有大量做数据工作的人,反而其实是在做 AI 替代品的工作,比如说单纯的导航功能,有角色会根据过往的用户出行数据来做分析和统计,以便找出一些规则。但足够强大的 AI 根本不需要规则,只要输入足够,就能给出好太多的预测,就会把这样的角色替代掉。(实际场景可能复杂得多,需要做判断,仍然需要人的参与。)
判断,指的是要告诉 AI 哪些是对的、哪些是错的。
AI 学习和掌握一个能力,是为了人类服务的,那这个“服务的目的”,是必须人来赋予。这里就需要人来给出判断,就像销售行业里面的电销机器人一样,电话机器人好不好用并不是体现在单纯的机器对于大数据的读取和反馈实现,因为单单靠机器人来实现人机交互不可能的,所以还需要客服人员的辅助来完成,从这个方向上来看好像并不是取代,更多的成为了协助,所有无论是效率上面还是质量上面又有显著提升。
比如,刚刚提到的导航功能,就可以用机器学习做得足够智能,可以算作是 AI 产品。但是这就代表不需要任何产品运营的参与了吗?当然不是,对于这个产品需要达成的目标尤其是约束条件,仍然是人要赋予的。