最近跟几个做AI的朋友聊天,发现大家聊得最多的不是技术多前沿,而是落地这事儿有多磨人。有个朋友说,他们团队憋了两年搞了个智能客服系统,实验室里对话流畅得像真人,结果真到客户那儿,人家方言听不懂、专业术语答不对,最后只能改成辅助回复——说白了,就是给人工客服打下手。你说这算成功还是失败?技术明明没问题,可现实里的用户需求、场景适配,哪一样不是坑?AI这东西,听着高大上,真要钻进去,才发现每个环节都得拧巴着来:既要算法够聪明,还得懂人情世故;既要追求效率,又怕丢了温度。<
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数据安全,藏在代码里的隐形门槛
做AI的,谁没为数据发过愁?前阵子听一个初创团队说,他们为了训练模型,好不容易攒了几万条用户数据,结果因为没仔细看隐私条款,被平台下架了不说,还赔了不少钱。你说他们不懂安全?其实不是,是赶进度的时候总想着先跑起来再说,等出了问题才明白:数据这东西,就像代码里的定时,你不知道它什么时候会炸,但一旦炸了,轻则项目黄了,重则吃官司。更麻烦的是,现在用户对隐私越来越敏感,你数据用得再好,要是宣传时没说清楚怎么保护人家信息,人家根本不买账。安全这事儿,真不是技术达标就完事儿了,得让用户看见你的用心才行。
团队协作,不是算法堆砌就能成事
见过不少AI团队,技术大牛扎堆,代码写得天花乱坠,最后项目却黄了。为啥?缺了拧巴的磨合。有次跟一个项目负责人吃饭,他说他们团队里,算法工程师总嫌业务需求太土,产品经理又觉得技术不落地,两边吵得不可开交,最后项目延期半年。其实AI团队最怕的就是各说各话:算法只看准确率,产品只看用户量,运营只看转化率,没人肯低头听听对方的难处。说真的,做AI哪有完美的方案?都是这边让一点,那边凑一点,最后拼出来的东西,可能技术上不是最顶尖,但能用、好用,这才是本事。
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