B2B軟件銷售和營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)很喜歡采用“人工智能”（AI）這一術(shù)語(yǔ)。人工智能具有一種神奇的效果，聽起來(lái)令人印象深刻。但是，當(dāng)這些銷售人員說(shuō)“人工智能正在這樣做”時(shí)，他們的買家通常對(duì)人工智能知之甚少，因此不會(huì)提出棘手的問(wèn)題。

在諸如DevTools空間之類的行業(yè)中，至關(guān)重要的是，買家必須了解產(chǎn)品的用途和局限性，以確保這些產(chǎn)品滿足其需求。如果人工智能的目的是為人類做出正確的決定，那么接受“人工智能正在這樣做”就是承認(rèn)真的不知道產(chǎn)品的工作方式或它是否在為其做出正確的決定。

當(dāng)人們成為買方時(shí)，通常不對(duì)了解人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品負(fù)責(zé)，因?yàn)檫@些技術(shù)令人望而生畏。它們非常復(fù)雜。

本文討論了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的局限性，因此軟件購(gòu)買者可以提出正確的問(wèn)題以了解他們所購(gòu)買的產(chǎn)品。

測(cè)試Oracle問(wèn)題

某些人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品的局限性在于，對(duì)于該技術(shù)的某些應(yīng)用，沒有絕對(duì)的真實(shí)來(lái)源可與輸出的準(zhǔn)確性進(jìn)行比較。例如，人類和機(jī)器都不知道如何為任何給定的應(yīng)用程序生成一套完美的端到端測(cè)試。這是預(yù)言性的問(wèn)題：沒有客觀的真理標(biāo)準(zhǔn)。沒有人愿意在銷售過(guò)程中引入這種不確定性。然而，我們的買家應(yīng)該對(duì)我們的產(chǎn)品有充分的了解。

作為買家，在做出購(gòu)買決定之前，需要了解賣家的人工智能產(chǎn)品的預(yù)期優(yōu)勢(shì)。它是否意味著在客觀標(biāo)準(zhǔn)下做出比人類更準(zhǔn)確的決定？它是否意味著以更少的成本做出更快的決定？或者引入一種以新方式使用新數(shù)據(jù)的替代方法？對(duì)這些問(wèn)題的回答將影響買家如何使用產(chǎn)品以及它提供的價(jià)值。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)

盡管人工智能被普遍認(rèn)為是“使用數(shù)學(xué)進(jìn)行決策的任何機(jī)器”，但真正的人工智能是自學(xué)的。人工智能有一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦中的神經(jīng)元，使它能夠自我教學(xué)、自我更新和自我進(jìn)化。正因?yàn)槿绱?，真正的人工智能很難構(gòu)建，而且往往是實(shí)驗(yàn)性的，而不是商業(yè)性的。

更常見的是，當(dāng)人們說(shuō)人工智能實(shí)際上是機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)。機(jī)器學(xué)習(xí)是人類培訓(xùn)的：機(jī)器使用概率決策過(guò)程通過(guò)人類反饋來(lái)學(xué)習(xí)，而這種概率決策過(guò)程會(huì)通過(guò)不斷進(jìn)行的糾正而得到改善。機(jī)器接收數(shù)據(jù)，針對(duì)數(shù)據(jù)運(yùn)行算法，然后根據(jù)概率輸出決策。人們通過(guò)告訴機(jī)器評(píng)估是否準(zhǔn)確來(lái)糾正機(jī)器，并更新機(jī)器。機(jī)器收到準(zhǔn)確度反饋后，就會(huì)學(xué)會(huì)做出更好的決策。而且由于機(jī)器學(xué)習(xí)基于概率，所以有時(shí)會(huì)做出錯(cuò)誤的決定。

根據(jù)買家計(jì)劃使用產(chǎn)品的方式，需要確定其準(zhǔn)確性的嚴(yán)格程度。機(jī)器可以多久做出一次錯(cuò)誤的決定并仍然達(dá)到其目的，這取決于特定的應(yīng)用程序。自動(dòng)駕駛汽車必須幾乎完全準(zhǔn)確才能被采用。律師助理機(jī)器學(xué)習(xí)工具集可能需要降低準(zhǔn)確性，那么其產(chǎn)品需要多精確？

提出正確的問(wèn)題

無(wú)論買家打算如何使用產(chǎn)品，重要的是要提出正確的問(wèn)題，以了解產(chǎn)品并圍繞其準(zhǔn)確性水平建立彈性。在銷售方告訴買家“人工智能正在這樣做”時(shí)，可以提出以下要求：

該產(chǎn)品是機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品嗎？是否需要機(jī)器學(xué)習(xí)才能獲得有意義的結(jié)果？作為機(jī)器學(xué)習(xí)，產(chǎn)品需要通過(guò)人工反饋來(lái)學(xué)習(xí)，而不僅僅是使用概率來(lái)做出決策。買家是否只需要使用邏輯來(lái)做出決策的產(chǎn)品，還是隨著時(shí)間推移而提高準(zhǔn)確性的產(chǎn)品？ 如何計(jì)算該產(chǎn)品的精度？如果不知道用于計(jì)算精度的條件，則不會(huì)知道機(jī)器是否比人類更準(zhǔn)確。如果一臺(tái)機(jī)器比人類的精度高30%，那么誰(shuí)來(lái)評(píng)估這種精度以及他們?nèi)绾未_定這一精度？ 怎么知道產(chǎn)品何時(shí)做出錯(cuò)誤的決定？任何機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品有時(shí)都會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤的輸出。通常情況下，銷售方最成功的客戶已經(jīng)采用了業(yè)務(wù)流程來(lái)增強(qiáng)對(duì)這種錯(cuò)誤輸出的適應(yīng)能力。如果是這樣，銷售方也可以幫助買家采用它們。 在當(dāng)前狀態(tài)下，產(chǎn)品多久做出一次錯(cuò)誤決定？了解錯(cuò)誤的頻率和這些錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于決定如何使用產(chǎn)品以及在產(chǎn)品開發(fā)的現(xiàn)階段這樣做是否安全至關(guān)重要。 該產(chǎn)品投入了多少教學(xué)時(shí)間？這個(gè)數(shù)字將簡(jiǎn)單估算出使產(chǎn)品更加準(zhǔn)確所付出的努力。取決于應(yīng)用程序，較小的數(shù)字可能很好。 如何提高該產(chǎn)品的準(zhǔn)確性？買家是機(jī)器測(cè)試和教學(xué)過(guò)程中不可或缺的一部分。那么應(yīng)該愿意使用其數(shù)據(jù)來(lái)提高其準(zhǔn)確性，因?yàn)橄Ｍ@些產(chǎn)品在將來(lái)得到改進(jìn)。

為什么知道人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)很重要

不僅有很多不是人工智能的“人工智能”，而且還有不是機(jī)器學(xué)習(xí)的算法技術(shù)。因此，對(duì)于買家來(lái)說(shuō)，有足夠的知識(shí)來(lái)提出正確的問(wèn)題，并了解這些產(chǎn)品如何做出決定至關(guān)重要。

所有機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品都有限制，盡管限制因產(chǎn)品和產(chǎn)品應(yīng)用方式而異。當(dāng)產(chǎn)品的準(zhǔn)確度未知時(shí)，買家所能做的就是詢問(wèn)其方法是否對(duì)決策有效：它是否能獲得比人類更好的數(shù)據(jù)？使用此數(shù)據(jù)，它可以比人類做出更快、更明智的決策嗎？如果答案是肯定的，那么買方應(yīng)該考慮購(gòu)買產(chǎn)品，而不是是自己開發(fā)。
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