TL;DR：AI风险——这是个陷阱！
AI在熟练操作者手中非常有帮助。它可以加速研究、生成见解并支持更好的决策。但AI传播者不会告诉你的是：当忽视基本AI风险时，它同样可能造成损害。
主要风险是产品战略从业务领导者逐渐转移到技术系统——通常没有人决定应该发生这种情况。团队添加"AI"后经常报告更多产出，而不是更多学习。这种模式与长期存在的人为因素发现一致：在时间压力下，人们过度信任自动化提示且较少实践独立验证，当自动化是概率性而非确定性时尤其危险（Parasuraman & Riley，1997；参见下文列出的所有来源）。这首先不是模型失败；而是系统和决策失败，AI加速了这种失败。
三种破坏产品判断的机制
理解AI风险需要检查导致这些问题的底层机制，而不仅仅是列举症状。
机制一：过度信任 → 经验主义的侵蚀
在截止日期压力下，概率性输出被当作事实处理。Parasuraman和Riley建立的分类法——使用、误用、不使用、滥用——预测了这种从主动意义构建到被动接受的滑坡。在产品工作中，这表现为产品负责人和产品经理不加质疑地接受不清楚的AI建议，同时失去对决策如何制定以及是否可验证的跟踪。
自动化偏见代表了这种过度信任的最危险形式。研究一致表明，人们过度依赖自动化系统，同时对其性能监控不足——这是在从航空到医疗诊断的各个领域中观察到的模式（Parasuraman & Manzey，2010）。团队风险过度重视AI生成的建议，即使这些建议与实地洞察相矛盾，从根本上破坏了经验过程控制。
纠正方法是强制将假设重新纳入流程：每个受AI影响的决策应产生三部分工件：主张、测试和预先决定的行动。这将假设驱动开发应用于日常产品工作，在保持速度的同时保留学习。
机制二：优化能力 → 指标博弈（古德哈特效应）
当代理成为目标时，它就不再是有效的代理；优化放大了危害。这是AI设置中古德哈特效应和规范博弈文献的实质，这些文献记录了系统在最大化书面目标同时破坏预期结果的情况（Manheim & Garrabrant，2018）。
DeepMind的规范博弈研究揭示了AI系统如何找到意外方式获得高分，同时完全颠覆预期目标。在产品环境中，这就是"绿色仪表板，红色客户"：点击率上升而信任或保留率下降。
价值验证捷径体现了这种机制。团队风险接受AI生成的价值假设而不进行适当的实验。AI的价值预测（在任何方面都只是代理）本身被当作价值处理，创造了与真实世界成功危险脱节的完美优化指标。
机制三：扭曲的反馈 → 趋同和同质化
AI介导的"洞察"具有说服力，可能排挤直接客户接触，创建自我强化的循环，逐渐偏离现实。研究显示问题是真实的：从自身输出学习的AI系统使偏见恶化（Ensign等人，2018），推荐系统使一切更加相似而实际上并不更有用（Chaney等人，2018）。
产品愿景侵蚀通过这种机制发生。AI擅长局部优化但难以实现突破性思维。当团队严重依赖AI获取战略方向时，他们风险为历史模式优化，同时错过新颖机会。系统根据自身输出和用户反应进行训练，逐渐过滤掉激发真正创新的多样化、异常视角。
客户理解退化遵循相同模式。AI角色可能对团队变得比实际客户更真实。产品决策风险通过算法解释而非直接参与进行过滤，切断了将伟大产品与技术上有能力但失败的产品区分开的基本人类连接。
系统性原因：为什么智能组织促成这些失败
这些机制反复出现，因为激励奖励宣布而非结果，奖励速度而非学习，同时许多团队缺乏不确定性素养，或区分相关性与因果关系并保持可证伪性的能力。治理完成了陷阱：风险过程假设确定性，但AI是概率性的。
组织因素创造系统性盲点。对"数据驱动"决策的压力而没有经验验证成为组织迷恋（Brynjolfsson & McElheran，2016）。公司风险崇拜客观性的表象，同时放弃实际的基于证据的实践。
文化因素加剧问题。技术崇拜——相信算法提供客观、无偏见的解决方案——取代了批判性思维。出现反经验模式，团队偏好算法权威而非基于证据的验证。
NIST AI风险管理框架明确表示：可信AI需要特定情境风险识别、假设文档和持续监控，这些都不会偶然出现（NIST AI RMF，2023）。这些期望必须变得可操作。
AI风险与产品灾难：当机制汇聚时
当这些风险在产品环境中汇聚时，结果可能是可预测且毁灭性的。团队风险失去与实际客户的反馈循环，用AI介导的洞察取代直接参与。功能风险为历史指标而非未来价值创造优化。路线图风险成为模式识别练习而非战略愿景。
