写在前面：AI 产品经理不是算法工程师，但不能是“技术文盲”
上一讲我们讲了 AI 产品经理的全景图谱。
我们得出的核心结论是：
AI 产品经理不是“会用 AI 工具的人”，而是能把模型能力转化为产品价值，并对产品结果负责的人。
那么问题来了：
产品经理到底要不要懂技术？
要不要懂大模型原理？
要不要学算法？
要不要会写代码？
要不要看懂 Transformer、Embedding、RAG、Agent、微调这些概念？
我的答案是：
AI 产品经理不一定要会训练模型，但必须懂模型能力边界。
不一定要写算法代码，但必须能和算法、研发、数据、安全团队高效沟通。
不一定要掌握所有技术细节，但必须能判断什么技术方案适合什么业务问题。
传统产品经理如果不懂一点技术，最多是需求沟通慢一点。
AI 产品经理如果不懂技术边界，后果会严重得多。
你可能会把一个规则系统能解决的问题，包装成昂贵的大模型项目；
你可能会把一个高风险业务，交给模型直接生成答案；
你可能会设计一个看起来很酷，但成本完全不可控的功能；
你可能会承诺“准确率 99%”，但连评估集都没有；
你可能会要求研发“接个 AI 接口就行”，结果上线后出现幻觉、越权、延迟、成本爆炸和用户投诉。
所以，第二讲要解决的不是“如何成为算法专家”，而是：
作为 AI 产品经理，你需要建立一
