负责,AI只是那个让人变得更强的工具。
反过来,那些一上来就想让AI”独立完成”现实任务的产品,往往会在最后一公里栽跟头,因为最后一公里几乎全是”感觉”的事,是模型最弱的地方。
四、最后的话
做AI产品的人,最好自己先是一个对现实非常敏感的人,能把那些AI感觉不到的东西,用产品的方式翻译进去。这件事没法外包给模型,只能靠做产品的人亲自下场、亲自感受、亲自取舍。
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【个人简介】
吴俊驰,AI产品经理,欢迎关注微信公众号交流~
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2.产品:从0-1落地企业AI产品
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