本文整理自文因互聯(lián)CEO鮑捷博士于2017年5月13日參加職人社與愛(ài)因互動(dòng)聯(lián)合舉辦的活動(dòng)———『AI時(shí)代的產(chǎn)品經(jīng)理』所做的演講。

我有一個(gè)好想法，就差一個(gè) AI 了

今天我特別想跟大家分享一下，人工智能產(chǎn)品在「演進(jìn)」上的一些體會(huì)。

人工智能產(chǎn)品一個(gè)核心特點(diǎn)就是「演進(jìn)」。也就是說(shuō)「你很難一下子達(dá)到那個(gè)地方」，這可能是與傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品很不一樣的地方。

互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)存在很多年了，在產(chǎn)品經(jīng)理的人才積累上大概已經(jīng)過(guò) 10 萬(wàn)的數(shù)量級(jí)了吧。對(duì)比國(guó)內(nèi)人工智能的導(dǎo)師儲(chǔ)備也不過(guò)數(shù)百人，國(guó)內(nèi)人工智能相關(guān)專(zhuān)業(yè)出來(lái)的研究生可以估算不會(huì)太多。這里面又有多少會(huì)成為人工智能工程師呢？而人工智能產(chǎn)品經(jīng)理就更少了。

所以，在中國(guó)現(xiàn)在做人工智能的產(chǎn)品，跟我們以前做互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品很不一樣。單從人才供給來(lái)說(shuō)，無(wú)論是產(chǎn)品經(jīng)理、工程師，還是往上一層的架構(gòu)層面的人，都只是傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng) 1/10 到 1/100 這樣的數(shù)量級(jí)。

工程領(lǐng)域有一個(gè)原則，任何系統(tǒng)的架構(gòu)你設(shè)計(jì)得再好，當(dāng)系統(tǒng)面對(duì)的問(wèn)題規(guī)模的數(shù)量級(jí)上升，或者下降，這個(gè)架構(gòu)就會(huì)出問(wèn)題。那么，我們互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)上的產(chǎn)品設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)是為過(guò)去的規(guī)模的問(wèn)題所設(shè)計(jì)的，我們現(xiàn)在碰到了新問(wèn)題，還可以用原來(lái)的方法來(lái)做嗎？我覺(jué)得肯定是不一樣的。今天就來(lái)探討幾個(gè)不一樣的地方。

現(xiàn)在很多人在談這種焦慮感——人工智能要顛覆這個(gè)、要顛覆那個(gè)。我昨天看到微軟 AI 負(fù)責(zé)人沈向陽(yáng)老師在說(shuō)計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)要在 10 年之內(nèi)識(shí)別所有的東西。過(guò)去我們常說(shuō)「我有一個(gè)好想法，就缺一個(gè)程序員/產(chǎn)品經(jīng)理了」，今年大家都改口「我的想法就缺 AI 了」。

但人工智能對(duì)社會(huì)的顛覆其實(shí)還沒(méi)有發(fā)生，并且這個(gè)顛覆也是沒(méi)那么容易發(fā)生的。因?yàn)槿斯ぶ悄艿馁Y源是很稀缺的。稀缺資源造成現(xiàn)在組建一個(gè)人工智能團(tuán)隊(duì)，就一個(gè)字——「貴」?，F(xiàn)在一個(gè)北清畢業(yè)的博士的入門(mén)價(jià)格 BAT 能給他開(kāi)到 60萬(wàn)*。過(guò)去我有看過(guò)其他人的團(tuán)隊(duì)預(yù)算，十個(gè)人的機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)，初期需要投入上千萬(wàn)。由于人才的稀缺，決定了這個(gè)風(fēng)險(xiǎn)不但來(lái)自于業(yè)務(wù)更來(lái)自于團(tuán)隊(duì)本身，少了任何一個(gè)人都很填上這個(gè)坑。（編者注：具體數(shù)字有待考據(jù)）

理解人工智能的局限性

其實(shí)，目前的 AI 技術(shù)并不是那么靠譜，還是不成熟的。人工智能已經(jīng)經(jīng)歷了兩次大型 AI 寒冬了，小的冬天不計(jì)其數(shù)，我就經(jīng)歷過(guò)其中兩次小寒冬（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和語(yǔ)義網(wǎng)）。這次的熱潮還會(huì)不會(huì)有冬天？有人說(shuō)不會(huì)，但我已經(jīng)被咬兩次了，我不敢這么樂(lè)觀。

