产品负责人看到了 AI 的可能性。运营团队则看到了实施的混乱。

这种脱节可能会在这些 AI 功能真正到达用户之前就将其扼杀。

怎么解决这个问题？这期播客内容会详细聊聊这个话题

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视频链接：https://www.youtube.com/watch?v=1__V4KTv_Gw&t=7s

00:00 本期播客由主持人小花和小强共同探讨在AI产品开发中遇到的一大挑战：从产品概念到实际运营之间的鸿沟。他们引用了jeremy和Chris hernan as的实战经验，讨论如何通过评估、人工审核和团队建设调整，确保AI产品的质量和成功落地，从而使优秀的AI想法能够持续创造价值。

02:00 AI产品质量鸿沟与稳健运营的重要性在AI产品开发中，尤其是生成式AI领域，虽然快速迭代能够加速产品从初步版本到市场的进程，但这种速度的提升反而凸显了高质量运营职能的极端重要性。随着生成式AI的兴起，使用API和少量数据即可快速启动项目，迭代速度大大加快。然而，迭代速度的提升也意味着产生错误和意料之外结果的可能性增加，尤其是在模型不稳定的情况下。如果没有一套稳健的运营流程来监控、评估、反馈和调整，快速迭代可能会导致产品质量下降，难以跨越从初步版本到可靠版本的质量鸿沟。因此，稳健的运营能力成为确保AI产品持续成功的关键。

04:42 跨越AI产品质量鸿沟的迭代策略团队在将初步产品迭代至更可靠、大规模推广的版本时，常遇到质量鸿沟，表现为产品不稳定、效果波动及用户抱怨增多。解决这一问题的关键在于实施有纪律的闭环迭代，包括监控产品运行状态、实验尝试解决问题、测试与评估实验效果。其中，人工审核是评估的重要组成部分，与自动化评估结合确保改动确实提升了产品质量。这一持续改进的过程速度取决于迭代循环的效率，而高效的迭代依赖于强大的运营能力，尤其是在处理大量数据和用户反馈时。运营能力直接决定了产品质量提升的速度，最终决定能否成功跨越质量鸿沟。

07:36 AI的局限性与人工审核的必要性对话围绕人工智能，尤其是大型语言模型（LLM）的局限性展开，指出尽管AI在很多方面能高效工作，但因其可能产生错误甚至荒谬的输出，需要人工审核来确保其在关键领域的正确性和安全性。举例说明了AI在医疗和金融领域错误输出可能带来的严重后果，强调了人工审核在AI产品中的重要角色。

09:48 高风险场景下HITL（人类在回路）在AI决策中的关键作用在高风险和高要求的场景下，人类在回路（HITL）变得至关重要，不仅作为AI决策的安全保障，防止离谱错误，更是关键的反馈引擎。人类的交互、标记和纠正为模型提供了宝贵的信号，用于衡量模型在真实世界的表现，并用于微调和进一步训练以持续优化模型。这些反馈帮助AI模型更好地理解真实世界的需求，使输出更可靠、有用。然而，大规模实施HITL面临人力成本的挑战，特别是对于初创公司和资源有限的团队。尽管如此，HITL作为连接AI技术和真实世界需求的桥梁，既是保障也是驱动力。

12:08 利用内部资源优化AI模型质量对话中提出，当缺乏足够的人力进行AI模型审核时，可以通过公司内部的质量保证（QA）和客户体验（CX）团队来提升模型的改进效率。QA团队擅长发现软件问题和定义质量标准，而CX团队则擅长理解用户意图和评估交互质量。将这两部门的资源和能力应用于AI模型评估，不仅可以有效解决人力不足的问题，还能使这些团队在AI时代转变为模型塑造者、性能监控员，从而直接影响模型的训练和优化方向。这一策略降低了实施人机协作（HITL）的门槛，充分利用了团队已有的领域知识和评估能力，而不需要他们成为AI技术专家。

15:49 AI产品质量提升的关键角色：AI质量负责人对话探讨了在提升AI产品质量方面，一个新兴的关键角色——AI质量负责人的作用与特质。这个角色需要对客户需求和业务领域有深刻理解，具备系统性思维，能有效连接业务需求、用户反馈和技术实施。尽管不一定是硬核工程师，但通过使用合适的工具和与工程、产品团队紧密合作，在AI产品的迭代优化中扮演着至关重要的角色。尽管这一角色在不同公司中名称不一，但其对于提升AI产品质量具有显著正面影响，成为加速质量提升的关键突破口。

19:00 构建与运营AI产品的关键策略对话深入探讨了构建和运营AI产品，特别是生成式AI产品时面临的挑战和策略。强调了在高风险、高信任度场景下引入人类在循环（HITL）的必要性，以及质量保证（QA）和客户体验（CX）团队在产品设计早期阶段的参与。指出了上线只是开始，持续迭代和优化、人工反馈机制的嵌入以及利用内部运营力量的重要性。最后，提出了关于AI质量定义的演变以及如何发现和赋能潜在的模型塑造者的问题，鼓励听众深入思考和交流。