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大數(shù)據(jù)文摘出品

作者：Guy Molho

編譯：張強、睡不著的iris、周素云

用戶體驗與人工智能（AI）之間有什么樣的關(guān)系？這種關(guān)系對產(chǎn)品經(jīng)理而言又意味著什么？

這兩個問題非常重要，因為它會影響產(chǎn)品的用戶體驗及其價值主張。

本文作者Guy Molho，是一位經(jīng)驗豐富的產(chǎn)品經(jīng)理。曾經(jīng)用了15個月的時間，在沒有涉足太多細節(jié)的情況下，為B2B公司的客戶成功團隊開發(fā)了基于AI的軟件解決方案。

在文章中他提到，產(chǎn)品經(jīng)理需要了解她的客戶，需要了解自己的工作環(huán)境、使命、想要實現(xiàn)什么以及挑戰(zhàn)，然后才能設(shè)計出最能滿足這些需求的目標(biāo)解決方案。

以下是他對“作為AI產(chǎn)品經(jīng)理，我們到底在優(yōu)化什么？”問題的回答，enjoy?

對于產(chǎn)品經(jīng)理而言，AI代表是什么？

產(chǎn)品必須解決現(xiàn)實世界的問題。技術(shù)和實施細節(jié)應(yīng)該為產(chǎn)品服務(wù)，并且對可用性的影響最小（至少在軟件層面）。AI是一種解決問題的實現(xiàn)方法，但其預(yù)測性對用戶體驗和可用性有重要影響。

當(dāng)一家公司為任何市場或類別設(shè)計基于AI的解決方案時，它總要捫心自問，我們?yōu)槭裁磧?yōu)化產(chǎn)品？我們是否正在優(yōu)化準(zhǔn)確度、陽性預(yù)測值或命中率？或換句話說，是否能優(yōu)化精確度或召回率？回答這些問題至關(guān)重要，因為它會影響產(chǎn)品的用戶體驗及其價值主張。

作為一家開發(fā)基于AI的解決方案的初創(chuàng)公司的產(chǎn)品經(jīng)理，我每天都會考慮這個問題，并根據(jù)決策制定我們的解決方案。

召回率和精確度

召回率和精確度聽起來很熟悉，也許熟悉到忘記它們是什么！精確度和召回率是統(tǒng)計術(shù)語，用于衡量算法返回結(jié)果的關(guān)聯(lián)。這些術(shù)語有官方學(xué)術(shù)解釋，但我想通過一個例子來解釋一下。

天氣預(yù)測

假設(shè)我有一臺預(yù)測明天是否會下雨的機器。如果明天下雨，機器返回“是”，如果不下雨，則返回“否”。我們連續(xù)100天運行機器并得到以下結(jié)果：

• 機器預(yù)測會下雨10次
• 其余的90天它預(yù)測是不下雨

現(xiàn)在我們將預(yù)測結(jié)果與實際的天氣進行比較：

在它預(yù)測下雨的10次中，的確下雨了。預(yù)測非常精確。有多精確呢？ 在10次預(yù)測中，10次下了雨→10/10。我們的精度為100％。

這是否意味著我有終極的下雨預(yù)測器？這并不確定。讓我們看看其他90天。

當(dāng)我們計算下雨天的總數(shù)時，我們發(fā)現(xiàn)實際上總共有20個下雨天。這意味著什么？機器召回（預(yù)測正確）了20個雨天中的10個雨天→10/20→50％。所以它預(yù)測了50％的雨天，但它也錯過了其中50％。

現(xiàn)在，你認為我的機器仍然很棒嗎？

來源：Unsplash

讓我們考慮極端情況。我的機器壞了，每天它都說明兒會下雨。得到的結(jié)果：

• 下雨-100天
• 不下雨-0天

現(xiàn)在讓我們再次評估結(jié)果：

機器現(xiàn)在不那么精確了，因為在它總共預(yù)測的100次中，實際上只下雨了20次→20/100→20％。

但是從真正的20個下雨天考慮，機器正確預(yù)測了全部20個，即20/20→100％召回率。

現(xiàn)在假設(shè)你可以去商店購買上述機器之一，您更喜歡哪臺機器？更精確的那個，即如果它說要下雨，你可以很確定，但會錯過許多下雨天；還是不會錯過任何下雨天，但很多其他日子都會預(yù)測錯誤的機器？

答案不是那么直截了當(dāng)。也許對于降雨預(yù)測是這樣，但對于許多其它的基于AI的應(yīng)用來講，那并非如此。

這也許有些繞，不過沒關(guān)系，我創(chuàng)建了混淆矩陣，也許能幫助你對事物分類并計算精確度和召回率：

精確度= TP / (TP+FP)

