随着AI技术的快速发展，越来越多的产品经理开始思考如何转型为AI产品经理。然而，AI思维与传统的产品思维和用户思维有何不同？如何从数据出发，构建以提升生产力为目标的产品设计逻辑？本文从赫布理论出发，深入探讨了用户思维、产品思维与AI思维的异同，并详细解读了AI思维的四大要素：大数据、模型、算力和业务模式。
近期围绕“如何转型AI产品经理”的话题，提前进行了一些准备工作，但有一个问题，始终绕不过去。
什么是AI思维？它与产品思维、用户思维有何异同之处？
什么是AI思维？
无论用户思维、产品思维，或是AI思维，都属于思维，而不同岗位/角色的差异起点就是思维方式。
所以，今天分享“如何转型AI产品经理”的思维篇，从思维的角度，探索不同思维方式的异同点。
咱们讨论之前，先简单学习一下赫布理论——无论是用户思维、产品思维，还是AI思维，基础都是赫布理论的学习机制。
赫布理论（Hebbian Theory）是由加拿大心理学家唐纳德·赫布（Donald Hebb）于1949年首次提出的神经科学理论，主要描述了突触可塑性的基本机制。
赫布理论表明：人类大脑中有多个神经元，当一个神经元（前突触细胞）持续或重复刺激另一个神经元（后突触细胞）时，两个神经元之间的传递效能增加，形成一个细胞回路，大脑就会记住这两个事物之间的联系。
比如当你听见《婚礼进行曲》时，你就会想到自己活某个朋友的婚礼；
当你听见“可乐”时，你就会想到“可口可乐”；
当你看到一个理论时（比如赫布理论/牛顿力学等），你就会想起它背后所表达的意思以及理论提出者（前提是你经过持续或重复的相关刺激）。
这种机制就是“赫布学习”机制，它是人脑的学习机制，也是现在AI领域的神经网络的学习机制。
用户思维是以问题为核心的思考方式，它是一种感性思维。
人们是从经验中受到刺激时，人脑就会像赫布理论一样，学习到相关事物之间的联系，形成自己的认知或偏好——甚至是规律（如果它足够正确且通用的话）。
经验会改变人脑的回路，当下次遇到新问题时，人们就通过所形成的认知/偏好等，快速分类问题，甚至做出判断。
比如每当电梯即将关门时，习惯了国内的电梯设计，你会下意识伸手或腿阻拦，它会立即关门，但如果出国后，某些电梯设计时不遵循此规则，可能就会将你夹伤。
或者，你习惯了A系统的使用，它可以记忆你每次的导出模版，而换到B系统后，导出无记忆，需要你每次都自行选择模板，你就会非常恼火。
这就是用户思维的特点——以问题为原点，结合经验所形成的认知或偏好后，遇到新问题时会以此进行判断与决策。
我们再来看产品思维。
产品思维是以实现为核心的思考方式，它是一种（相对）理性思维。它是以消除信息不对称问题，提升信息传递效率为目标进行产品设计。
比如QQ/微信提升信息传递效率，解决远距离实时交流沟通的问题；淘宝/京东等提升商品信息的传递效率，打通商品流转的所有中间环节，降低双方的成本等。
但它的基础也是赫布学习理论，与用户思维的差异点是它在保留认知/偏好的基础之上，提升至方法论的程度，确保它更具有通用性。
比如用户跟你提需求说：“你们系统都是月度报表，而没有周报以及每日工时情况，这个需求提了很久，你们什么时候做？”
你会基于方法论——需求是1，方案是0——先弄清楚用户的需求背景与诉求，再思考解决方案；
你也会基于经验——用户提的是解决方案，而不是需求。它的需求是否可规则化或系统化——比如如何划分每周，每日工时是否有计算公式？
当了解清楚需求与规则后，你还需要考虑投入产出比与优先级，最终进行决策。
它跟用户思维的最大差异就出来了——用户思维是问题思维（即它是问题，且符合认知/偏好，就需要解决）；产品思维是实现思维（即需求合理，可规则化，优先级高，投入产出合理。当问题一一符合时，才需要解决）。
最后，我们来看AI思维。
用户思维与产品思维的起点，都是基于过往经验，通过所经历的事情形成事物之间的关联关系。
但有人估计过，人脑通过神经元来激活阅读理解的信息速度是每天1MB左右，而产生的信息速度却是每天2.5EB。换句话说，每天所产生的信息是你大脑所能处理信息的的2500亿倍。
当你看到这个数据差之后，可能就理解了人脑的局限，而这种局限性却是AI的能力所在。
AI思维是以数据为核心，以提升生产力为目标进行产品设计。
它是一种（绝对）理性思维——它甚至不关心事物的因果关系，而更在意的是关联关系。
比如淘宝、京东等电商平台的首页推荐产品，早先是由专业的运营人员，决策哪些选品或活动更能受到用户的喜爱，随着用户规模的激增以及用户的多样化后，再专业的运营人员，也无法精准预测每个用户的喜好——产品思维失效，而AI思维开始发挥价值。
因为产品思维是基于方法论判断一个（或多个）需求的合理性，却无法判断海量用户的需求差异和合理性，以及可能陷入盲目跟进竞品的羊群效应之中——羊群中一旦有一只羊先行，其他羊就会不假思索地跟进。
