而现在的观察看来，j2直播，随着大家对于机器学习、算法等方面的能力的了解更加深入，业内对 AI 技术上期待也变得更加理性，对当前的基于统计的 ML （Machine Learning，机器学习）的能力边界更清楚了，发现其实商业应用上还是有很多产品经理的发挥空间。AI 时代产品经理的发挥空间，完全不亚于移动互联网产品经理的发挥空间。

那么这些混乱也就意味着机会。当行业里没人能够下定义时，这个领域中没有绝对的权威和绝对成功的产品就意味着，每个从业者都有了定义这个行业的机会。

AI 产品的设计思想

设计思想是产品设计的第一步。无论设计思想是什么样的，先树立一个设计思想。设计思想的核心价值体现在做具体工程的设计决策的时，可以提供指导产品方向。讲人话就是，当你的产品做到不知道该怎么办了，就去问设计思想。人工智能产品设计的思想是应该站在对业界、底层算法、技术工程、消费者意识、甚至竞争环境等等方面的理解上，根据整体环境去制定的。

指导思路：先定义再实现

当前业界有两种指导思路：

第一种，已经有了引擎，我拿引擎来造什么？（ 「拿着锤子找钉子」）；

第二种，我要造一辆车，需要买什么零件，要造怎样的引擎。

做底层算法业务的公司会倾向于第一种，已经有几个比较好的组件，然后去找合适的场景，或者弄个平台开放给其他开发者去寻找场景。做应用的团队应该考虑第二种：首先关注场景，明确「造车」的目标，然后去找或者自己造合适的工具。

如果做应用的，按照做底层算法公司的指导思路做产品，基本属于送死。很多我聊过的做 Chatbot 的团队都属于我要先做个对话系统，然后看看这个系统能跑成什么水平，再看看这个系统可以用在哪些企业的什么方面。这样的问题是， Chatbot 本身就已经是个应用型的产品了，根据企业的共性需求设计出来的系统必定是平庸的，结果是导致目前市面上都是效果都差不多的智能客服产品。

做商业应用的团队，一定要创造真实的价值、有差异性的价值。用第一种指导思路去做产品，基本是没戏的。

用户体验：存在即为被感知

「To be is to be perceived （存在即为被感知）」 这句话是 George Berkeley* 的核心主张，哲学上的意思是：一个东西的存在是因其被人感知而决定的。

编者注： George Berkeley 乔治·贝克莱，1685年3月12日在爱尔兰基尔肯尼的一个乡村绅士家庭出生，他是近代经验主义的重要代表之一，开创了主观唯心主义。

我借这个观点来解释产品设计上的两个方面的关系：

>>用户与产品的关系

用户和产品的关系比较好理解，用户是否选择你的产品、对产品的态度是由用户体验的效果决定的，不是开发团队自上而下的设计效果决定的。

受技术的限制，CUI 产品使用场景是有限的，不可能全域的跑。即使如此，设计指导思想也不能是 「因为我们系统处理不了一些需求，所以我们要规避用户说出某些话」这种设计思路。产品永远无法试图阻止用户触发某些说法，只能默认这些 Input 一定会出现，然后你的系统怎么处理。不然，用户使用时会遇到大量「对不起，我不知道你在说什么」。

这意味着 CUI 的设计里，用户来决定说什么；产品经理决定的只是用户这么说了之后，我的系统该怎么办。如果产品经理无法对用户会在什么场景会说什么做很好的预判，就只能寄期望于团队的科学家可以用黑科技做出万能的处理系统，要么就准备迎接一个智障的产品吧。

>>开发者与产品的关系

用机器来做模式识别就一定比用人（编程）来做好么？

技术和效果的关系类似路径和目标的关系。当直线走不通的时候，考虑曲线救国。而不是，我家研发的核心技术是几张网，我一定要把它体现在产品上。

把问题进一步延伸，当做一个以任务为导向的 CUI 产品设计时，如果要处理一个任务，用户可能会提到与这个任务相关的各种细节。那么这些细节之间的关系该如何表达？是否应该使用 Ontology* 的思路来对这个场景进行全面的建模？如果要，那么颗粒度要多细？如果没有设计的指导思路，这些问题很难回答。