召回率= TP / (TP+FN)

天氣預(yù)測—機器A

精確度=10/(10+0) = 10/10 = 100%

召回率=10/(10+10) = 10/20 = 50%

精確度=10/(10+0) = 10/10 = 100%

召回率=10/(10+10) = 10/20 = 50%

天氣預(yù)測—機器B

精確度= 20/(20+80) = 20/100 = 20%

召回率= 20/(20+0) = 20/20 = 100%

精確度= 20/(20+80) = 20/100 = 20%

召回率= 20/(20+0) = 20/20 = 100%

那么，你在優(yōu)化什么？

現(xiàn)在，當(dāng)我們真正了解差異時，我們應(yīng)該如何優(yōu)化我們的模型和產(chǎn)品？ 精確度或召回率？大多數(shù)時候我們必須選擇其一，精確度和召回率都高幾乎是不可能的。

優(yōu)化什么的決策取決于許多因素：心理、經(jīng)濟、錯誤成本、遺漏成本、聲譽和時間等等。

讓我們來看三個真實場景并討論一下：

癌癥檢測

作為一名患者，你寧愿被發(fā)現(xiàn)患有癌癥并開始治療，然后發(fā)現(xiàn)沒有患?。訇栃裕?？還是當(dāng)已經(jīng)來不及治療時發(fā)現(xiàn)你患有癌癥（假陰性）？

如果你是健康保險公司，你的答案是否會改變？你會資助所有不必要的治療嗎？你會提高保險費以不錯過任何人嗎？作為一名醫(yī)生，您是否會冒著聲譽的風(fēng)險去錯過檢測？

至少作為病人，沒有人想錯過被檢測。因此，當(dāng)構(gòu)建檢測癌癥的產(chǎn)品時，優(yōu)化召回率（避免假陰性）將更有意義。

機場安檢

作為乘客，你寧愿在漫長的警戒線中等待，以免有危險意外通過安檢嗎？還是更愿意快速通過這些檢查，并承擔(dān)槍可以走私到飛機的風(fēng)險？監(jiān)管者肯定會選擇避免風(fēng)險。

Netflix推薦

作為用戶，你更愿意獲得高度相關(guān)的推薦，而不是可能受歡迎但不適合你的一般內(nèi)容。因此，在這種情況下，產(chǎn)品要優(yōu)化精確度（避免假陽性）。

我們可以討論幾十個例子，并嘗試了解產(chǎn)品要優(yōu)化什么，以及在與之交互時，它如何影響整體的用戶體驗。

客戶流失預(yù)測

我們開發(fā)了一款基于AI的產(chǎn)品，用于預(yù)測B2B公司的客戶流失。我們使客戶成功團隊能夠?qū)⑺麄兊墓ぷ髦攸c放在真正重要的客戶身上，并得到更好結(jié)果。

優(yōu)化精確度意味著產(chǎn)品將精確定位一個非常有針對性的名單，該名單包含面臨流失風(fēng)險的客戶，且沒有人被錯誤地劃歸其中。朝著這個方向的困難是缺少一堆會流失卻沒被檢測到的客戶。

緩解這種情況的想法是將列表拆分為幾頁，其中第一頁包含最相關(guān)的客戶。如果用戶想要探索更多，則可以進入下一頁。Google搜索結(jié)果提供了這樣的體驗，首頁包含最相關(guān)的結(jié)果。如果你想探索更多，你也可以查看其他頁面。

優(yōu)化召回率意味著產(chǎn)品將不那么敏感，并且會生成面臨流失風(fēng)險的客戶的更長名單，并確保我們不會錯過任何人。這里的缺點是該列表會包含誤報，即一些不會有流失風(fēng)險的客戶。

減輕這種情況的辦法是將列表與其他客戶特征相結(jié)合，這些特征可能會對其風(fēng)險（例如優(yōu)先級）提供更多提示。

因此，作為產(chǎn)品經(jīng)理，我需要向客戶了解，他們是更容忍假陽性還是假陰性，他們期望從產(chǎn)品中獲得什么樣的體驗？是否有足夠的資源來處理流失的客戶等等。

相關(guān)鏈接

https://towardsdatascience.com/what-are-you-optimizing-for-17c4406544ec

網(wǎng)頁題目：作為AI產(chǎn)品經(jīng)理，我們到底在優(yōu)化什么？
轉(zhuǎn)載源于：http://www.rwnh.cn/article44/pgcsee.html

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