有個朋友說，他想轉行去當AI產品經理了
在AI技術迅猛發展的當下，許多人看到了這一領域的巨大潛力，紛紛考慮轉行進入AI行業，甚至將其視爲職場困境的“救命稻草”。然而，AI行業並非一片坦途，它既有無限可能，也有諸多挑戰。
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01
前陣子一個很久沒有接觸的前同事突然發消息問我最近在幹什麼，雖然很久沒有聯繫，但我還是一下就能代入和他對話的場景。
寒暄幾句，話題就滑向職場人的經典敘事—環境不好，找不到工作，然後轉頭就是一句後面打算換換賽道，看看AI方面的工作。
這個對話就突然讓我聯想到一個場景，初中時爲了逃避學業的同學，總是會吹噓自己在社會上認識的大哥，上學上不明白就想着混社會搞個年薪百萬。
我甚至都不覺得這是一種認知偏差，這就是一種劣根性，用不切實際的樂觀掩飾現實中的困境，將概率極低的事物視作唯一的希望。
如果AI是一種人類思維，它和這類人的思考方式就是完全的正反面。
02
每次AI產品的問世，都能給我們帶來極大的焦慮，經常能看到大家在談論一些AI又幫我實現了什麼功能，提高了多少效率之類的話題。
但熱度過後，大多數人並沒有因爲AI而改變自己的工作生活習慣。
根本原因當然還是AI產品沒有進入到大多數人的應用場景中和固有思維所致，我個人當然是建議大家儘早瞭解AI的原理以及它當下的應用邊界。
我個人並不是一個AI的狂熱愛好者，但在日常生活中它其實已經潛移默化的帶給了我一些改變。像搜索引擎的使用，我幾乎已經從信息流中尋找答案變到完全依賴AI給我的答案；包括在一些複雜信息獲取和處理的過程，不光是文獻資料的查找它還能幫我做信息的二次篩選和優先級關聯，讓我在這方面能節省很大時間。
但同樣，它的缺陷也很明顯，越來越多的以假亂真的回答會讓我難辨真僞。而且前陣子，作爲電競愛好者，AI因爲某一場比賽的熱度太大，搜索詞彙太多，生成了一條假詞條並且還霸榜熱搜，這種誤導也是非常致命的。
03
AI的本質是通過算法在數據中尋找規律，以數據培養訓練大模型，讓AI有了思考過程和學習能力。
但當前的模型能力經常會讓它做出一些誤判，且在真實的場景中遠遠沒有達到滿足人類複雜需求的期望。
反觀當下一些還不錯的產品，基本上都是用單一能力（繪畫、數據信息處理等）爲業務側賦能。
例如飛豬的旅行規劃師，旅行推薦本身就是一件有難度的事，要考慮住宿/出行/天氣/預算等等因素，且不說是酒店、車票/機票之類的資源需要官網及一些OTA平臺才能查詢，光是景點門票以及真實的出行體驗參考AI都很難提供。
而飛豬對於旅行規劃，沒有對整個場景做整體的規劃，而是分了出行、住宿、路線、攻略等多個維度，每個垂類的維度可以進行專門的微調訓練以獲得更好的效果。
這一點對我的啓發，在未來的應用場景，也許是更小更垂類的模型能更具應用場景，也更容易誕生一些所謂的超級app。這個行業現階段需要的是瞭解AI原理並具有一定業務儲備的人，對於常規互聯網行業，門檻一定是越來越高的，如果還盲目的把它作爲備選項，我只能祝你好運。
04
如今的AI行業是逐漸迴歸理性的階段，大家慢慢意識到現階段它還不足以支撐落地完全滿足人類的產品，但千萬不要低估它。
可能我們永遠沒有想過一個問題，那就是人類到底是怎麼思考的，爲什麼很多情況我們看到一個單詞就能明白它的意思，面對複雜問題爲什麼有些人可以很好的解構有些人卻完全理解不了。
生成式對話對於大多數人來說可能並沒有多少驚豔，但第一次瞭解怎麼讓大模型具備思考能力纔是給了我最大感悟的。
前陣子在醫學行業看到一個採訪，行業內的人開始使用AI協助會診，讓大家意想不到的是在循證醫學醫學上（西醫）上訓練的大模型，給出的很多會診建議都和中醫有很高的相似性。
在此之前，有很多人認爲中醫是玄學，很多的古人經驗無法被後人論證，當大模型的出現，某種程度上是幫助我們揭示了事物的底層運行原理。
所有人類關於科幻、下意識等縹緲的思想或舉動，我一直感覺總有一天AI會告訴我們答案。
即使你沒有從事相關行業，甚至還幹着一些體力活，我還是建議大家多多瞭解這方面的知識，不必去唱多或者唱衰這些東西，真實感受它就可以。
我們，離真相很遠；你，也許無處不在
本文來自微信公衆號：都市擺渡人，作者：都市擺渡人
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