在人工智能和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，技術(shù)的真正價值往往被誤解。短期內(nèi)，人們經(jīng)常高估其影響；然而，從長遠來看，這種變革性技術(shù)帶來的深遠影響卻常被低估。本文將探討大模型產(chǎn)品化過程中的各種挑戰(zhàn)與限制，并強調(diào)產(chǎn)品經(jīng)理在轉(zhuǎn)化技術(shù)為實際用戶價值中的關(guān)鍵角色。
最近總是看到這樣一則評論“人們往往在短期內(nèi)高估了技術(shù)帶來的價值，而在長期范圍低估了技術(shù)帶來的價值”
在技術(shù)領(lǐng)域，尤其是人工智能和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，優(yōu)秀的模型只是成功產(chǎn)品的一部分。技術(shù)的應(yīng)用確實需要一個過程，它需要與現(xiàn)有的解決方案競爭，這涉及到技術(shù)的成熟度、成本效益分析、用戶接受度等多個方面。
在這個過程中，產(chǎn)品經(jīng)理的角色是至關(guān)重要的，需要協(xié)調(diào)不同的利益相關(guān)者，確保技術(shù)能夠轉(zhuǎn)化為用戶真正需要和喜愛的產(chǎn)品。
此外，技術(shù)本身的先進性并不總是直接轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品優(yōu)勢。例如，一個過于復(fù)雜的技術(shù)可能難以向用戶解釋，或者一個計算成本過高的模型可能不適合商業(yè)化。
因此，產(chǎn)品經(jīng)理需要在技術(shù)潛力和實際應(yīng)用之間找到平衡點，確保產(chǎn)品既具有創(chuàng)新性，又具有可行性和盈利性。
一、什么是用戶價值
用戶價值=新體驗-舊體驗-替換成本
新體驗：指的是新技術(shù)帶來的全部好處和改善，包括性能提升、成本節(jié)約、操作便捷性、用戶體驗改善等。
舊體驗：表現(xiàn)有解決方案或舊技術(shù)所提供的價值和體驗。這有助于評估新技術(shù)相比舊技術(shù)帶來的實際改進。
替換成本：從舊技術(shù)遷移到新技術(shù)所需的所有成本，如經(jīng)濟成本、時間成本、培訓(xùn)成本、系統(tǒng)重構(gòu)成本等。
二、大模型和大模型產(chǎn)品的不同1. 開發(fā)訓(xùn)練
開發(fā)大模型需要強大的計算資源和專業(yè)知識。
大模型產(chǎn)品是指將大模型集成到實際應(yīng)用中的產(chǎn)品，如智能手機應(yīng)用、企業(yè)軟件解決方案等。這些產(chǎn)品不僅包括模型本身，還包括用戶界面、數(shù)據(jù)管道、系統(tǒng)集成和其他功能。
2. 資源需求
大模型在訓(xùn)練和推理過程中可能需要大量的計算資源，如GPU或TPU。大模型產(chǎn)品除了模型本身的資源需求外，還需要考慮產(chǎn)品整體的資源管理，如數(shù)據(jù)存儲、網(wǎng)絡(luò)帶寬、用戶界面的響應(yīng)速度等。
大模型在研究和開發(fā)階段，用戶體驗可能不是首要考慮的因素。大模型產(chǎn)品用戶體驗是至關(guān)重要的，包括產(chǎn)品的易用性、性能、可靠性和用戶滿意度。
4. 成本效益
大模型不一定直接面向市常大模型產(chǎn)品需要考慮市場需求、競爭分析、定價策略和商業(yè)模式。以及需要考慮如何在各種環(huán)境中穩(wěn)定運行，包括云平臺、移動設(shè)備或邊緣設(shè)備，同時還需要定期維護和更新。大模型成本主要集中在研發(fā)和計算資源上。大模型產(chǎn)品除了研發(fā)成本，還包括市場推廣、用戶支持、運營成本等。
5. 法規(guī)和倫理
大模型在開發(fā)階段可能不會直接面臨法規(guī)和倫理問題。大模型產(chǎn)品：在推向市場時，必須遵守相關(guān)的法律法規(guī)，如數(shù)據(jù)保護法規(guī)、隱私政策等，并考慮倫理問題，如算法偏見和透明度。
由此可見，大模型產(chǎn)品才是最終面對大多數(shù)用戶的東西，以及模型在產(chǎn)品化的過程中往往會添加很多限制，這些限制往往是產(chǎn)品層面的。
