OpenAI首席产品官对AI的理解和判断

OpenAI首席产品官Kevin Weil在今年四月份的一档播客节目中，表达了很多他对AI的理解和判断。我摘录了其中部分核心内容，供大家参考。

1、“人工智能，其实就是那些还没实现的东西” 。

因为现在AI还不靠谱，所以我们叫它AI。一旦它如预期实现了所宣称的功能，我们就会把它叫做机器学习。等它成为生活中随处可见的东西时，AI就会被我们称之为算法。

2、AI时代，你必须强迫自己随时更新认知和思维方式。

在IT技术领域，过去十年我们所依赖的技术栈，几乎没什么变化，什么问题用什么工具/技术解决，都有较多可参考的最佳实践案例。同一种思维方式，我们可以沿用十年。

但在AI的世界里，几乎每个月AI的能力都会有巨大的变化，你必须逼迫自己随时更新认知和思维方式。

当我们处在一个复杂多变的时代和环境中，计划，特别是长远计划的作用，在被无限稀释，甚至更改。但这并不意味着计划没有价值，而是规划的过程很有价值，这让你有了全面深入且细致的过程。

3、AI产品经理=Prompt设计师+模型策略师+评估管理师。

以前的产品经理，更多的是将确定性的商业想法/需求描述出来，然后研发交付给用户使用。这个过程中，产研设各自独立，仅需要做好自己擅长的事情即可。

但到了AI时代，我们要借助AI来解决具体的问题，那么如何让AI融入具体的场景就是关键。要想让AI融入垂直领域的具体场景，甚至可以表现得更好，就需要对大模型进行微调，而微调所需要的数据、问题(提示词)、答案(评估集)都需要你对业务、产品甚至技术细节有所了解。

在未来，微调模型将成为构建大多数产品核心工作流程的一部分。因此，未来的产品经理一定会更青睐具有学术研究或工程背景的人。或者，未来的产品团队中一定会有越来越多研究人员内嵌在团队中。

4、AI时代，学会提问题，甚至比找到问题的答案更重要。

模型微调的本质，是教模型在特定子任务上变得更擅长。

我们需要把一个大的问题拆解成更细致、具体的任务，然后使用更有针对性的模型来处理每一个小任务，而不是让模型处理一个笼统的宏观维度的问题。最后，用“模型集成(ensemble)”的方式来完成整个问题的解决。

即：AI时代，重要的是围绕模型的能力去构建场景，而不是围绕功能去构建系统。

这个过程很类似我们人类处理工作的方式。一个公司就像一个模型组合，每个人都像被微调过一样，根据自己学的知识和经验，有各自擅长的技能。把我们组合起来，团队的成果肯定比个人单干要强得多。

AI可以帮我们探索更多可能性，通过prompt，让模型和你一起“头脑风暴”，然后AI会给出很多不同版本的“答案”。

我们要做的，是基于这些答案反复迭代细化，甚至进行各种排列组合。

这是创作过程中，最为重要的创意构建和探索实践过程。