因?yàn)槿斯ぶ悄墁F(xiàn)在還是“人工智障 ”的成分居多。我們做產(chǎn)品，更多是從人工智障開(kāi)始做的。

2000 年，我在MIT研究期間的導(dǎo)師 Tim Berners-Lee（注：英國(guó)計(jì)算機(jī)科學(xué)家、萬(wàn)維網(wǎng)的發(fā)明者，南安普頓大學(xué)與 MIT 教授） 曾告訴大家，未來(lái)會(huì)是語(yǔ)義網(wǎng)的。當(dāng)時(shí)實(shí)驗(yàn)室成果讓大家很樂(lè)觀地認(rèn)為可能 10 年之內(nèi)就能在消費(fèi)者領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)語(yǔ)義網(wǎng)。2001 年他在 《科學(xué)美國(guó)人》相關(guān)領(lǐng)域中的描述的產(chǎn)品就很像是 Siri，但當(dāng)我們做了 10 年以后，我們發(fā)現(xiàn)我們遠(yuǎn)遠(yuǎn)低估了這個(gè)開(kāi)發(fā)難度?，F(xiàn)在 16 年過(guò)去了，我們還是沒(méi)有達(dá)到他描述的對(duì)話機(jī)器人的技術(shù)水準(zhǔn)。

編者注：語(yǔ)義網(wǎng)是對(duì)未來(lái)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)設(shè)想，現(xiàn)在與 Web 3.0 這一概念結(jié)合在一起，作為 3.0 網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的特征之一。簡(jiǎn)單地說(shuō)，語(yǔ)義網(wǎng)是一種智能網(wǎng)絡(luò)，它不但能夠理解詞語(yǔ)和概念，而且還能夠理解它們之間的邏輯關(guān)系，可以使交流變得更有效率和價(jià)值。語(yǔ)義網(wǎng)核心是：通過(guò)給萬(wàn)維網(wǎng)上的文檔 （如：HTML文檔、XML文檔）添加能夠被計(jì)算機(jī)所理解的語(yǔ)義「元數(shù)據(jù)」（外語(yǔ)：Meta data），從而使整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)成為一個(gè)通用的信息交換媒介。

所以，我們今天看到的很多的事情，比如知識(shí)圖譜、深度學(xué)習(xí)，從一開(kāi)始的一個(gè)想法，到工程上、到產(chǎn)品上，最后落地到商業(yè)上是一個(gè)很漫長(zhǎng)的歷程，通常需要 30 到 40 年。所以當(dāng)我們看到一些實(shí)驗(yàn)性的成果，我們應(yīng)該把自己的興奮壓一壓，因?yàn)檫@中間有很多不靠譜的坑。

人工智能的技術(shù)瓶頸不是要代替智人作為動(dòng)物的那一部分，而在于代替我們最近幾千年發(fā)展起來(lái)的那些認(rèn)知能力，也就是我們有了符號(hào)思維能力之后的智能。在學(xué)術(shù)上體現(xiàn)在，深度學(xué)習(xí)這種算法在不同領(lǐng)域上起到的改變是不一樣的，它可以讓語(yǔ)音和圖像的識(shí)別能力前進(jìn)了一大步，但是在自然語(yǔ)言處理或是知識(shí)圖譜這方面的提高只有 1-2%。比如說(shuō)，假設(shè)傳統(tǒng)的自然語(yǔ)言分詞算法可以達(dá)到 88% 的正確率，那么深度學(xué)習(xí)算法在準(zhǔn)確率上可能做到 89-90%。但是深度學(xué)習(xí)可以把視覺(jué)識(shí)別的準(zhǔn)確率提升了 10-20%。

為什么會(huì)有這種區(qū)別呢？

原因是「識(shí)別」這件事情是哺乳動(dòng)物的智能，不僅僅限于人類(lèi)。你家的小貓小狗會(huì)識(shí)別出你跟別人不一樣。深度學(xué)習(xí)可以在這種自然能力的處理上有很不錯(cuò)的表現(xiàn)。但是語(yǔ)言和文字這種符號(hào)思考能力是近幾千年歷史上發(fā)展出來(lái)的，跟傳統(tǒng)的信號(hào)處理能力非常不一樣。

所以，現(xiàn)在的算法是有局限性的，我們?cè)跇?gòu)建人工智能系統(tǒng)的時(shí)候要理解它的局限性。

關(guān)注路徑，而非直奔目標(biāo)

