解读

面试官抛出此题，核心想验证三件事：

1. 你是否真正理解“AI 交付的是概率”这一本质差异；
2. 能否用国内真实业务场景举例，把技术语言翻译成业务语言；
3. 是否具备把“模糊需求”拆解成可迭代指标的产品方法。
   回答时切忌只谈“算法有准确率”，而要展示“从业务痛点→概率目标→数据闭环→用户感知”的全链路认知，并体现对合规、成本、用户体验的平衡思路。

知识点

1. 交付物本质：传统软件交付的是“确定性逻辑”，AI 交付的是“概率分布”。
2. 需求来源差异：ToB/ToG 客户往往只提“提升效率”“降低风险”这类宏观 KPI；ToC 用户甚至无法准确描述自己想要什么，只能给出“感觉不准”“不够智能”等主观反馈。
3. 国内数据现状：中文公开语料稀缺、行业私有数据割裂，导致模型表现本身就带地域性、行业性随机误差。
4. 合规灰度：《个人信息保护法》《深度合成规定》要求“显著标识+可回溯”，进一步放大了结果不确定性，产品需为“概率性违规”留冗余策略。
5. 产品化方法：把“模糊需求”转译为“可接受区间”——先与客户共创定义“可接受的 Precision@Top5 下限”“可接受的漏检率经济损失上限”，再用数据闭环持续逼近区间上限。

答案

“传统软件的需求之所以确定，是因为它的交付物是‘if-else’——相同输入必得相同输出，用户可以用穷尽法验收。AI 产品交付的是‘概率’，相同输入可能输出不同结果，用户只能给‘统计型’预期，因此需求天然模糊。
在国内落地时，这种模糊性被三件事放大：
第一，客户说不清。比如某省电网提‘用 AI 识别输电线路隐患’，实际要同时兼顾‘召回率≥98%’（不能漏掉风筝挂线）和‘误报率≤5%’（不能天天半夜叫醒运维），但客户初期只给一句‘尽量别漏，也别太吵’。
第二，数据不确定。中文小样本场景下，模型在 A 省 95% 准确率，换到 B 省可能掉到 88%，客户就会认为‘产品坏了’，需求随之漂移。
第三，合规灰度。《深度合成规定》要求对 AI 生成内容做显著标识，但‘显著’到底指字体多大、颜色多深，监管没有量化标准，产品只能给概率性兜底策略。
因此，AI 产品经理的第一步不是写 PRD，而是把‘模糊需求’翻译成‘可接受区间’：和客户共创确定‘业务可承受的最大损失’，再反推出模型指标；上线后通过数据闭环持续把区间上限往右推，直到用户感知从‘可用’变为‘好用’。”

拓展思考

1. 如何让客户“感知”概率提升：国内 ToG 项目验收常看“领导演示效果”。可把 Top5 结果做成“红橙黄”三色风险卡片，用可视化把 92%→96% 的 Precision 转化为“红色卡片从 3 张减到 1 张”，让概率差异一眼可感。
2. 用“保险”对冲概率：参考人保的“AI 模型责任险”，把误报导致的经济损失打包进保费，客户不再追求 100% 准确，而愿接受 95% 准确率+风险赔付，需求谈判空间瞬间打开。
3. 把合规不确定性变成产品特性：在直播实时字幕场景，可设计“置信度低于阈值自动切换人工字幕”的兜底策略，并把切换次数作为 SLA 写进合同，既满足《网络音视频信息服务管理规定》，也让客户对“概率”有量化预期。