【為什麼我們要挑選這篇文章】AI、機器學習進入產業界，企業導入機器學習，並開發相關產品的機會增加。不同於流程定義明確的軟體開發，機器需要時間學習，找出規則，有一定程度的實驗性質，產品經理該如何面對機器學習產品的不確定性？（責任編輯：郭家宏）
作者：Bastiane Huang（OSARO 產品經理）
在《給產品經理的 AI 開發指南》文章當中，我們討論了管理 AI 產品所需要的基礎認識和挑戰。 對產品經理（PM）來說，AI 或 ML（機器學習）產品管理比一般軟體更具挑戰性，因為它涉及更多的不確定性。不僅需要技術上的改變，還需要組織上的改變。
簡單舉例說明，如果你想教機器識別貓。透過軟體工程，你可能會列出像是「一隻貓有四條腿和兩個尖尖的耳朵」這樣的規則。規則越明確，越完整越好，因為機器必須依賴這些規則來做出判斷。
相反的，如果你使用深度學習，要做的就不是提供明確的規則。而是要為機器提供一堆照片（事先標記好哪些是貓？哪些不是？），然後建立 ML 模型或神經網絡，讓機器自行學習，摸索出規則。
你和你的團隊要做的是：定義問題，準備數據，建立機器學習模型，反覆測試和調整，直到你擁有可以提供所需結果的模型為止。
正因為開發 ML 產品需要更多的反覆試驗，作為一個 PM，你需要給工程師和資料科學家更多的空間和時間去探索。
但是你如何幫助你的團隊應對不確定性？如何在明確定義問題和衡量成功標準的同時，又給團隊足夠彈性進行實驗探索？以下這幾件事很重要：
規劃：從明確定義問題開始
ML 是一種工具，是達到目標的方法之一。如果你要解決的問題不需要 ML，就不應該使用 ML。我們要從確定問題開始：找到有市場需求，技術上可行的客戶痛點。先進行市場評估，找出客戶需求。
接下來：則是判斷 ML 是否可以幫助我們解決使用者的問題。機器學習有許多可能的應用，但原則上， 機器學習最適合用來進行決策或預測。 我們可以將 ML 應用分為幾種類型：
▌檢測/檢查（detection/inspection）：幫助使用者識別缺陷或異常，例如銀行或保險的欺詐檢測，或生產線上的產品缺陷檢測。
▌模式識別（pattern recognition）：幫助使用者篩選大量數據。包括推薦、排序、個人化、分類、預測維護，以及人機互動；例如針對 Alexa 或 Google Home 等智慧音箱進行自然語言處理（NLP）
▌高維認知（high dimension cognition）： 幫助使用者篩選，處理大量高維感官數據。例如：人工智慧機器人、自動駕駛汽車。
在以下情況下，你應該避免在產品中使用機器學習：
▌可以用更簡單的規則解決問題。
▌正在構建的解決方案不需要因應新數據而改變。
▌無法取得訓練 ML 模型所需的數據。
▌產品要求高精度，不能容許任何一點出錯。
▌產品需要資訊完全透明。
找到正確的問題後，下一個重要任務就是明確定義需求。
開發 ML 產品是一個需要迅速迭代（iterative）的過程。常會聽到有人說「我們先建一個 ML 模型，再看看結果如何」，但如果跳過了「事前計劃」和「定義問題」的步驟，最後可能反而會浪費整個團隊大量的時間，而得不到具體結果。
定義「目標函數」和「指標」，保留更多空間和彈性
ML 產品不需要我們事先編寫規則，而是機器自動從大量的數據中分析規則。與一般的軟體工程相比，它更具實驗性及不確定性，所以很難預測哪些方法有效、哪些無效。 這就是為什麼在決定最終解決方案之前，必須給工程師和資料科學家更多的空間和時間去探索。
作為產品經理，你可以藉由以下方法，幫助團隊在廣泛的探索過程中保持專注：
1. 定義一個目標函數（objective function）：你的 ML 模型試圖預測的期望結果是什麼？或者你還在嘗試辨識出資料中的固定模式？有什麼「已知事實」（ground truth）可以用來比較模型的結果、並判斷準確性？例如你設計了一個模型來預測天氣，就可以比較預測結果與實際天氣數據，來驗證模型的性能。
