互联网潮水退去，原来产品经理也在裸泳！PM + AI ≠ AI PM；最city产品经理这样构建AI工作流；面试了100位AI PM后我想说…

1. Prompt + ChatGPT 可以替代产品经理吗？真 · 人人都是产品经理了

• Lenny’s Newsletter 在产品和增长领域非常知名，属于产品经理必看级别，作者 Lenny Rachitsky 在社交媒体和知识分享领域非常活跃。

• Mike Taylor 最近与顶级出版社 O’Reilly 合作出版了新书「Prompt Engineering for Generative AI」，是提示词领域的专家。

这是 Lenny’s Newsletter 最新推文。

Lenny Rachitsky 和 Mike Taylor 两位大佬联合进行了一项非常有趣的试验，来看看顶级 Prompt (提示词) + 最先进的大模型 (GPT-4) 结合起来，能否取代产品经理。

试验设计非常严谨。结果则让作者和读者们都惊掉下巴：AI的竞争优势，已经非常明显了！！

Mike Taylor 在文章中，提供了3个任务的提示词，并给出了每个提示词的设计策略和思考。对这部分感兴趣可以看原文 → www.lennysnewsletter.com/p/how-close…

🔔 试验设计

1. Lenny Rachitsky 在社交媒体平台 x 发帖，征集产品经理们「在工作中用 ChatGPT 尝试完成但效果不好」的例子。

2. 从中选出 3 个典型场景：制定产品战略、定义 KPI、估算功能创意的 ROI，确定具体的问题。

3. 人类的答案来自某面试网站的真实回答，AI的答案来自 Mike Taylor 把提示词输入给 ChatGPT 后得到的回复。

4. 将两份答案匿名发布在 X，由产品经理们投票评选哪份答案更好，并猜测哪份答案来自AI。

5. 统计并公布试验结果。

6. 试验有两个结果，最颠覆我们已有的认知：

• 在两个任务中，AI的答案击败了人类答案。
• 70%+ 的人能猜出来哪个答案是AI生成的，但其中很多人仍把票投给了AI。

🔔 任务1：制定产品战略

任务场景：

想象你是 YouTube Music 的产品经理。你未来一年的策略是什么？

解决方案：

A - 人类 | B - 人工智能（胜出）

投票结果：

人工智能的回答，获得了 55% 的投票 (包括平局票)。

值得注意的是，77% 的投票者其实已经意识到，解决方案B是AI生成的答案了，却依然愿意把票投给 AI！这说明人类对 AI 的输出接受度还是挺高的

🔔 任务2：定义KPI

任务场景：

你是 Airbnb 产品经理，工作任务是提高房东留存率。你会用哪些指标来衡量工作成果？

解决方案：

A - 人工智能（获胜） | 解决方案 B - 人类

投票结果：

AI生成的答案以 61% 的优势再次胜出！

这次，80% 的投票者已经准确猜到解决方案B是由AI生成的~

🔔 任务3：估算功能创意的ROI

任务场景：

你是 Uber Eats 产品经理。估算在应用程序中添加「最喜爱的餐厅」这个功能的 ROI。

解决方案：

A - 人工智能 | B - 人类（获胜）

投票结果：

这次人类的解决方案 B 以54%的优势获胜。AI以比较小的劣势惜败。

根据评论留言，人类方案胜出的主要原因，是提供了更详细的计算估算并清晰地解释了推理过程。

这的确是目前大模型的弱项之一，输得不冤。

🔔 结论

AI三局两胜，表现相当不错！！这意味着，优质 Prompt 和顶级大模型，配合起来可以释放巨大的威力，替代岗位的部分职能。

BUT!! 作者也提到，这里选择的任务比较单一，没有覆盖产品经理工作的全部职能。

不过，产品经理们！危机意识要有了！毕竟，AI的迭代速度，比人可快多了 😨

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2. 互联网产品经理何去何从？转行成为「AI产品经理」靠谱吗？

🔔 产品经理 + AI ≠ AI产品经理

产品经理们想搭上 LLM 的快车，参与到大模型相关产品的构建中？NO！难度太大。

• 求职者说，不是顶尖学历背景，不懂大模型底层机制，简历连初筛都过不了。招聘方说，大模型公司很难在互联网体系内找到可以经验复用的产品经理。

抓紧学习新知识，补齐编程和AI的知识板块，再转行做AI产品经理？NO！似乎也不行。

• 一是时间来不及，机会不等人；二是如果只有新手，那公司宁愿招聘刚毕业的大学生。

中国庞大的互联网产品经理群体，在AI这个巨大的风口面前，却找不到入局机会 😞

• 本质上来说，产品经理是互联网体系下诞生的一种分工机制。而大模型之上的生产方式和组织方式，都要被重构。

🔔 组建AI产品职能团队

而且！奉劝各位老板和团队领导，对「AI产品经理」这个岗位的候选人，要合理期待。

如果你希望一个人救项目于水火，既掌握大模型技术、洞察客户需求，又能使用正确的数据集构建效果评估方式，还能准确高效触达客户…

趁早放弃这个念头！这样的人极少，你找不到。找到了也雇不起。以上这几条，需要搭建一个AI产品职能团队，来协作完成~

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如何学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

那么我作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，希望可以帮助到更多学习大模型的人！至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。