移動(dòng)時(shí)代互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理培養(yǎng)的直覺(jué)是：剛需、極致。但是在人工智能領(lǐng)域，這樣直奔主題的直覺(jué)未必能成功。人工智能產(chǎn)品由于其復(fù)雜性，其設(shè)計(jì)核心是其中間路徑而非最終目標(biāo)。

我們移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代在制定項(xiàng)目的時(shí)候，常會(huì)先有一個(gè)明確的目標(biāo)。但是怎么完成一個(gè)項(xiàng)目不是由目標(biāo)所決定的，是路徑?jīng)Q定的。

一群老鼠開(kāi)會(huì)要做風(fēng)控，貓來(lái)抓老鼠之前做一個(gè)預(yù)警。怎么做呢？大家定了一個(gè)明確的目標(biāo)，在貓脖子上系鈴鐺。問(wèn)題是，哪只老鼠來(lái)做這件事呢？怎么做呢？

這就是路徑。

路徑有很多層含義。

別人的目標(biāo)不是你應(yīng)該效仿的終點(diǎn)，別人的路徑更不是你要效仿的路徑。BAT 的終點(diǎn)不是你的終點(diǎn)。我剛開(kāi)始創(chuàng)業(yè)的時(shí)候，特別喜歡看別的架構(gòu)師的那些架構(gòu)，認(rèn)真地做筆記，但當(dāng)我開(kāi)始認(rèn)真搭建自己項(xiàng)目的架構(gòu)時(shí)，我還是不知道這個(gè)邏輯是什么，為什么這么搭。因?yàn)檎麄€(gè)項(xiàng)目的演進(jìn)過(guò)程中，最重要的事情不是最終公布出來(lái)的那些，而是沒(méi)有被公布出來(lái)的。你最終學(xué)習(xí)到的都是一些切片，無(wú)論是他的終點(diǎn)、還是所謂的路徑，其實(shí)都是他 90% 預(yù)想的路徑被否定之后的一些切片。

探索新生事物的過(guò)程中，「被否定的痛苦」，才是真正的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

痛苦是不可復(fù)制的，哪怕是我們?cè)趯W(xué)習(xí)別人總結(jié)經(jīng)驗(yàn)、路徑形成的方法論。方法論的復(fù)制，也是建立在海量的痛苦當(dāng)中。我們都知道找到實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的路徑很關(guān)鍵，但是沒(méi)有人會(huì)告訴你路徑在哪里，只有靠自己去摸索。即使是「元方法論」（Meta 方法論），也只能幫助我們?cè)诤Ａ康牟淮_定因素中，去找到幾個(gè)確定的點(diǎn)，減少死亡的概率。

AI 產(chǎn)品路徑設(shè)計(jì)方法論

1. 成本問(wèn)題

我們?cè)谠O(shè)計(jì)人工智能產(chǎn)品的時(shí)候，會(huì)有種種不靠譜的因素在制約產(chǎn)品。我們只有快速的迭代，Lean startup（精益創(chuàng)業(yè)） 降低成本，才能提高我們的成活率。盡管互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和 AI 產(chǎn)品不一樣，但是快速迭代是一個(gè)通用的方法論。

2. 不確定性拆分

把大的不確定性切成小的，切成小的不確定性。這個(gè)方法可以幫助我們?cè)谌斯ぶ钦现袑ふ业饺斯ぶ悄堋?/p>

3. 必須有業(yè)務(wù)基礎(chǔ)系統(tǒng)

像我這種技術(shù)出身的人，都會(huì)有一個(gè)做偉大的人工智能系統(tǒng)的夢(mèng)想。但實(shí)際上數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)跟智能系統(tǒng)有什么區(qū)別？其實(shí)者兩者在角色上是非常接近的，他們都是一種支持系統(tǒng)，支持系統(tǒng)是沒(méi)辦法離開(kāi)基礎(chǔ)業(yè)務(wù)去獨(dú)立工作的。

如果說(shuō)真正好的產(chǎn)品是一塊蛋糕，那里面的精華一定是基礎(chǔ)業(yè)務(wù)系統(tǒng)；人工智能系統(tǒng)可能連一個(gè)糖衣都算不上，它可能是蛋糕頂上的那個(gè)小櫻桃。2016 年某銀行花了一年的時(shí)間來(lái)做出一個(gè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，系統(tǒng)有豐富AI模塊但內(nèi)部業(yè)務(wù)部門(mén)都不愿意用。這里面只有報(bào)表系統(tǒng)，把 Excel 的 Copy、Paste 功能做進(jìn)去了，真正打中了剛需，然后業(yè)務(wù)部門(mén)才逐漸接受了智能的附加功能。

