译者序
为大家推荐一篇近期看到的AI发展趋势观察好文，作者姚顺雨用”上半场与下半场”这个生动的比喻，为我们解读了人工智能正在经历的历史性转折点 - 一个让产品思维成为AI领域核心竞争力的时代。
关于作者：姚顺雨是OpenAI的研究员，清华大学姚班毕业，普林斯顿大学计算机科学博士。他是AI领域的重要研究者，论文被引用超过11,000次，是Tree of Thoughts（思维树）、ReAct、SWE-agent等突破性AI论文的作者。他的博士论文专注于”语言智能体：从下一个词预测到数字自动化”，目前参与OpenAI的Deep Research项目开发。
过去几十年，AI就像一个不断刷新考试成绩的”学霸” - 从击败围棋世界冠军到在各种标准化测试中超越人类，从AlphaGo到GPT-4再到今天的Claude 4和Gemini 2.5 Pro。但作者提出了一个非常核心的问题：
为什么AI在考试中表现如此出色，我们的日常生活和工作效率却没有发生翻天覆地的变化？用户的真实需求在哪里得到了满足？
这就是作者所说的”效用问题”(utility problem) - 你有一个功能强大的技术平台，但用户却不知道如何从中获得价值。这正是当前AI面临的核心挑战，也是产品经理最擅长解决的问题领域。
作者揭示了一个有趣的现象：在AI研究的上半场，突破性的算法论文（如Transformer）获得了16万次引用，而相应的基准测试论文只有1,300次引用。这说明过去的游戏规则是”技术为王” - 谁能发明更好的算法，谁就能获得成功。但现在，作者明确指出：
“要在这个下半场中蓬勃发展，我们需要及时转变思维方式和技能组合，这些可能更接近产品经理的角色。”
正如我不久前分享另外一篇同样来自OpenAI的Karina Nguyen的文章中提到的各种各样的研究驱动型产品经理面临的问题一样，AI的下半场将不再是纯粹的技术竞赛，而是关于如何定义正确的问题、设计合适的用户体验、创造真实的用户价值。作者发现，当AI学会了”思考”这种不直接影响外部世界的行动时，它获得了强大的泛化能力 - 这其实就是产品设计中”用户旅程”思维的体现。
文中提到的重要建议是我们需要从根本上重新思考评估方式 - 这正是产品经理思维能帮上忙的重要领域。不仅要创造更难的功能测试，更要质疑测试本身的设置是否符合用户的真实使用场景。比如，现在的AI评估通常要求系统自动运行、独立完成任务，但现实中用户与AI的互动是持续的、情境化的。一个真正有用的AI产品不应该是”一次性完美交付”，而应该能够”持续理解用户意图、实时响应需求变化”。
作者预测的未来AI竞争要素 - 如何让机器真正融入人类的工作流程、如何在现实场景中评估AI表现、如何构建真正创造价值的AI产品 - 这些都是产品经理的核心能力范畴。文章强调，下半场的重点将从”解决问题”转向”定义问题”，从关注训练转向重新思考评估，这完全契合产品经理”发现用户真实需求、设计解决方案、验证产品价值”的工作流程。
这篇文章预示了一个黄金时代的到来 - 技术已经足够强大，现在需要的是懂得如何将技术转化为用户价值的人才 - 而且提供了具体的行动指南：重新审视现有的产品评估框架，质疑那些”理所当然”的假设，设计更贴近真实用户场景的体验。
下半场的赢家将不只是实验室里的算法专家，而是能够”从智能中构建有用产品来建立价值数十亿或数万亿美元公司”的产品创新者。产品思维和用户洞察能力，可能正是决定AI能否真正改变世界的关键因素。
