产品经理 AI 学习地图：从入门到精通的完整指南
到处都喊着让大家学 AI，具体学什么？人人都说要掌握 AI，那掌握了的标准是什么？不同行业、不同职业、不同业务需求的职场人们，在学习使用、掌握 AI 时，应该从哪里入手？
这是「职场人如何学 AI」系列文章的第 1 篇，我会结合过去近十年的职场经验与最近一年使用 AI、教学 AI 的感悟，从岗位和行业角度，为各位职场人提供一套从 0 到 1 的 AI 学习地图。
这篇先从产品经理开始。
我第一次以产品经理的身份做项目到今天正好 10 年了。那时候带着一个程序员和一个商务地推，用微信服务号 + 口袋通（现在叫有赞）搭了一个'昌平本地版滴滴'：关注公众号后，发送地理位置，就可以得到在 1 公里内'趴活儿'的司机名单，下单就会有师傅联系来接你。
今天 AI 时代，跟十几年前微信服务号时代很像：很多过去需要写个网站、开发 APP 才能实现的产品想法，在服务号上可以轻松搞定。
我就是在那时候，自学入门了 PHP 编程，虽然到现在依然是入门级别，但那个入门水平让我在之后十年跟程序员协作时的效率大幅度提高。
那时候，好像学会了 PHP 语言，就会开发微信服务号产品了。但开发一个微信服务号产品，就是写一段 PHP 程序么？显然不是，因为后来基于微信服务号爆火的裂变产品，根本驱动力并不是 PHP 语言，而是对微信生态的理解。
那么，当我们身处 AI 时代时，要让自己的产品 AI 化或者开发一款 AI 产品，应该如何理解 AI？
今天的 AI 是什么？
今天当我们提到 AI 时，它即是生成式大语言模型、又是 ChatGPT 这类 AI 工具、也可能是某个具备智能交互的产品。
但对于使用或利用 AI 的产品经理来说，这些说法都不利于我们学会掌握它。
我们可以去了解 Transformer 注意力神经网络机制、了解 MoE 架构、了解 Embedding 嵌入向量化，但这些东西就像 PHP 一样可以让你与程序员的沟通效率更高，但不能帮你设计出好爆款产品。
AI 是一项新技术，但对产品经理而言，要了解的一定不是技术本身，而是这项技术带来的交互革新。
再次以微信服务号为例，它的出现让产品开发变得简单的原因是'用户交互的基座和交互方式已经设计好了，你只需要关注交互背后的实现逻辑。'
今天的 AI 所带来交互革新更强：用户即便无法需要提供太多信息、产品也不具备更强的知识信息储备，交互体验依然可以很良好。
因为 AI'生成'了一些东西，弥补了用户和产品之间缺失的信息。
所以，对产品经理而言，你去了解学习 AI 是什么时，应该把注意力放在'生成式 AI'上。
以下是我建议你在学习 AI 时，优先要搞懂、搞透的问题：
- 什么是生成式 AI？
- 生成式 AI 与过往 AI 差异和优劣势是什么？
- 为什么生成式 AI 可以革新交互？
- 基于'生成式'特性的 AI，在应用到产品设计时的优势和短板是什么？
在完成了这些基础认知的搭建后，再去学习如何使用 AI、如何撰写提示词、如何把 AI 引入产品甚至开发 AI-Native 产品才有意义。
如何用好 AI？
与其他职场岗位不同，对产品经理而言，仅仅会'使用'AI 啥也不是，要能'利用'AI 才算入门。
没有一个产品经理会以'自己会使用互联网'为荣，要能设计开发出利用互联网特性的产品才勉强合格。
利用 AI 的前提，一定是自己要能非常熟练的使用 AI。
先把'调教 AI'这件事玩明白，后续的 LangChain、RAG、Agents 才能有扎实的基础。
以下是我建议你在学习如何使用 AI 时，必须搞懂、搞透的问题：
- AI 可以总结归类为哪些使用模式？分别解决哪些场景的需求？
- 如何基于 AI 的运行原理，'调教'它生成指定内容？
- 如何严格控制 AI 生成的内容：输出的信息、格式、结构……
- 如何把自己使用 AI、调教 AI 的过程成为可重复利用的'产品'？
- 使用带 AI 的流程画布类工具，把自己的 AI 使用场景产品化
进阶'利用'AI
'使用'AI 时，基本都是基于文心一言、Kimi、ChatGLM 那些现成的 AI 产品，但当你试图'利用'AI 时就需要有自己的东西了。
几乎所有大模型都提供了 API 调用渠道，即你可以在自己的产品中通过调用 API 接口的形式在交互中引入他们的能力。
甚至很多大模型甚至开源了自己的模型文件，你可以在自己的服务器上部署调用。
在我的认知里，产品经理至少是要懂得'前后端交互'、'API 请求'和'基本脚本语言理解'的。
如果你还不太熟悉，想要'利用'AI，建议搞懂如下问题：