比如送外卖，如果仅考虑一个外卖员配送指定数量的外卖（如5份），则外卖员自己就可以有效设计最佳路径，而如果要考虑成千上万的外卖员以及数以百亿份的外卖，则非人力范围所在（不管是外卖员，或“专业”的产品经理）。
同时，从工作内容看，互联网产品经理的属于可视化工作（面向具体用户和需求进行页面化产品设计，解决信息效率问题），而AI产品经理属于不可视化的工作（面向无数看不见的用户进行数据化处理与决策，解决生产力问题）。
比如ChatGPT/DeepSeek等产品，如果以互联网产品视角看，它们非常简单，可看见的就是一个输入框和聊天界面，而从AI产品视角看，它们所依赖的海量的数据的采集、预训练、微调等，通过模型化的方式，实现了通用化AI产品的建设，过程中的大量工作都属于“不可见”工作。
用户思维的四大要素是：问题、效用、成本、收益；
产品思维的四大要素是：用户、需求、解决方案、价值；
AI思维的四大要素是：大数据、模型、算力、业务模式。
第一要素是大数据。AI思维是从数据出发，通过数据采集、清洗、分类、回归、聚类等方式，对现有海量数据进行分析和判断，学习内在规律后，对新数据/新问进行预测。
它与产品思维是从用户出发，已经发生了本质的不同，导致如果想转型AI产品经理，必须从用户思维转向数据思维，从可视化界面转为“不可见”的数据，从以一个具象的用户转向不具象的数据。
第二要素是模型。人脑是由大脑的神经元之间的重复连接，产生事物之间的联系，从而做出决策，而AI的本质，也是对大脑的“模仿”和超越。
人脑的决策模型是神经网络，而AI决策是以人工神经网络为基础的模型。
以深度学习为例。它的基础是人工神经网络，而关键的模型是卷积神经网络（即CNN）和循环神经网络（即RNN）。
卷积神经网络是在感知机三层结构（即输入层、隐藏层、输出层）的基础上，增加了多个层级（即输入层、卷积层、池化层、全连接层），让每个神经元分别负责不同的任务，最终可实现单一事务的识别（比如图像识别、物体识别等）。
比如输入层是对图像进行预处理，降低图像识别的维度，卷积层的神经元是负责提取图像中的某个局部的关键特征点（比如提取小猫的头部、身体等），池化层是对图像进行压缩降维，减少计算量，全连接层是负责将前面所有层的数据，连接组合起来（比如将小猫头部、身体、四肢等局部组合起来），然后识别出来物体（比如如它是一只小猫）。
卷积神经网络识别的是独立的事件（比如它非常适用于图片识别），却不能进行连续性的识别或预测。
比如“今天分享的内容比较多，但它们都是关于（）”。
如果要对这句话进行填空，联系上下文后，应该可以得到答案（即思维方式或AI），但卷积神经网络做不到，而循环神经网络则可以。
循环神经网络“只有”三层：输入层、隐藏层、输出层，但其隐藏层内部是循环反复的，它可以接受新输入信息，同时自循环收集上一次的内容，它就具备了记忆、连接上下文的能力——特别适用于自然语言翻译、语音识别等领域。
第三要素是算力。大数据的处理与预测，可实现的核心就在于算力。我们常见的算力系统是电脑、手机、人脑等，它们是可以提供一部分算力，但对于AI来说，远远不够。
它需要大规模的计算机集群，将成百上千的算力系统连接起来，形成一个计算集群，才可以进行大规模运算。比如谷歌实验室的谷歌大脑就是将16000台计算器连接在一起，才能实现强大的自主学习。
当然，除了计算器集群外，算力本身还需要GPU架构，它可以更好的实现深度学习模型的运算，这也是英伟达成为AI时代的“最佳送水人”的原因所在。
第四要素是业务模式。无论是产品思维，还是AI思维，最终都要落地在一个场景上，这也是互联网产品经理与AI产品经理最大的相似之处。
比如金融领域，之前的放贷模式是依赖人工进行借贷人得征信调查工作，如果良好则发放；否则就不发放。这种模式的效率低下，成本高，无法规模化，而这就是AI的最佳落地应用场景之一。
再比如教育行业。从早期的拍照搜题+双师大班网课，到现在的人工智能学习机、人工智能教辅等的落地应用，都是在AI的加持下，用更高效、更低成本的方式，重新完成了对场景的重构。
作为一名学习者，本文学习和“借用”了最近读到的一些前辈的书籍里的部分案例与内容（尤其是丁磊老师所著的《AI思维：从数据中创造价值的炼金术》）。
如果你想原汁原味的学习，建议直接阅读对应书籍；
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专栏作家
邢小作，微信公众号：产品方法论集散地，人人都是产品经理专栏作家。一枚在线教育的产品，关注互联网教育，喜欢研究用户心理。
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