2. 定義性能指標（performance metrics）：如何衡量產品的成敗？設置驗收標準並不總是那麼容易。你會如何比較「翻譯模型」和「人工翻譯」的準確度？有時需要先查看模型的初步結果，才能確定標準為何；但最重要的，是儘早開始思考測試標準、並且不斷測試模型，直到找出預測結果令人滿意的 ML 模型為止。
3. 儘早並頻繁地測試 ML 模型（end to end testing）：你可以將 ML 模型看作一個黑盒子；定義模型的輸入和輸出，但不一定瞭解盒子裡的神經網路如何運作。這就是為什麼儘早、並且儘可能頻繁測試很重要；從簡單的原型（prototype）開始測試關鍵功能，然後進行修改。重點是，盡量避免在驗證好模型的關鍵功能前，就試圖建構太複雜的解決方案。
但需要注意的是，模型本身的準確性通常並不是最好的衡量標準。
我們必須同時考慮測量精確度 Precision（true positives/all positive predictions）和召回率 Recall（positive predictions/all true positives）；精確度是「多少個選定項目的相關性」，而召回率則是「選定多少個相關項目的相關性」。
這沒有適用於所有情況的經驗法則，所以你需要根據使用者的案例來決定權衡。
從第一天就開始規劃你的數據策略
訓練 ML 模型需要大量高品質的數據。在使用大量數據進行訓練時，深度學習的性能會優於舊的演算法；因此，從第一天就開始計畫取得數據的策略和途徑就非常重要。
數據可以來自購買、與其他公司合作、從客戶那裡收集、在內部生成、或是僱用第三方來生成或標記數據。同時，你也需要考慮競爭對手在做什麼、客戶和監管機構在想什麼、以及每種策略的相應可行性和成本。
擬定數據策略的責任不在於資料科學家，而在於產品經理，而且公司高層也需要經過清楚定義的競爭策略。
如果你是一家新創公司， 更需要三思而後行：你想進入的市場，是否有產業巨頭掌握了大多數資料？你可能不想在電子商務上與 Amazon 競爭、或是在位置資料方面與 Google 地圖較勁。
所以，你必須找到目前還沒有一家公司能主導客戶資料的藍海市場。
你是否能夠建立可防禦且可持續的數據管道（data pipeline）？如何遵守使用者的隱私政策？如果你的公司在歐盟和其他數據保護法規範圍內營運，則必須熟悉 GDPR（通用資料保護法規）的規定。
例如， 根據 GDPR，公司需要確保個人資料不僅是合法收集的，而且要防止他人濫用。 因此，作為 PM，你需要從產品開發的早期階段就考慮資料保護措施。
PM 必須與 ML 團隊討論，以確定未來需要什麼數據、需要多少數據；同時，也必須讓法務和營運部門等其他相關單位參與。
為機器人和自動駕駛汽車等現實世界應用開發 ML 產品，帶來了更大的挑戰；所以必須充分利用模擬（simulation）方法、並且注意相關研究領域，包括轉移學習（Transfer Learning）和元學習（Meta Learning），以降低對大量數據的需求、並加快模型訓練過程。
不能只考慮 ML，使用者體驗也很重要
建構 ML 產品的過程，其實是跨領域的；而且在大多數情況下，我們開發的並不只是 ML 模型而已。為了做出完整、可立即投入生產的產品，我們還需要使用者介面（UI）、執行模型預測的軟體、以及硬體的搭配組合。
如果過度專注於 ML 模型上，而忽略了使用者體驗（UX），產品就不會成功。你需要一個不僅包括 ML 工程師和資料科學家，還包括數據工程師、軟體工程師、UI/UX 設計師和硬體工程師的跨領域的團隊；此外，還需要與後端工程師合作，以打造出支持 ML 產品的基礎結構。
作為 PM，必須盡量減少不同職能或團隊之間的相互依賴和衝突。如前所述，ML 的性質與一般軟體開發完全不同，因此在組織上也應該有所改變。
例如，雖然每日的站立會議（stand-up meetings）可能有助於保持軟體工程團隊的生產力，但對於 ML 團隊而言，這可能不是最好的時間利用方式。所以，ML 開發不僅僅是技術上的改變，還牽涉到組織變革。
