话题分享｜聊聊AI产品经理、语音交互和聊天机器人

2017-08-04 14:57 来源:人人都是产品经理 机器人 /技术

原标题：话题分享｜聊聊AI产品经理、语音交互和聊天机器人

本文是来自作者私下组织的讨论会，主要是讨论了四个话题，分别有关AI产品经理、语音交互和聊天机器人，在此总结出来与你分享。enjoy~

前天（8月2日）晚会的闭门会，大家讨论太投入了，原定1个半小时，结果足足进行了2个小时！

非常感谢6位“AI产品经理大本营”团员和特邀嘉宾@赵帅（人人都是产品经理专栏作家，前微软小冰创始团队产品经理，现优护家联合创始人/COO）的参与！下面是干货整理，分享给大家：

话题1：AI产品经理与互联网产品经理的区别

A：计算机发展百年，本质是信息连接……使用高效的方式（机器+交互），使信息知识的传递达到同频。第一批产品经理大量产生于web1.0，第二批产品经理产生于移动互联网时代，而第三批将产生于AI时代。

产品经理的批量化涌现，源于流量方式的改变（而流量又和交互息息相关）。而AI，正是带来了交互方式的本质改变。从智能手机到物联网，人不再跟一款产品进行对话，而是可以同时与多种产品进行对话。每一次交互，就是一个流量（流量的场景、定义和价值，都可能会有很大的变化）。流量的方式由点到线的改变，再由线到面的进化，人类获取知识信息的方式正在变化。

百度开发Duer OS的重要原因是因为数据（流量）资源枯绝。通过Duer OS连接智能终端，每个智能硬件终端链接一个人（或多个），机器可以获取的信息规模变大 。

AI需要的是人才、场景、数据、算法。

B：AI产品经理与互联网产品经理的共同性在于，都需要考虑产品、用户、场景。在互联网的时代，用户对已知生态圈产生了熟悉感，而AI产品经理需要考虑如何设计产品才能让用户很快适应新的生态圈——新的场景，具有很深的可挖掘性。

C：互联网是线性结构，而AI是非结构化，不好对信息进行归类。把AI比作人的神经元，需要通过终端来进行声光电的信息采集，并且需要大的存储空间。AI需要比互联网更强大的计算能力，且需要行业的业务专家把知识灌输到机器中，用可量化的数据模型进行总结，投入算法，再通过机器获取新的经验。

D：AI产品经理工作的复杂度比互联网产品经理要大得多。

打个比方来说，产品经理的工作产出是一个拳头，那么互联网产品经理的第一步MVP，是做一个目标拳头的mini版，是一个小的、明确的目标，并且可被拆分、倒推、可控。而AI产品经理，第一步MVP，是做一个握拳70%的拳头，还没有完全握紧，需要一点点的聚拢（大家自己脑补一下吧，哈哈……），是一个大概的雏形，从目标、效果、方案等等，都有各种不确定性。

比如从“数据”这个角度来说，从收集（TTS，3个月）、分析（看大量聊天对话数据，才能自己提炼规则feature）、应用（产品早期，数据的价值甚至大过技术模型算法）到测试（产品需求、TE测试、用户使用，数据集都是不一样的，越来越不可控）等等，每个环节都有很大不同。

从结果看，即使是大公司中级产品经理（总监级），也至少3-6个月来适用AI产品工作，甚至都很难有自己真正独到而深入的理解认知。因为即使前人把AI产品工作中的经验教训总结成文档，ta看了之后，在实际工作中还是会遇到各种长尾问题，还是得去问老同事；慢慢的，才能逐渐对各种AI技术概念和工作环节的信息内化成自己的认知。

话题2：语音交互会不会成为下一代的交互标准

A：语音交互解放双手，不受限制设备，可以在可穿戴设备，居家设备，音箱等上实现。音箱是一个非常好的设备选择，因为人不会和音箱聊天，但人会发号施令，语言很具体，使机器可以准确地接收到很多指令。

D：下一代交互标准可能是“多模态交互”，不仅是语音，还会延续文字，加上肢体，图像，表情传递等。这背后的原因在于：

AI的核心差异化方向，atv，不是效率最优，而是情感最优。并且，人的决策，更容易受到感性影响，而非理性。（注：人类不寻求实现决策的最优化，而是采取令人满意的结果就够了。 ——诺贝尔奖获得者Herb Simon）