你為什麼選擇做產品經理？這個問題，每個人答案不一樣。這篇文章，作者分享了自己做產品的初心和選擇，供大家參考。

大語言模型無疑是近期或最近一兩年特別火的話題，不管是互聯網大廠還是創業公司幾乎都在佈局AI，大廠做模型，小公司藉助AI的能力尋找產品機會，對產品經理來說是一個利好的機會，一個新的技術的出現意味著有可能藉助技術能更好的解決某場景下的痛點或更好的滿足某場景下的需求，大部分產品經理也都在學或瞭解AI的一些知識，我也不例外。

我不是AI產品經理出生，當我對大語言模型一知半解的時候，總覺得它能改變世界，它是第四次工業革命，得趕緊抓住風口拚命學。

我還記得我從AI的基礎定義，機器學習是什麼到神經網路的演進歷史再到transformer架構原理，輸入輸出，做了自己的知識星球，做了短視頻科普等等。那個時候除了把輸出當作一種學習方式，另外的目的就是依靠AI熱度或許能在過程中獲取一些流量，但到後面發現，自己的動作變形了。

變形在哪裡？

簡單來說就是：為了獲取流量而做一些為了獲取流量的動作。

這聽起來沒毛病啊？實際上這是一種很短視的行為。

互聯網發展到今天，特別是短視頻的興起，人們越來越難以接受長期有回報的事情，速食式的內容消費和多巴胺的快感消耗著我們的時間，在這樣的背景下我相信很多人更傾向於短期逐利；而我一直有一個信念也是：在做產品的過程中形成的就是一家公司或一個產品如果不以使用者為中心，產品為中心，一味想通過一些短期行為為主要指導方針去獲利，那即便短期內見效長期下來一定會失敗。很多公司或產品難道不知道這一點嗎？當然都知道，但追求長期回報，圍繞用戶價值去做事情是反人性的而反人性的東西就很難堅持。

我是大環境中的一個實例，但這個實例某種程度上也應證了當下AI的氛圍：大量的關於AI的社區提供很多無用的內容，就像是在表達我提供給用戶的價值是因為我給使用者提供了大量的AI內容，而至於這些AI內容靠不靠譜？有無框架性？使用者能不能快速瞭解，對用戶的價值點在哪裡是沒有看到的，這似乎是為了滿足使用者對AI知識焦慮的需求，但仔細想想海量的難以理解的東西丟給使用者，使用者可能對AI知識更焦慮了。

不得不說AI這波熱度確實能帶來AI相關的流量紅利，好多科技博主也藉著這波紅利獲取了不少的流量，如果確實能把一些專業的內容科普、實用的工具介紹帶給使用者，我覺得價值也挺大的，相信時間的力量，最後大浪淘沙剩下的一定是價值最大的那一批。

做流量也好做產品也好，最後交付物件都是使用者，而使用者買單的前提是你提供的價值大於使用者所付出的成本，這裡涉及到交易模型，大家有興趣可以看看俞軍老師寫的《產品方法論》，裡面很好的闡述了交易模型，我記得我當時看完屬於醍醐灌頂，激動了不止一小會兒，而圍繞用戶價值出發其實是一件很難的事情，為什麼難？因為人性！ 人是懶的，習慣使用者最短的路徑去採取一些行動為了達到目的。

比如在做產品設計的時候，我們總是會習慣性的在自己的認知和思維方式下設計且不喜歡複雜的思考，線性的概念式的思維方式最簡單，尋找邏輯自洽，但不管針對toB 設計還是toC設計，實際上你要想把功能做好，在企業服務領域你必須要深入到業務的實際場景當中去要不然做出來的東西就是自high。

記得自己在剛從C轉B的過程中就出現過這個問題，而toC也是如此，你先必須瞭解人且人所處的環境，這個過程是很消耗的，你要做大量的調研訪談邏輯辯證，偶爾還會讓你出現混亂不自洽，痛苦著，但你要做好產品必須要經歷這樣的過程。

不管是長期主義還是從使用者角度逆向出發做產品，我覺得都是產品經理所需要具備的很重要的能力。特別是現如今大量鼓吹一項技術能改變世界的環境里，保持獨立思考，外部環境的躁動很容易影響到自身。

我覺得AI固然需要長期瞭解，但現在看下來它的能力還僅限於一些特別小的場景，遠沒看到工業革命級別的革新；可能在這過程中不僅技術要反覆運算也需要大量的產品經理來將技術落地。

擁抱變化和機會，但也需要腳踏實地，拒絕短期主義，一輩子做好產品經理也是一件很酷的事情。