AI产品经理的变革之路：从传统到智能革命的适应与转型

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，AI产品经理的角色和职责也在经历着深刻的变革。本文将从AI的发展阶段出发，探讨AI在不同阶段的特点及其在社会生产中的作用，并结合作者从传统产品经理转型为AI产品经理的亲身经历，分享AI产品经理在性质、职能、工作对象等方面的变化。

AI，即人工智能，它指的是通过模拟计算表现出类似于人类智能行为的系统（机器）。这些系统能够具备感知、学习、推理、决策和解决问题等能力，从而进行语言理解、视觉识别、决策、学习和问题解决等具体任务。按照作者的理解，AI的发展阶段可以分为五个阶段：起步、应用、发展、超越和全面。

起步阶段：基础认知与初步探索

在起步阶段，AI的主要任务是验证AI概念和构建基础能力。例如，图灵测试和机器定理证明就是这一阶段的典型例子。在这个阶段，AI主要通过规则驱动实现简单决策，如IBM深蓝击败国际象棋冠军。

应用阶段：垂直场景的泛化落地

应用阶段的特点是，AI能够形成一定的泛在感知数据系统，模拟部分程度上的人类思维能力，并在一定范围的场景内应用，解决特定领域上的一部分问题。例如，图像识别在医疗影像AI辅助医生诊断中得到了应用，ChatGPT通过语义理解生成连贯文本，AlphaGo在围棋中击败人类顶尖选手。

发展阶段：系统化整合与主动学习

在发展阶段，AI能够形成较全面的信息接收与理解，较大程度模拟出人类思维能力，并开始突破单一任务限制，通过多模态数据融合实现跨场景推理。例如，自动驾驶结合视觉感知与路径规划，实现动态环境决策；知识图谱利用强化学习优化能源消耗，降低谷歌数据中心冷却成本。

超越阶段：类人思维的泛领域突破

超越阶段的特点是，AI能在较大范围内，具备与人类思维能力相同等级学习、推理、思考能力，并在特定领域（如科研、金融）展现出超越人类专家的能力的通用智能。

全面阶段：通用智能的终极形态

在全面阶段，AI将具备超越人类总体智能的能力，具备跨领域创造性解决问题的能力。例如，AI可同时推导未知或待证明的物理定律，设计新的生物合成路径，通过超大规模模拟优化城市规划与全部的资源分配，甚至运用所有人类的全部文明成果和知识累积来进化。

AI作为一种工具，它在生产实物方面虽然无法直接替代人类，但作为优化流程与决策提升效率的“杠杆”，具有先天性地作用与优势。例如，AI可以实现无间断执行、数据驱动决策、长尾场景覆盖等。

作者认为，AI更像是一种服务，它承担了一部分人的属性，尤其是当AI具备部分意识能力和思维能力后。AI也像是一种生产劳动工具，它连接需求与生产力，提高人生产劳动的效率。

对于使用AI的用户而言，AI就像是一个拥有指令入口（语音、文字、操作等）、执行和结果输出（语音、文字、图形、操作流程、成品/成果）的整合体。但本质上，AI仍像是皮球一样，踢一下，动一动的“被动响应式执行”。

当前的社会生产模式仍以批量化的工业生产为主，通过广泛地复杂地社会性协作进行产出实物成品或服务。但当前阶段AI仍缺少最重要的思考深度和广度，或者叫多模态数据融合实现跨场景推理，实际生产执行过程中的中间决定仍然无法通过使用AI而省略。这就会让使用场景和范围较为单一的AI无法将整个流程执行完成，也无法直接通过拼接让各项协作流程有机整合。

作者于2018年初转型为AI产品经理，当时AI还处于比较初级的阶段。作者所在的医疗行业，受众少且专业程度较高，主要做的是图像识别类的AI系统。作者发现，作为AI产品经理，相比以往的产品经历，让他产生了很多不同的变化和感受。

首先，作者的工作核心与重点有所偏移。在互联网产品经理中，更倾向于指挥和组织部队，而AI产品经理更接近于系统整备和后勤保障。其次，根据AI的阶段变化，AI产品经理的角色也产生不一样的变化。在AI还在快速“野蛮生长”的阶段，AI产品经理的职能主要集中在资源整合与流程优化；当AI进入发展阶段，AI产品经理的职能就转向战略层的能力边界定义，即通过技术可行性评估确定AI应用的扩展方向。

尽管职能与对象发生变化，但作为产品经理的部分本质作用没有发生变化，那就是衔接。无论是衔接需求方和制造生产方，还是透过产品或服务完成用户的场景需求，价值创造没有变。

作为AI产品经理，作者认为在未来，他们至少需要扮演三重角色：落地可行性评估者、场景化需求定义者、伦理与合规守门人。

未来，随着AI向通用智能演进，产品经理也需要适时改变，以适应AI智能革命浪潮。