在过去的十年里，规则引擎几乎是每一个互联网产品的核心。你曾经在登录界面遇到验证码，看到那条硬编码的逻辑：输入错误三次就锁定账号；在电商中，折扣规则也往往是由一连串 if‑else 写成的。

如今，AI 以数据为笔，以概率为墨，开始在搜索、推荐、客服等场景里取代“规则”。例如，Netflix 的推荐系统早期是基于协同过滤的简单加权公式，后来升级为深度神经网络，结果使观看量提升至 75% 以上【来源】。这场转变让“给定规则”与“学习规则”产生了根本差异。

因此，产品经理必须把“如何写好 if‑else”升级为“如何设计能自学习的体验”。这不是说所有产品都要搬砖去训练模型，而是要在心智模型上做一次跳跃：把系统看成一个黑盒子，它能从用户的每一次点击里挖掘规律，然后反向调优。换句话说，从“规则决定”到“数据决定”。

在我看来，这种跃迁最直观的痛点是“不确定性”。传统规则，你能预见每一次分支；AI 模型，你只能看到概率分布。于是 PM 的工作重点从“排查错误”转向“设计实验”。比如 Amazon 在新品上架时会先做小范围 A/B 测试，观察模型预测与真实点击率的偏差，再迭代模型参数。此时，PM 必须懂得“实验科学”的基本套路——假设、对照、统计显著性。

另一个不可忽视的难题是可解释性。想象一下 AlphaFold 预测蛋白质结构的突破，但实验室的科学家却因为缺乏可视化的解释而不敢直接使用。AI 产品同理，若用户不理解推荐背后的逻辑，往往会产生误判或失去信任。于是，你需要在产品中嵌入“可解释层”，如展示“为什么给你这条内容”，或在客服中使用模型可视化工具。

归根到底，规则到 AI 的转型不是技术升级，而是认知升级。你需要把自己从“写规则的程序员”转变为“能与数据共舞的产品导演”。你是否准备好，让用户的每一次点击都成为你不断改进的素材？如果不，现在正是把脑洞从“怎么做”转到“怎么学”的最佳时机。