AI驱动范式转移：从确定性工程到概率性科学的跃迁

我们正处在一个由人工智能驱动的范式转变之中，这标志着从确定性的软件工程向概率性、经验主义的科学探索的根本性变革。过去，软件产品遵循“输入-输出”的确定性模型（F: X → Y），其工程、产品和增长策略均围绕可预测的变量和目标函数构建。然而，通用人工智能（AGI）的出现打破了这一框架，引入了不可预测、可泛化且具有涌现特性的模型（F': ?），其输入空间近乎无限，输出则源于概率分布。

这种转变要求企业从传统的工程思维转向科学方法。过去依赖的SLO、漏斗模型和A/B测试等指标，在处理AI的模糊性和不确定性时变得捉襟见肘，甚至适得其反。AI产品的构建不再是“工程”，而是“发现”——需要科学家般的严谨性，通过持续的实验、观察和数据分析来理解和引导模型行为。这意味着需要接受“我不知道”作为基本假设，并拥抱“最小可行智能”（MVI）的概念，在保持模型灵活性的同时，管理其可接受的不可预测性。

数据在此新范式下扮演着“新操作系统”的角色。传统的上游数据（训练数据）重要性不言而喻，但下游数据（用户交互的实际轨迹和模型输出的概率分布）的分析能力，成为企业能否在AI时代取得成功的关键差异化因素。企业需要建立强大的数据工程能力，捕捉和分析用户在无限可能性的“场”中探索的轨迹，从而理解用户行为、优化产品，并最终实现可持续的商业增长。那些能够适应这一根本性变化，拥抱概率思维和科学方法的组织，将引领下一代技术浪潮。

Building AI Products In The Probabilistic Era

AI turns products from deterministic functions into probabilistic systems. That requires expanding old playbooks (SLOs, funnels, siloed finance), and reasoning in terms of trajectories, Minimum Viable Intelligence thresholds, and data as company operating system.