4. 中間節(jié)點(diǎn)是在考驗(yàn)所有人的耐心

由于人工智能系統(tǒng)不靠譜、周期長(zhǎng)，所以一個(gè)人工智能系統(tǒng)從投入到產(chǎn)出中間要有很長(zhǎng)的周期，內(nèi)部、外部、包括投資人在內(nèi)的參與方的耐心很容易耗盡。怎么在耗盡之前達(dá)到中間節(jié)點(diǎn)？這里面最大的風(fēng)險(xiǎn)，并不是來(lái)自于技術(shù)，而是怎么做好中期管理。

做人工智能的產(chǎn)品，不要直奔主題而去。做金融，就不要直接去做投資研究系統(tǒng)。做醫(yī)療，不要直接做診斷系統(tǒng)。做招聘，不要直接做人才匹配系統(tǒng)。直奔主題的失敗不是特例，很多大公司都是上來(lái)就做一個(gè)特別大的系統(tǒng)， 90% 都會(huì)失敗。

AI 產(chǎn)品特性：可演進(jìn)性

人工智能系統(tǒng)是非常復(fù)雜的系統(tǒng)。但是復(fù)雜在英文中有兩種表達(dá)方式，Complex 和 Complicated，這兩種是不一樣的。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品是一個(gè) Complex 的系統(tǒng)，而人工智能應(yīng)用，可以類(lèi)比生物，是由千億個(gè)小元件精細(xì)配合完成的，是 Complicated 系統(tǒng)。Complex 的系統(tǒng)強(qiáng)調(diào)的是Scalability，規(guī)模能力，擴(kuò)張能力。而人工智能產(chǎn)品需要的是 Evolvability 可演進(jìn)性。類(lèi)比而言，一百億個(gè)草履蟲(chóng)組合在一起不能合成一個(gè)人，但人工智能系統(tǒng)也是需要從細(xì)胞開(kāi)始進(jìn)化的。

人工智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法論要根根據(jù)這個(gè)區(qū)別去做改進(jìn)。

蓋爾定律說(shuō)，一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)是沒(méi)法自頂之下進(jìn)行設(shè)計(jì)的；如果一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)從一開(kāi)始的設(shè)計(jì)不是切實(shí)可行的，那么到后面的修修補(bǔ)補(bǔ)也是無(wú)法讓它切實(shí)可行的；復(fù)雜系統(tǒng)必須從一個(gè)切實(shí)可行的簡(jiǎn)單系統(tǒng)重新開(kāi)始做。

從頂向下去設(shè)計(jì)的復(fù)雜系統(tǒng)無(wú)一例外都會(huì)是失敗的。一個(gè)切實(shí)可行的復(fù)雜系統(tǒng)勢(shì)必是從很多個(gè)切實(shí)可行的簡(jiǎn)單系統(tǒng)發(fā)展而來(lái)的。在大公司里面可能需要你交付一個(gè)預(yù)算是 2、3 億的復(fù)雜產(chǎn)品，失敗了也就是失敗，當(dāng)成本攤薄之后可能是可以過(guò)日子的。但是這個(gè)成本對(duì)于創(chuàng)業(yè)公司來(lái)說(shuō)，是不可能實(shí)現(xiàn)的。在過(guò)去將近 20 年的時(shí)間里，我做過(guò)很多 AI 相關(guān)的項(xiàng)目，大部分都悲慘失敗了。我在現(xiàn)在的項(xiàng)目（文因互聯(lián)）里，有很多具體的小嘗試，有些還是失敗的。但我們可以把大的失敗、切分成小的失敗，讓每一個(gè)失敗都成為離成功更進(jìn)的墊腳石。這是讓 AI 產(chǎn)品落地的根本。

那么， AI 公司可以交付什么？

我們有四種選擇——零件、工具、解決方案、系統(tǒng)。我們?cè)趯?shí)際解決問(wèn)題的時(shí)候，我們很難交付一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)。優(yōu)秀的 AI 創(chuàng)業(yè)者不約而同地選擇一種路徑，為了設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)一個(gè)通用系統(tǒng)，不得不先做包工頭，做了一個(gè)一個(gè)的解決方案，從解決方案里面總結(jié)一個(gè)系統(tǒng)出來(lái)。

