第2章 從零開始成為AI產品經理

2.1 AI帶來的改變與挑戰

2.1.1 AI帶來的改變

隨著AI技術的不斷突破，AI產品生產成本的不斷下降，AI領域的前沿陣地，如語音識別、人臉識別、自動翻譯等技術，開始從實驗室走進普通民眾的日常生活。在普通人看得見的領域，掃地機器人、無人機已經量產銷售。2017年，Lady Gaga在美國超級碗中場秀中表演時，全世界都看到了數百架無人機精彩震撼的助演；iPhone手機的語音識別和雙攝像頭雙焦距運用了AI的語音識別和機器學習技術；滴滴出行和高德地圖背后都是AI根據大數據為用戶選擇司機、線路；申通快遞公司已經大規模使用快遞機器人分揀快件。位于日本長崎豪斯登堡的世界第一家機器人酒店——奇怪酒店，幾乎看不到人類員工的身影，入住咨詢、行李抬送、打掃衛生，甚至餐廳備餐的工作都由各類機器人承擔。

除了日常生活，在工業生產、城市管理領域也都能看到AI技術的使用。富士康公司的生產線上已經有4萬臺機器人在工作；杭州已經利用物聯網、大數據等技術來實現城市管理；谷歌公司整合AI、云計算、大數據，向業界提供決策參考。

在普通人看不見的領域，AI同樣有著潤物細無聲的影響力。未來，從電視、冰箱、洗衣機到一個掃把，都可以通過智能交互技術實現連接，我們每個人的生活方式都可能隨之而改變。

除前文提到的應用外，AI技術對生活、工作的影響還體現在如下幾個方面。

（1）推薦系統。個性化推薦是指根據用戶的興趣特點和購買行為，向用戶推薦可能會感興趣的信息和商品，幫助用戶決定應該購買什么產品，模擬銷售人員幫助客戶完成購買過程。

隨著電子商務規模的不斷擴大，商品品種數和種類快速增長，顧客需要花費大量時間才能找到自己想買的商品。這種瀏覽大量無關信息和產品的過程無疑會使淹沒在信息過載問題中的消費者不斷流失。為了解決這些問題，個性化推薦系統應運而生。個性化推薦系統是建立在海量數據挖掘基礎上的一種高級商務智能平臺，用來幫助電子商務網站為其顧客提供完全個性化的決策支持和信息服務。

推薦系統有3個重要的模塊：用戶建模模塊、推薦對象建模模塊、推薦算法模塊。通用的推薦系統模型如下圖所示。

通用的推薦系統模型

推薦系統對用戶模型中的興趣需求信息和推薦對象模型中的特征信息進行匹配，同時使用相應的推薦算法進行計算和篩選，找到用戶可能感興趣的推薦對象，然后推薦給用戶。

（2）新硬件。包含智能穿戴類、智能家居類、智能出行類等硬件，例如語音識別技術賦能的天貓精靈、小米AI音箱等。

（3）新零售商店的智能導購。例如，美的智能導購結合了4大AI技術：自然語言理解、人臉識別、大數據分析、智能推薦算法。其中，利用自然語言理解技術與消費者進行一對一的會話交流，深度了解用戶的需求；通過人臉識別及107種表情分析技術，實時理解消費者對產品和對話的即時反饋；利用大數據分析技術，對用戶購買歷史、服務記錄等進行分析，構建客戶畫像；智能推薦系統融合成百上千的AI模型和算法，進一步理解、判斷消費者實際的購物需求，分析出他們的購物習慣和產品偏好，以進行精準的產品、套系、折扣等內容的個性化推薦。消費者還可以在全數字化的環境中，了解產品的每一個細節，同時體驗美的產品與不同裝修風格搭配的效果。

美的集團全球AI負責人、硅谷未來技術中心和深圳AI研究所負責人王冬巖博士表示：“美的智能新零售不追求做無人商店，并非簡單的‘線上+線下’，而是以消費者需求為中心，以AI為引擎，為美的消費者提供全新、便捷、高性價比的購物體驗。對消費者而言，智能導購以用戶的需求、利益為出發點，方便用戶快速找到自己喜歡的產品，提供個性化的貼心服務，實時接收用戶反饋，精準推薦，提供高標準、高質量的個性化導購服務；智能導購能讓美的更懂客戶，讓客戶更懂美的產品，實現人機和諧共存?！?/p>

美的已經建成了異構深度學習GPU集群平臺、中國成品菜數據集，并開發出了多款AI產品及應用，包括AI烤箱、AI米飯機器人、未來廚房等。

（4）智能安防系統。機場、車站的安檢系統借助人臉識別、圖像識別等AI技術，將會變得更加精準、快捷，今后乘客可能完全感覺不到安檢流程。

（5）城市管理系統。谷歌設計人員認為，人們輸入的搜索關鍵詞代表了他們的即時需要，反映了用戶的情況。為便于建立關聯，設計人員編入“一攬子”流感關鍵詞，包括“溫度計”“流感癥狀”“肌肉疼痛”“胸悶”等。只要用戶輸入這些關鍵詞，系統就會展開智能跟蹤分析，創建地區流感圖表和流感地圖。為驗證“谷歌流感趨勢預警系統”的正確性，谷歌多次把測試結果與美國疾病控制和預防中心的報告做比對，結果證實系統的準確性非常高。

2.1.2 AI帶來的挑戰

AI帶來的挑戰主要存在以下幾個方面。

（1）對語言的挑戰。語言是認知的基礎，語言是人類智能真正的起點，AI發展的關鍵也是語言的運用。從邏輯推理、知識學習、語言理解到認知智能，當AI掌握了語言，就能用機器語言描述整個社會、描述周邊的環境，并且能夠讓信息得到提升、交換。比如，當一個機器人走進一個環境的時候，它可以看到各種生物，知道大家在做什么，并用語言表達出來，這個時候我們要學會用人類語言理解機器語言。

（2）對思維方式的挑戰。對事物進行判斷時，人類的思維方式除了依賴常識，有很多時候還夾雜著個人喜好和情感；而AI則是依靠人類的歷史評判數據做出正確或錯誤的判斷，盡量保持客觀和公正。

（3）對心理的挑戰。人類會越發恐懼自己被機器替代，有朝一日會成為機器的“奴隸”。

（4）對失業的挑戰。AI增強了社會各方面的自動化，提升了工作效率，將會導致結構性失業。

（5）對安全的挑戰。2015年7月2日，據英國《金融時報》網絡版報道，德國大眾公司位于卡塞爾附近的一家工廠發生一起悲劇，一名技術人員因突遭機器人攻擊而不幸喪生。

（6）責任和義務。對AI時代，存在截然相反的兩種圖景：一種是樂觀的，比如AI可以把人類從繁重的體力或腦力勞動中解放出來，變成無須工作的自由發展的人；另一種則是悲觀的，被剝奪了工作機會的人類將變得一文不值，成為真正的“一無所有”者。究竟是該悲觀還是該樂觀，關鍵在于AI能否帶來真正的產品價值革命，讓大多數人或者代表大多數人的組織形式成為操縱、使用AI的主體，而不是讓AI成為少數大企業壟斷的產業。在這個意義上，筆者認為機會大于危機，AI將會創造一個更加美好的社會。