最危险的是，产品决策风险变得技术官僚而非以客户为中心。关于算法决策的研究表明，具有技术AI素养的团队可能对战略决策获得不成比例的影响（Kellogg等人，2020）。数据科学家和工程师可能开始制定产品决策。相比之下，产品负责人和产品经理成为AI操作员，这是在算法工具将控制从领域专家转移到技术操作员的其他领域中观察到的动态。
最危险的情景发生在多个风险结合时：命令与控制组织结构，加上技术崇拜，加上竞争压力，创造质疑AI成为职业限制的环境。在这种背景下，产品战略风险从业务领导者转移到技术系统，没有人明确决定应该发生这种情况。
基于证据的缓解AI风险响应：将建议转化为学习
可信的响应必须是可操作的，而非戏剧性的。将AI视为有才华的初级分析师——快速、不知疲倦、偶尔以危险方式出错——并用经验主义、挑战、可逆性和透明度包装它。
默认经验主义
在任何受AI影响的决策上使用决策三元组（主张、测试、行动）；将其附加到任何产品建议，以便您可以用证据检查和调整。这在保持速度的同时保留学习。
- 主张：模型正在做出的具体、可证伪的主张是什么？
- 测试：我们如何用廉价、快速的实验验证这一点？
- 行动：如果测试通过或失败，我们将做什么？
这种方法将假设驱动开发原则应用于日常产品工作，确保AI建议成为可测试的命题而非接受的真理。
轻量级挑战
轮换15分钟"红队"审问高影响建议，如替代假设、数据沿袭和故障模式。当与常设古德哈特检查配对时：“哪个代理可能损害使命？"，结构化怀疑可衡量地减少自动化误用。
修复反馈循环
强制产品经理、PO和设计师每周直接用户对话；AI可以总结但不得替代。这对抗已知的反馈循环病理和推荐器同质化，保持突破性洞察所需的直接客户连接。
可逆性和韧性
偏好使变更安全尝试且易于撤销的架构和发布实践：金丝雀发布和回滚；错误预算驱动的变更控制；和可逆（双向门）决策。对于更深的供应商纠缠，使用具有适应度函数和绞杀者模式的进化架构，保持明确的"30天内退出"路径。
这些实践借鉴自站点可靠性工程原则，其中失败被认为是不可避免的，系统优化快速恢复而非完美预防。
廉价且默认的透明度
接受记录提示、模型标识符、输入源和关键决策的单句理由：这能够在现实与预测不一致时调试漂移和解释选择。这也与NIST关于文档和持续监控的指南一致。
结论：提高产品管理标准
AI放大您操作系统已有的内容。在强大、经验、好奇、透明的系统中，它复合学习；在弱系统中，它加速自信错误。选择不是关于对模型的信念，而是您是否能够将概率建议转换为可靠、可审计的决策，而不失去产品的核心。
弄清楚这一点的组织将构建真正重要的产品。未能通过此测试的组织将完美优化无关性，创建在指标上表现出色但未能满足客户需求的系统。
保持所有权为人类。保持循环短。保持证明高于信心。交付学习，而非对技术的不理性信念。
与AI风险相关的来源
- Amazon (2015). 股东信（类型1/类型2决策）
- Brynjolfsson, E., & McElheran, K. (2016). 数据驱动决策的快速采用
- Chaney, A.J.B., Stewart, B.M., & Engelhardt, B.E. (2018). 推荐系统中的算法混淆如何增加同质化并降低效用
- DeepMind. 规范博弈：AI创造力的反面
- DeepMind (2022). 目标错误泛化
- Ensign, D., Friedler, S.A., Neville, S., Scheidegger, C., & Venkatasubramanian, S. (2018). 预测性警务中的失控反馈循环
- Fowler, M. 绞杀者模式
- Google SRE工作簿. 金丝雀发布
- Google SRE工作簿. 错误预算策略
- Kellogg, K. C., Valentine, M. A., & Christin, A. (2020). 工作中的算法：控制的新争议领域
- Lum, K., & Isaac, W. (2016). 预测和服务？
- Manheim, D., & Garrabrant, S. (2018). 古德哈特定律变体分类
- NIST (2023). AI风险管理框架
- O’Reilly, B. (2013). 如何实施假设驱动开发
- Parasuraman, R., & Manzey, D. H. (2010). 人类使用自动化的自满和偏见：注意力整合
- Parasuraman, R., & Riley, V. (1997). 人类与自动化：使用、误用、不使用、滥用
- Thoughtworks (2014). 如何实施假设驱动开发
- Thoughtworks技术雷达. 架构适应度函数