早在2017年，AI领域的大咖安德烈·卡帕西就预言了AI将吞噬软件，而这一预言如今正在加速成为现实。随着“软件2.0”时代的到来，基于数据驱动的AI模型正在重塑软件的核心逻辑。对于产品经理而言，这意味着角色、技能和工作方式的重大转变。

软件不再是人类一行行敲代码写出来的，而是像培养皿里的生命一样，通过数据“喂养”和“训练”生长出来的…这听起来不是什么新鲜事了，今天的AI应用都是这样的软件。

但早在2017年，一位名叫安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）的AI大咖就预言了今天的图景。当时他是特斯拉的AI总监，如今已是OpenAI的核心成员。他的高瞻远瞩，在8年后的今天，正以惊人的速度成为现实。

而产品经理，正站在范式变革的风口浪尖。你的角色、你的技能、你的未来，都可能因此被重新定义。

穿越预言家：“软件2.0”为何颠覆认知？

卡帕西何许人也？斯坦福博士，AI领域的顶尖大牛。他在2017年那篇著名的文章里，将我们熟悉的、由程序员用Python、Java、C++等语言一行行编写逻辑的软件称为“软件1.0”。

而“软件2.0”，则是用神经网络的权重（weights）来“编写”的软件。这些权重不是人写的，而是通过优化算法，在大数据的“指导”下自动生成的。

卡帕西当时就指出，这种方式写出来的“代码”对人类来说极其抽象、难以理解（human unfriendly language），但它在处理图像识别、语音识别、机器翻译等复杂任务上，威力无穷。

回看8年后的今天，我们见证了什么？ChatGPT横空出世，能够与人对答如流、写诗作画；Midjourney和Stable Diffusion根据文字描述生成令人惊叹的图像；自动驾驶和具身智能技术在不断迭代进化……

这一切的核心，正是卡帕西所说的“软件2.0”——基于海量数据训练出的深度学习模型。这不再是遥远的未来，而是正在发生的现实。

告别代码，拥抱数据——软件2.0的“魔法”核心

那么，“软件2.0”到底意味着什么？我们可以用一个简单的类比来理解：

• **软件1.0（传统软件）：**就像给机器人设定一套详尽无比的指令说明书。你想让它走路，你得告诉它先抬左脚多少度，再往前迈多少厘米，然后放下，接着换右脚……每一步都需要精确定义。程序员是那个写说明书的人。
• **软件2.0（AI驱动的软件）：**更像是教一个小孩走路。你不用告诉他肌肉怎么发力、关节怎么配合。你只需要给他看很多人走路的样子（数据），让他自己去尝试、摔倒、再尝试（优化训练），最终他自己就能学会走路，甚至跑得飞快。这个“学习”的过程，就是用算法在海量数据中寻找规律，并将这些规律固化到神经网络的“权重”里。这里的“程序员”更像是老师或教练，负责提供数据、设定目标和调整训练方法。

软件2.0的核心驱动力不再是人类编写的明确逻辑指令，而是数据和优化算法。软件的行为模式是从数据中“学”来的，而不是被精确“写”出来的。

这带来的最大变化是，软件的能力边界被极大地拓宽了，尤其是在处理那些人类难以用规则清晰描述的模糊性、复杂性任务上（比如，“这张图片里有没有猫？”“这段话是什么情绪？”）。

想想Google翻译的进化。早期，它依赖于语言学家定义的规则和词典（软件1.0）。后来，它转向基于海量双语文本进行统计学习（接近软件2.0的早期形态）。如今，基于Transformer架构的神经网络模型（典型的软件2.0）让翻译质量实现了巨大飞跃，能够更自然、更准确地理解和生成语言。这就是数据和模型的力量。

从“需求翻译官”到“数据牧羊人”：产品经理的角色巨变

在软件1.0时代，产品经理的核心工作之一是准确地理解用户需求和业务目标，然后将其“翻译”成清晰、详尽、无歧义的功能规格说明书（PRD），交给工程师去实现。我们是需求的定义者和逻辑的把关人。