好的產(chǎn)品是總結(jié)出來(lái)的，并不是設(shè)計(jì)出來(lái)的。我們從具體的小事情開(kāi)始做起來(lái)，當(dāng)我們完成了 10 個(gè)解決方案的時(shí)候，我們或可以從當(dāng)中總結(jié)出一個(gè)系統(tǒng)出來(lái)。當(dāng)我們連解決方案都找不到時(shí)，我們就需要從零件、工具開(kāi)始做起來(lái)的。

每一個(gè)產(chǎn)品的背后都是有科技樹(shù)的。一個(gè)產(chǎn)品首先需要很多零件去制造工具，沒(méi)有工具就沒(méi)有解決方案，沒(méi)有解決方案就沒(méi)有系統(tǒng)。以火車(chē)鐵路系統(tǒng)為例，鐵路在火車(chē)出現(xiàn)之前就存在了，后來(lái)出現(xiàn)蒸汽機(jī)之后又經(jīng)過(guò)了瓦特的改良，過(guò)了很長(zhǎng)一段時(shí)間才有了火車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)。在這個(gè)案例里，零件——平行運(yùn)動(dòng)連桿、工具——蒸汽機(jī)、解決方案——礦山抽水，最后就有了系統(tǒng)——火車(chē)鐵路系統(tǒng)。就像蒸汽機(jī)一開(kāi)始也不是應(yīng)用在火車(chē)上，而是礦山抽水系統(tǒng)上。一個(gè)解決方案產(chǎn)生價(jià)值的時(shí)候，你會(huì)想象不到，后面會(huì)有什么機(jī)會(huì)發(fā)生。

再比如，我們現(xiàn)在在微信上實(shí)現(xiàn)的電視電話，跟我們20年前設(shè)計(jì)的解決方案也是不一樣的。我們當(dāng)時(shí)的電子工程師，想的是怎么能夠設(shè)計(jì)一套編碼系統(tǒng)，讓視頻電話在電視系統(tǒng)里跑起來(lái)。我們?cè)谠O(shè)計(jì)這個(gè)方案的時(shí)候連 CCD （圖像傳感器）也不夠成熟，我們?cè)O(shè)計(jì)了一系列的光學(xué)的模擬信號(hào)去實(shí)現(xiàn)這件事。在這個(gè)案例里面，零件—— CCD 圖像傳感器，工具——攝像頭，解決方案—— PC 視頻聊天，最后就有了系統(tǒng)——「電視電話」。每一個(gè)工具、每一個(gè)理念，都有它當(dāng)時(shí)的作用，在構(gòu)造一個(gè)系統(tǒng)的時(shí)候，我們把這些中間節(jié)點(diǎn)找到他們的應(yīng)用場(chǎng)景，然后去培育這個(gè)技術(shù)。這是所有復(fù)雜系統(tǒng)的統(tǒng)一的規(guī)律。

產(chǎn)生偉大的AI公司需要可演化的產(chǎn)品。直奔市場(chǎng)、用戶(hù)、需求所要求的主流剛需而去，就是讓 AI 產(chǎn)品失敗的保證書(shū)。

其實(shí)不僅是AI公司吧，演進(jìn)也是很多更早的互聯(lián)網(wǎng)公司的特點(diǎn)。雅虎是從分類(lèi)目錄開(kāi)始做的，兩個(gè)創(chuàng)始人 8 個(gè)月時(shí)間，手工地做出來(lái)了分類(lèi)目錄，巨頭完全看不起。后來(lái)他的網(wǎng)站演化成了門(mén)戶(hù)。而一個(gè)從一開(kāi)始就想做門(mén)戶(hù)的公司，花了 600 億美金才明白這個(gè)道理。這就是 AT&T 的故事，早期的虛擬的互聯(lián)網(wǎng)接入服務(wù)供應(yīng)商（ISP） 之一，在沒(méi)有 Web （1990 年面市）之前，就做了訂票、天氣等應(yīng)用。 當(dāng) Web 開(kāi)始出現(xiàn)的時(shí)候，它想做一個(gè)門(mén)戶(hù)，把所有的用戶(hù)都包含在平臺(tái)上，當(dāng)時(shí)為了維護(hù)這個(gè)封閉花園它前前后后花了 600 億美金，最終還是無(wú)奈破產(chǎn)。

