人工智能（AI）产品的设计，常常面临一个两难境地：是选择机器学习（ML）模型带来的数据驱动的「智能」，以应对复杂多变、难以穷尽规则的场景；还是选择传统专家系统（包括基于规则的 AI 专家系统和日常业务逻辑代码）带来的规则驱动的「精确性」，以保障确定性、可解释性和合规性？纯粹地偏向任何一方，都可能让 AI 产品「偏科」：要么「聪明」有余而「常识」不足，要么「严谨」有余而「灵活」不足。雪狼今天就和大家聊聊，如何从产品设计的角度，将机器学习的「智能」与广义专家系统的「精确性」有机结合，实现 AI 产品的「智简合一」。

一、AI 产品的「天平」：智能与精确的权衡#

1. 机器学习：数据驱动的「模糊智能」#

  • 优势：擅长处理大数据、发现隐藏模式、进行预测和分类，适用于模糊、不确定、规则难以显性化的场景（如推荐、识别）。

  • 产品挑战：

    • 「黑箱」 ：决策过程不透明，用户难以理解和信任。

    • 「犯傻」 ：可能做出不符合人类常识或业务规则的「低级错误」。

    • 不稳定：对数据波动敏感，可能导致结果漂移。

2. 广义专家系统：规则驱动的「确定精确」#

  • 优势：逻辑清晰透明，结果确定可控，适用于规则明确、需要强解释性、高合规性的场景（如风控审批、合规审查）。

  • 产品挑战：

    • 「僵化」 ：规则维护成本高，难以应对快速变化的市场和复杂场景。

    • 「笨拙」 ：无法从数据中自主学习新模式，缺乏灵活性。

在产品设计之初，产品经理就需思考如何在这两者之间找到平衡点，而非简单地选择其一。

二、「智简合一」的产品设计哲学：融合之道#

「智简合一」的产品设计，意味着 AI 产品既拥有机器学习的智能，又能通过专家系统确保其精确性和可靠性。

1. 业务流程的「分段赋能」#

  • 关键思想：将一个完整的业务流程分解为不同的环节，针对每个环节的特点，选择最合适的 AI 技术进行赋能。

  • 示例：

    • 前端用户交互：ML（如 NLP、CV）提供智能识别、推荐。

    • 核心业务逻辑：专家系统（传统业务规则）进行严谨的校验、计算。

    • 风险识别：ML 进行风险预测，专家系统根据预测结果触发风险处置策略。

  • 比喻：烹饪的「火候」与「配方」：

    机器学习是烹饪的「火候」，需要根据食材（数据）的特性灵活掌握。专家系统则是「配方」，规定了必须遵循的步骤和比例。两者结合，方能烹制出美味佳肴。

2. 机器学习与专家系统的「双向奔赴」#

  • 专家系统约束 ML：用业务规则作为「护栏」，限制 ML 模型的决策范围。例如，ML 模型推荐商品，但必须先通过专家系统判断商品是否符合合规要求。

  • ML 增强专家系统：ML 模型可以从数据中发现新规则，或优化现有规则的参数，为专家系统提供动态更新的能力。例如，ML 模型发现新的欺诈模式，专家系统将其转化为风控规则。

  • 人类在环 (Human-in-the-Loop)：在 ML 模型不确定或高风险决策时，引入人类专家进行干预和修正，将人类的智慧融入到系统中。

3. 可解释性与透明度设计#

  • ML 模型的解释：对于 ML 模型的决策，产品设计应尽可能提供解释，如「为什么推荐这个商品」、「风险评分高的原因」。

  • 专家系统的透明：明确告知用户决策是基于哪些规则，增强用户信任。

  • 比喻：透明的「黑箱」与清晰的「地图」：

    机器学习再「黑箱」，也应努力设计成「透明的黑箱」，让用户能窥探一二。专家系统则像一张「清晰的地图」，指引用户理解系统的决策路径。

三、「智简合一」的 AI 产品设计实践#

  1. 需求分析阶段：

    • 识别确定性与不确定性：哪些业务需求有明确规则？哪些是模糊、需要学习的？

    • 明确解释性要求：哪些决策需要强解释性？哪些可以接受「黑箱」？

  2. 架构设计阶段：

    • 模块化：将 ML 模块和专家系统模块独立设计，通过清晰的接口进行交互。

    • 数据流设计：规划数据在 ML 与专家系统之间如何流动、转换。

  3. 开发实现阶段：

    • MLOps 与规则引擎：将 ML 模型的训练、部署与规则引擎的维护集成。

    • A/B 测试：持续测试不同融合策略的效果。

  4. 上线运营阶段：

    • 监控与反馈：持续监控 ML 模型和专家系统的效果，收集用户反馈，不断优化融合策略。

    • 人机协作界面：为人类专家提供介入和修正 AI 决策的工具。

结语#

在 AI 产品的设计中，简单地追求「智能」或「精确」都是不够的。「智简合一」的产品设计哲学，要求产品经理深入理解机器学习和专家系统的优势与局限，通过巧妙的融合之道，构建出既能应对复杂模糊场景、又能保障确定性和可解释性的 AI 产品。

这不仅是技术上的挑战，更是产品经理思维模式的升级。唯有如此，我们才能打造出真正「懂业务」、「有灵魂」的智能应用，让 AI 技术更好地服务于人类。

正如《道德经》所言：「大制不割。」 真正的「大制」（AI 产品设计），不应将智能与精确割裂，而应使其成为一个和谐统一的整体。