作為產品經理，你可以幫助其他團隊瞭解 ML 產品在本質上的不同、並協助解決潛在的衝突。
PM 與內部團隊和客戶的溝通也很重要。ML 產品的性能，會隨著時間的推移而提高；但這也代表著，客戶可能無法在一開始就獲得最好的結果。使用者可以接受這一點嗎？
如何減輕使用者的風險、並保證可接受的最低性能？如何設計產品，以降低不確定性、並獲得最好的使用體驗？
投資 ML 產品的 3 個理由
▌改善使用者體驗或產品功能：ML 可以用來讓產品更個人化、或是客製化；例如讓使用者更容易找到最相關的結果，或是應用 ML 來提高預測的準確性。這些都是對公司內部或外部使用者（客戶）潛在需求應用的考量。
▌將流程或重複性任務自動化：公司同仁或客戶是否需要重複執行一些可以自動化的流程？透過自動執行重複性工作，可以節省時間、成本、資源，甚至創造更好的使用體驗。如果流程太複雜，是否可以將部分流程自動化、或幫助使用者更有效率地完成工作？Gmail 的「Smart Compose」（字句建議）是一個很好的例子：現在，Gmail 可以自動幫使用者完成句子，不需要每次都手動輸入「你好」這類重複的單詞或句子。
▌開創新的商機： 是否有新的商機或使用者問題，是以往無法解決、但現在可以用 ML 完成的？例如在倉庫中，貨物分揀通常需要人工完成，因為很難幫機器手臂編寫程式，讓它們識別和處理數百萬種產品；但是有了 ML，機器人可以在最少的人工幫助下，自行學會識別各種物體。ML 與人工智慧的這種能力，為倉庫機器人打開了龐大的商機。
有些好的 PM 直覺，反而不適用於 ML 產品
有時管理軟體產品的方法不一定適用於 ML 產品。我常會提醒自己以下幾點：
▌必須清楚認知開發 ML 和軟體產品之間的區別。要讓單一組織流程適用於所有產品，是不太可能的；必要的時候，你必須調整產品計畫流程（sprint planning）、產品藍圖、甚至整個組織。
▌不需要太詳細列出產品需求書（Product Requirement Document）上的所有需求，而要著重於定義目標功能和衡量標準，讓 ML 團隊有更多探索和試驗的空間。
▌與其在開發過程開始時向 ML 團隊詢問可能結果，不如與團隊密切合作，儘早開發和測試產品原型。
▌ML 只是方法之一，並不一定非用不可。
總結：管理 AI 產品最重要的 5 件事
關於管理AI產品，我認為最重要的幾件事包括：
▌ML 產品管理比一般軟體更具挑戰性，因為它涉及更多的不確定；不僅需要技術上的改變，還需要組織上的改變。
▌ML 最適合用於協助決策或預測。
▌ML 產品經理最重要的工作：明確定義問題，確定需求，設定衡量成功的標準，並為 ML 工程師提供足夠的空間和時間探索解決方案。
▌從第一天就開始計畫數據策略。
▌建構 ML 產品是跨領域的，牽涉到的職能並不只是機器學習而已。
作者：
Bastiane Huang 目前在舊金山擔任 AI/Robotics 新創公司 OSARO 的產品經理，專注於開發機器學習軟體，用於機器人視覺和控制，擁有近 10 年產品及市場開發管理經驗，並在美國《機器人商業評論》及《哈佛商業評論》發表文章及個案研究。如果你也對 Robotics 2.0（AI-Enabled Robotics）、產品管理、Future of Work 有興趣， 請點這裡追蹤她 。
（本文經投稿作者 Bastiane Huang 授權刊登，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為〈如何設計和管理 AI 產品？〉。意投稿者可寄至：[email protected]，經編輯檯審核並評估合宜性後再行刊登。首圖來源：Pxhere CC Licensed）
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