但在软件2.0时代，当软件的核心逻辑变成了一个通过数据训练出来的、有时甚至难以完全解释的“黑箱”模型时，产品经理的角色正在发生深刻的转变：

• 从“定义功能细节”到“定义问题和目标”：过去，产品经理可能要细致定义某个按钮放在哪里，点击后发生什么。现在，产品经理需要更清晰地定义要解决的核心问题是什么，成功的标准是什么（如何衡量）。比如，不是“做一个更快的搜索”，而是“将用户找到满意结果的平均时间缩短15%”，或者“将某种类型的不良内容检出率提高到99.9%”。目标定义得越清晰，模型的训练方向就越明确。
• **从“梳理逻辑流程”到“关注数据策略”：**数据是软件2.0的“血液”。产品经理需要深度参与到数据相关的决策中来：我们需要什么样的数据？去哪里获取这些数据？如何保证数据的质量和标注的准确性？数据是否存在偏见？如何设计数据收集和反馈的闭环？毫不夸张地说，数据策略将成为AI产品经理的核心竞争力之一。
• **从“管理确定性”到“拥抱不确定性”：**软件1.0的功能通常是确定性的：输入A，必然输出B。软件2.0的模型输出往往是概率性的：它“认为”这有95%的概率是猫，或者“推荐”这个视频你有93%概率会喜欢。产品经理需要理解并接受这种不确定性，学会设计容错机制，管理用户的预期，并持续通过反馈迭代优化模型的表现。
• **从“功能验收”到“模型效果评估与迭代”：**验收一个软件2.0产品，不再是简单地点点按钮、看看流程是否通顺。产品经理需要理解模型的关键评估指标（如准确率、召回率、AUC等），能够分析模型在不同场景下的表现，发现bad case，并与数据科学家和算法工程师一起探讨如何通过调整数据、优化模型结构或训练策略来提升效果。这是一个持续迭代、永无止境的过程。
• 更加关注伦理和责任：AI的能力越强，其潜在的风险和伦理问题就越突出。数据偏见可能导致歧视，算法的不透明性可能带来信任危机，生成式AI可能被滥用于制造虚假信息。产品经理需要具备更强的伦理意识和社会责任感，在产品设计之初就将公平性、透明度、可解释性、安全性等因素考虑在内。 打个比方，软件1.0的产品经理像个建筑师，拿着详细的图纸指导工人盖楼。而软件2.0的产品经理，更像个经验丰富的农场主或牧羊人。他要选择合适的种子（算法模型），找到肥沃的土地（数据源），精心灌溉施肥（数据清洗和标注），观察天气和土壤的变化（监控模型表现），并不断调整策略，最终目标是收获丰硕的果实（达成业务目标）。

如何成为软件2.0时代的“超级个体”

面对这样的变革，产品经理该如何适应，甚至乘风破浪？

• **拥抱数据，培养“数据感”：**不要害怕数据。学习基础的数据分析知识和工具，理解数据采集、清洗、标注的重要性。尝试去理解你的产品背后是哪些数据在驱动，数据质量如何影响用户体验。培养对数据的敏感度，能从数据中发现问题和机会。
• **懂点“黑话”，与AI同行：**你不必成为算法工程师，但需要了解AI/ML的基本概念。比如，什么是监督学习、无监督学习？什么是训练集、验证集、测试集？过拟合、欠拟合是什么意思？常用的模型有哪些（比如决策树、逻辑回归、神经网络、Transformer）？知道这些，能让你更顺畅地与算法团队沟通，更准确地理解技术的边界和可能性。
• **精通“提问”，定义好问题：**在AI时代，提出一个好问题，比找到一个现成的答案更重要。磨练你定义问题、拆解目标、设定清晰衡量指标的能力。思考什么问题是AI能比传统方法解决得更好的？我们的最终目标到底是什么？
• **成为“实验家”，拥抱迭代：**软件2.0的开发过程更像科学实验。产品经理需要掌握A/B测试等实验设计方法，能够基于数据快速验证假设，小步快跑，持续迭代优化模型和产品。从“一次性交付完美功能”转向“持续优化模型效果”。
• **跨界协作，打破壁垒：**与数据科学家、算法工程师、标注团队、法务、伦理专家等角色的协作将更加紧密。提升你的沟通、协调和同理心，理解不同角色的语言和诉求，共同推动产品前进。
• **用户体验，始终如一：**无论技术如何变化，最终服务的是人。时刻关注用户体验，建立高效的用户反馈闭环。AI模型的优化方向，最终应该指向更好的用户价值和体验。思考如何让AI更好地辅助用户，而不是取代或打扰他们。
• **终身学习，保持好奇：**AI领域日新月异，今天的认知可能明天就被颠覆。保持开放的心态和强烈的好奇心，持续学习新的技术、工具和方法论，是这个时代生存和发展的必备素质。 这就像是从驾驶手动挡汽车，升级到学习驾驶智能电动车。基本的驾驶原理还在，但你需要学习新的交互方式（语音控制、辅助驾驶），理解新的动力系统（电池和电机），并适应新的驾驶体验。技能需要升级，思维需要转变。

未来已来，唯变不变：拥抱不确定性，驾驭智能浪潮

软件2.0的浪潮汹涌而至，它不会淘汰产品经理，而是对其提出了更高的要求和全新的挑战。卡帕西8年前的洞见，正在深刻地改变着软件行业的底层逻辑，也必将重塑产品经理的工作内涵。

从精确定义的规则驱动，到模糊学习的数据驱动；从关注功能实现，到关注问题定义和数据策略；从追求确定性，到拥抱不确定性并持续迭代——这不仅仅是技能的转变，更是思维模式的跃迁。

未来已来，变化是唯一不变的主题。对于产品经理而言，挑战与机遇并存。那些能够主动拥抱变化，快速学习适应，将数据和AI思维融入血液，并始终坚守用户价值和伦理底线的产品经理，将不仅仅是软件2.0时代的幸存者，更将是驾驭这股智能浪潮的“超级个体”，在更多维度上创造更大价值。

进化之路，从现在开始。

作者：赛先声；公众号：奇点漫游者

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