三、產(chǎn)品化過程的限制1. 硬件兼容性限制
一些深度學(xué)習(xí)應(yīng)用可能只支持具有特定GPU的設(shè)備，因為這些GPU提供了必要的計算能力。
2. 平臺限制
產(chǎn)品可能專為某個操作系統(tǒng)或平臺設(shè)計，如iOS或Android，這可能會限制其他平臺的用戶使用。
3. 性能優(yōu)化限制
為了確保應(yīng)用的流暢性，可能會對模型的復(fù)雜性進行限制，比如減少模型的層數(shù)或參數(shù)數(shù)量，以適應(yīng)移動設(shè)備或低功耗設(shè)備的計算能力。數(shù)據(jù)隱私和安全限制：產(chǎn)品可能需要遵守特定的數(shù)據(jù)保護法規(guī)，如GDPR或CCPA，這可能會限制數(shù)據(jù)收集和處理的方式。
4. 用戶體驗設(shè)計限制
為了簡化用戶界面和提高易用性，可能會限制某些高級功能或自定義選項，以避免用戶感到困惑。
5. 成本限制
產(chǎn)品的成本限制可能會影響模型的規(guī)模和復(fù)雜性，因為更大的模型通常需要更多的計算資源，這可能會增加成本。
產(chǎn)品可能需要定期更新，這可能會限制模型的快速迭代和改進，因為每次更新都需要經(jīng)過嚴(yán)格的測試和驗證。
這些限制確保了產(chǎn)品能夠在特定的商業(yè)環(huán)境和用戶需求中成功運行，同時也保護了用戶的利益和數(shù)據(jù)安全。
例如一個基于大模型的圖像識別應(yīng)用為例，該應(yīng)用可能面臨以下限制：
應(yīng)用只能在配備NVIDIA GPU的設(shè)備上運行。
為了保持應(yīng)用的簡潔性，一些高級的圖像編輯和處理功能被移除，只保留了基本的識別功能。
應(yīng)用不允許用戶上傳包含人臉的圖片，以遵守隱私保護法規(guī)。
為了降低服務(wù)器成本，模型的推理請求被限制在每天一定數(shù)量內(nèi)，超出部分需要額外付費。
為了確保應(yīng)用的穩(wěn)定性，模型的更新周期被設(shè)定為每季度一次，這限制了快速迭代和錯誤修復(fù)的能力。
8. 另一個例子
例如一個基于大模型的文檔分析應(yīng)用，可能會面臨上傳文檔大小的限制，并不一定是模型的能力有限，而是也產(chǎn)品化過程中的限制，例如
1、服務(wù)器的存儲空間和帶寬資源是有限的，且成本較高。限制文件大小可以防止單個用戶或少數(shù)用戶占用過多資源，確保服務(wù)的穩(wěn)定性和響應(yīng)速度。
2、大文件需要更多的計算資源來處理，如索引、分析或轉(zhuǎn)換。限制文件大小可以確保系統(tǒng)不會因為處理超大文件而變得緩慢或不穩(wěn)定。
3、上傳和下載大文件通常需要更長的時間，這可能導(dǎo)致用戶等待時間過長，影響體驗。限制文件大小可以減少等待時間，提供更流暢的用戶體驗。
因此當(dāng)產(chǎn)品經(jīng)理直接使用大模型產(chǎn)品的時候，并不有利于我們了解大模型的優(yōu)劣勢和現(xiàn)階段的水平、邊界，進一步導(dǎo)致我們不清楚如何更好的應(yīng)用達模型，改進已經(jīng)產(chǎn)品化的應(yīng)用。
優(yōu)秀的產(chǎn)品不僅需要優(yōu)秀的模型，還需要優(yōu)秀的產(chǎn)品經(jīng)理和高效的工程實現(xiàn)。從API到產(chǎn)品，這中間的轉(zhuǎn)化過程正式每一個AI產(chǎn)品經(jīng)理需要關(guān)注和了解的。
四、產(chǎn)品經(jīng)理需要知道的幾件事
探索大模型的邊界：現(xiàn)階段的大模型有哪些限制，這些限制哪些是可以通過模型的迭代得到，哪些是永遠不能解決的。了解模型的性能邊界、資源消耗、部署難度，確保用戶體驗不會因為模型的限制而受損，如通過優(yōu)化前端設(shè)計來彌補模型響應(yīng)時間的延遲。
了解大模型對于業(yè)務(wù)來說，真正的商業(yè)價值在哪里，該如何大模型的優(yōu)勢（如更高的準(zhǔn)確性、更強的泛化能力）可以幫助我們更準(zhǔn)確地定位產(chǎn)品，制定合理的產(chǎn)品策略。
本文由 @wanee 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載
題圖來自Unsplash，基于 CC0 協(xié)議
