智能写作-人工智能写作如何成功应用？产品经理必须要知道的4条准则
编辑：pitaya02 日期：2020-12-31
随着 AI和机器学习的概念炒作，各种名词术语层出不穷，使得这种强大的技术变得越来越难理解。下面，我列举了一些对我个人非常有用的建议，我也希望这篇文章能帮助各位的产品经理们减少噪音，更好地将人工智能融入他们的日常工作。火龙果智能写作
将机器学习应用于车辆识别(图像： Shutterstock)
宽泛的定义有助于更好地解决问题
首先，让我们忘记什么是人工智能吧。根据我在数据驱动产品方面的经验，如果能够对人工智能下一个更宽泛的定义，将会帮助我把注意力集中到要解决的问题上，而不是关注解决方案中使用的某个技术。火龙果智能写作
作为产品经理，我们必须对我们的问题空间有深刻的理解，以便我们能够正确地定义需求，并让团队去解决问题。但在我们对一个问题进行正确的定义之前，我们经常会过早的思考“如何去做”，并且不自觉的倾向于采取某种解决方法。火龙果智能写作
为了避免这种情况，我倾向于把 AI定义为“自动决策”。
大部分产品的生产都需要基于数据的“决策”，但做出“决策”的方法可能很多。资料可以是静态的，也可以是动态的，由机器或人来产生。假如我们的注意力集中在“决策”这个词上，我们就可以通过抽象的方式来避免具体方法所带来的复杂性和工业术语所带来的噪音。这个广泛的定义避免了我们过早考虑解决方案的麻烦，使得产品经理能够更加关注问题空间。
人工智能是一种可以用来解决问题的智能写作策略。
产品经理需要具备三个基本要素才能采取行动：
展望：我们最终的目标；
战略：把事情做对，达到理想；
战略：正确执行战略；
不管产品经理是在产品生命周期的哪个阶段，他都需要做到以上三点。我们必须使我们的团队符合我们正在努力实现的愿景，同时也要确保每个人都了解我们的战略，并且在整个计划中纳入可行的战略。值得注意的是，人工智能是一种战略，它可以用来解决特定的问题，而不是一个战略或者愿景。即使使用人工智能，如果没有最终的目标，对最终用户来说也没有什么价值。
举个例子，一个专注于网络视频业务的网络视频公司。网飞公司是第一个大规模和高效应用人工智能的公司。
互联网飞的愿景：做全球最好的娱乐分发服务供应商；
网飞战略：以独特吸引人的个性化体验促进会员留存；
网飞战术：评分系统、推荐、英雄个性镜头、使用情况跟踪等；
就像你所看到的，在个性化体验策略下，有许多不同的策略可以帮助网飞达到提升留存率的目标。数据和 AI的使用在不同的策略中是不同的，而愿景和策略的描述并不能说明所使用的技术或算法。火龙果智能写作
3. AI使人具有能力，而不是替代性
当前，与自动化相关的课题，已经引发了一些关于未来工作中伦理问题的有趣讨论，同时也对 AI如何赋予人类能力产生了困惑。无人驾驶汽车就是典型的例子。汽车工业将汽车的自动化分为五个层次。大部分人都说，在完全实现自动驾驶(5级)后，世界会有什么变化？
开发 AI能力需要一定的阶段和时间，产品经理必须意识到，这不是一蹴而就的。机器与人不同，所以你可以更轻松地做出决定。有效的 AI能力首先需要大量的训练资料。这种训练数据集既要数量多，又要结构合理，便于机器阅读。从理论上讲，这一数据集还应该清楚什么是成功与失败，因为过去的结果是对未来的预测。火龙果智能写作
当考虑如何应用“自动决策”时，我通常采用下列框架：
常规场景(Routine Scenario)在 Y轴上更频繁地出现，而且可扩展性变得更少；精细场景(Nuanced Scenario)则更少，并且可能包含很难复制的细节。
从X轴上看，信息决策(Informational Decision)向终端用户提供更多上下文信息，并用行为决策(Action-oriented Decision)代替终端用户执行操作。一般情况下，可以生成更可靠的训练数据集，使机器更易于学习；信息决策往往比以行动为导向的决策风险更小。
将这两个维度结合起来，可以得到四种自动决策：
通用信息：易预测，错误风险低：例如：根据汽车的剩余燃料和驾驶行为估计剩余行驶距离；
准确信息：预测困难，错误风险低：例如：基于图像识别的汽车和驾驶行为使驾驶员无法入睡；常规行动：预测困难，如果有错误，风险高：例如：自动高速行驶的汽车；
精巧的操作：难以预测，如果有错误，风险很大：例如：在施工繁忙的地区，汽车会自动行驶。
人工智能影响火龙果智能写作的三种方式
过去十年来，通过对数据驱动产品的研究，我发现有三种主要的用例可以帮助产品经理改善对数据的影响：
AI可以优化运行或自动运行
通过使用合理的行为跟踪，使团队有能力作出明智的业务操作决定，产品可以产生数据集。例如，可以利用数据优化客户接触点和沟通，从而提高转化率或减少客户流失。通过预测主题或结果，可以更有效地过滤和分配服务请求。从某种意义上说，人工智能是一种能够提高团队效率和生产率的高级商业智能工具。
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