目录
5.1 为什么 AI PM 必须懂算法？
5.2 AI PM 必须掌握的五大类算法体系
5.2.1 分类算法（Classification）
5.2.2 回归算法（Regression）
5.2.3 聚类算法（Clustering）
5.2.4 序列模型（Sequence Models）
5.2.5 生成式模型（Generative AI）
5.3 AI PM 必须掌握的三大模型评估体系
5.3.1 技术评估（Technical Metrics）
5.3.2 业务评估（Business Metrics）
5.3.3 用户体验评估（UX Metrics）
5.4 AI PM 的算法顶级能力：可行性判断
5.5 结语：AI PM 的算法能力不是技术，是思维方式
作为 AI 产品经理，你并不需要亲自写模型代码，但你必须理解算法背后的逻辑、能力边界与实现方式。
算法素养不是“会写代码”，而是：
能和算法工程师对话
能用算法方法解决业务问题
能判断模型是否可行、效果能否量化
能在业务需求和技术能力之间做平衡
本章将以产品视角梳理 AI PM 必须掌握的算法基础。
5.1 为什么 AI PM 必须懂算法？
过去的 PM 需要懂流程、懂用户。 AI 时代的 PM 必须额外懂一件事：模型的能力边界。
懂算法的 PM 能：
正确判断一个 AI 需求是否可实现
准确描述模型“要做到什么程度”
提前识别数据不足、模型效果不可控的风险
让研发团队知道你说的是“专业需求”而不是“愿望清单”
在业务、数据、算法三方之间起到真正的协调作用
本质不是让 PM 写代码，而是让 PM 像算法一样思考。
5.2 AI PM 必须掌握的五大类算法体系
算法知识非常庞大，但对 PM 来说，只需要理解核心逻辑即可。
下面用 PM 最易理解的方式拆解五类算法。
5.2.1 分类算法（Classification）
——判断“是什么”
典型应用：
人脸是否是本人（1/0）
交易是否是欺诈
邮件是否是垃圾邮件
图像中是否存在违规内容
PM 需要关注：
准确率、召回率
偏差问题
置信度阈值设置（决定是否触发人工审核）
极端样本如何处理
分类算法是企业中最常用的算法类型。
5.2.2 回归算法（Regression）
——预测“有多少”
典型应用：
预测销售金额
预测客户的生命周期价值（LTV）
预测剩余电量、油耗、价格
PM 需要关注：
误差评估（MAE、RMSE）
特征工程（影响预测精度的关键）
模型是否需要实时更新
回归模型是“业务预测类产品”的核心。
5.2.3 聚类算法（Clustering）
——分群，发现隐藏关系
典型应用：
用户分群（高价值用户、睡眠用户）
客户画像
设备异常检测
PM 需要关注：
聚类数量如何选择？
是否需要人为解释这些群体？
聚类是否用于推荐/营销/策略？
聚类更像“洞察工具”，不是判断工具。
5.2.4 序列模型（Sequence Models）
——处理“时间与顺序相关的问题”
典型应用：
智能客服对话
推荐系统（用户行为序列）
风控（交易序列）
IoT 设备异常检测（传感器数据序列）
常见技术：
RNN、LSTM、GRU
Transformer（ChatGPT 的核心）
PM 要理解：
序列越长，模型越复杂
实时性要求越高，结构越难设计
Transformer 能处理超长依赖，但代价是算力
5.2.5 生成式模型（Generative AI）
——创造新的内容
典型应用：
文本生成（文章、代码、总结）
图像生成（AI 绘画）
视频生成（AIGC）
智能体（AI Agent）
PM 需要关注：
幻觉（Hallucination）
内容安全
输出控制（风格、格式、语气）
Prompt 工程
与业务流程的结合方式（智能客服、AI 助手等）
生成式 AI 是新一代产品创新的核心。
5.3 AI PM 必须掌握的三大模型评估体系
产品经理必须明确地回答一句话：
“这个模型到底算不算有用？”
评估体系分三类：
5.3.1 技术评估（Technical Metrics）
例如：
准确率（Accuracy）
召回率（Recall）
F1 分数
BLEU（文本）
PSNR（图像）
Token 延迟（LLM）
这类指标决定模型“理论上有多好”。
5.3.2 业务评估（Business Metrics）
例如：
成单率提升多少？
人工客服替代率多少？
推荐点击率提升多少？
内容审核成本降低多少？
这类指标决定“能不能赚钱”。
5.3.3 用户体验评估（UX Metrics）
例如：
响应速度
错误次数
可理解性（解释性）
是否有安全问题
是否需要人工兜底
这类指标决定“用户喜不喜欢用”。
5.4 AI PM 的算法顶级能力：可行性判断
优秀的 AI PM 能迅速判断：
需求可不可以做
数据够不够
算力需不需要扩容
效果能不能达到预期
模型是否会越用越好
你要能回答：
有没有类似模型可以参考？
数据是否足够支持训练？
是否存在明显的安全风险？
是否必须用 AI？（传统算法是否更便宜？）
模型上线后怎么持续提升？
AI PM 的核心是做“技术可行 + 商业可行”的双重判断。
5.5 结语：AI PM 的算法能力不是技术，是思维方式
算法素养不是写代码， 而是让 PM 拥有 “解决问题时具备 AI 视角” 的能力。
如果你能做到：
看到业务问题 → 知道应该用哪类模型
看到模型能力 → 知道业务能实现什么
看到数据 → 能判断可行性与风险
你就已经具备了 AI 产品经理的核心能力。
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