AI toB产品设计的两个边界

随着现在出现了越来越多的基于AI的产品，经常会有人讨论说，未来基于AI的toB产品的设计和传统的toB设计会有什么区别么？那在我看来呢，基于AI的产品设计有两个很重要的边界，是产品需要定义好的

第一个边界就是大语言模型和工程部分的边界。现在的大模型对于语言理解、生成文章或者简单的逻辑判断的能力都很强，但是也存在很严重的幻觉，没有办法保障生成内容的稳定性和准确性。在很多toB的场景中，用户还是对生成内容的稳定性有较高的要求的，那这部分最好还是用传统的工程方式，用规则的方式去实现，这就存在一个大模型和工程部分的边界问题。而且大语言模型也不是擅长所有的问题，例如计算或者传统小模型擅长的确定性的算法，也是最好交给工程部分去实现

第二个边界是业务上的边界，也就是产品设计中机器和人的边界。现在AI的能力已经越来越强了，但是是不是现在AI就可以完全代替人了呢？显然还远远不行，AI还有很多能力不足够的地方，这还是需要人在业务场景中起到重要的作用。比如说一个简单的营销文案的生成场景，如果AI的能力是不足够完成端到端的任务的，中间完全可以由人来提供文案的背景，由AI去生成初稿，人来提建议，AI来修改，最后人再来审核。在这种场景中，AI和人可能要以不同的方式做很多次交互，怎么设计人和机器的边界，也是我们需要思考的

随着大模型能力的不断演进，我相信未来AI toB产品的两个边界也会不断动态的调整，模型逐渐能够肩负起越来越重要的职责，但是在当下，我们设计AI toB产品还是要仔细考虑产品中的两个边界应该要如何的设定