另外一個(gè)演進(jìn)的例子是 Pinterest。Pinterest 一開(kāi)始也是做電商導(dǎo)購(gòu)系統(tǒng)，然后失敗了。在這個(gè)過(guò)程當(dāng)中發(fā)現(xiàn)大家對(duì)他們的圖片分享非常喜歡，于是他們把其他功能扔掉了，就做圖片的分享。他們簡(jiǎn)化為非常簡(jiǎn)單的工具：菜譜的圖片分享。后來(lái)經(jīng)過(guò)幾年演化之后，才又做回了導(dǎo)購(gòu)系統(tǒng)。

很多人工智能產(chǎn)品的公司在發(fā)展過(guò)程中會(huì)有場(chǎng)景躍遷。比如出門(mén)問(wèn)問(wèn)，開(kāi)始做出行 App ，后來(lái)做了手表、車(chē)載導(dǎo)航；云知聲的發(fā)展，最早的業(yè)務(wù)是搜音樂(lè)，后來(lái)做了語(yǔ)音云，為很多行業(yè)的產(chǎn)品方案，下一步的場(chǎng)景包括智能家居。文因互聯(lián)一開(kāi)始做的是金融搜索，現(xiàn)在我們?cè)谧鼋鹑谧詣?dòng)化報(bào)告的機(jī)器人，未來(lái)可能會(huì)演化到智能資管或者智能投顧。

做智能金融、法律、醫(yī)療產(chǎn)品演化的一般的中間節(jié)點(diǎn)是什么？這個(gè)問(wèn)題我也沒(méi)有答案。這個(gè)是要大家去探索的。

產(chǎn)品是團(tuán)隊(duì)的映射

康威定律講的是產(chǎn)品演化更底層的問(wèn)題：產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)映射了產(chǎn)生它的團(tuán)隊(duì)的結(jié)構(gòu)，可演化的產(chǎn)品需要可演化的團(tuán)隊(duì)。每一個(gè)公司的成員和架構(gòu)跟它的產(chǎn)品會(huì)有很大的相關(guān)性。公司的成員都會(huì)決定你的產(chǎn)品是什么樣子，而我們剛剛提到做 AI 產(chǎn)品最重要的一個(gè)特質(zhì)就是要具有演化性。也就是說(shuō)產(chǎn)生這個(gè)產(chǎn)品的人的集合，一定是要具有演化性的。

關(guān)于如何組建團(tuán)隊(duì)，我們會(huì)聽(tīng)到各種不同的方案或者聲音。有些團(tuán)隊(duì)會(huì)強(qiáng)調(diào)技術(shù)，有些團(tuán)隊(duì)會(huì)強(qiáng)調(diào)領(lǐng)域?qū)＜遥行┐髮W(xué)出來(lái)的公司會(huì)強(qiáng)調(diào)算法，也有人說(shuō)要強(qiáng)調(diào)一針見(jiàn)血的領(lǐng)域洞察力，要一眼看出用戶(hù)需求在哪里。

團(tuán)隊(duì)演化遇到的最大的一個(gè)難題就是，如何把技術(shù)專(zhuān)家和領(lǐng)域?qū)＜胰诤显谝黄?，特別是兩種人都是明星的時(shí)候。以我們自己為例，我們做金融領(lǐng)域的知識(shí)圖譜，金融和技術(shù)這樣兩種人都是我們團(tuán)隊(duì)需要的，但更重要的一點(diǎn)就是團(tuán)隊(duì)有沒(méi)有演化的基因和認(rèn)識(shí)。

十幾年前語(yǔ)義網(wǎng)概念大熱的時(shí)候，市面上有幾百家公司，現(xiàn)在這些公司很多都沒(méi)有聲音了。這背后有一個(gè)重要原因就是明星的沉沒(méi)成本，我們剛才一開(kāi)始就提到過(guò)，現(xiàn)在做 AI 的創(chuàng)業(yè)的人很貴很少，所以你的市場(chǎng)上找到的創(chuàng)業(yè)者都是明星。

這是很可怕的事情，因?yàn)槊餍呛茈y去做臟的小的事情。明星可以加入任何一家公司去做合伙人，或者在大公司里拿到 200 萬(wàn)或 500 萬(wàn)的年薪，這些人不會(huì)去做小事情。Twine 是做語(yǔ)義網(wǎng)的明星企業(yè)，黃金配置的團(tuán)隊(duì)成員，公司的 Slogan 是 Tie it all together.。所以他們一上來(lái)就做一整套的工具鏈。過(guò)程中遇到了各種各樣的問(wèn)題，團(tuán)隊(duì)花了很高的成本，但是產(chǎn)品性能表現(xiàn)很差。后來(lái)沒(méi)挺住，公司死掉了。盡管他們擁有最好的領(lǐng)域?qū)＜液图夹g(shù)專(zhuān)家，一旦開(kāi)始去追求這么大的目標(biāo)，也是很難把這件事做成。

所以，找到一個(gè)「明星」是大家的幸運(yùn)。但是如果這個(gè)明星不能夠控制自己的沉沒(méi)成本的話，就是大家的不幸。

所以更多的時(shí)候我們是要去構(gòu)造一個(gè)可生長(zhǎng)的團(tuán)隊(duì)，這個(gè)團(tuán)隊(duì)一開(kāi)始可能沒(méi)有那么厲害，但一定是讓團(tuán)隊(duì)充分了解到什么叫做演化，什么是迭代，了解技術(shù)能干什么，尤其理解技術(shù)不能干什么。如果團(tuán)隊(duì)真的能夠理解這些，那在這個(gè)漫長(zhǎng)的周期里，它是不會(huì)放棄的。

這里我列舉的幾個(gè) AI 時(shí)代的從業(yè)者需要具備的能力。其實(shí)這些也并完全新，很多是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代積累下來(lái)的經(jīng)驗(yàn)，在精益方法論中也有過(guò)討論。

• 不要追求虛幻的確定性。我們?cè)诿鎸?duì)新生的需求時(shí)，我們會(huì)覺(jué)得自己需要一個(gè)專(zhuān)家來(lái)告訴我們?cè)趺慈プ?；或者一件事我們不知道怎么做，但是有大公司做了，我們就跟著大公司做；或者我們想不出這個(gè)產(chǎn)品是怎么來(lái)的，讓項(xiàng)目客戶(hù)告訴我們?cè)撛趺醋?。這些想法一點(diǎn)都不錯(cuò)，但要記住，這是一種虛幻的確定性，它會(huì)在某個(gè)程度上讓你感到很舒適。但是最終如果不能克服這種對(duì)不確定性的恐慌，我們是很難演化的。
• 我們要善于做精益創(chuàng)業(yè)，善于做分解。把大的失敗切成小的失敗，做好快速迭代。我寫(xiě)過(guò)一篇文章，叫做任務(wù)分解的五個(gè)動(dòng)作，這是需要重復(fù)練習(xí)的。比如說(shuō)怎么寫(xiě)好一個(gè) OKRs（目標(biāo)管理文章見(jiàn)職人社其他分享），這件事到現(xiàn)在為止對(duì)我來(lái)說(shuō)還是很大的挑戰(zhàn)。
• 要有交付的態(tài)度。交付是說(shuō)每一件事情都要在一定的時(shí)間內(nèi)，按天/周/月來(lái)交付一件可用的產(chǎn)品。我們不做復(fù)雜的大工程，但是我們做的每一期工作都要做到有一點(diǎn)點(diǎn)價(jià)值的，成為下一階段工作的跳板。以我們團(tuán)隊(duì)為例，最近我們?cè)谧鲋R(shí)提取，一開(kāi)始團(tuán)隊(duì)對(duì)這次工期完全沒(méi)有信心。我說(shuō)能不能達(dá)到 85% 的正確率？大家都不知道。于是我們就坐下來(lái)一起來(lái)分析知識(shí)提取上有什么困難，做了一次錯(cuò)誤歸因、持續(xù)交付。這次談話并沒(méi)有談到任何算法層面上的問(wèn)題，但是交付讓團(tuán)隊(duì)更有信心了，也很快就達(dá)到了目標(biāo)。
• 溝通、復(fù)盤(pán)。溝通和復(fù)盤(pán)都是在職場(chǎng)大家都會(huì)面對(duì)的，我就不多說(shuō)了。
• 本錢(qián)能力。沒(méi)有本錢(qián)，不是團(tuán)隊(duì)不打仗的理由；我們打仗是為了賺本錢(qián)。只要可以做到交付，本錢(qián)就會(huì)不斷的積累。

總結(jié)今天所說(shuō)，濃縮為一句話：從小事做起！

作者：鮑捷，文因互聯(lián)CEO

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