# 把智能问题变成数据问题

## 元数据

- 合集：吴军作品合集
- 作品：智能时代
- 作者：吴军
- 章节：大数据和机器智能
- 定位：AI PM / 产品经理 / 技术商业与增长面试
- 优先级：P0
- 标签：machine-intelligence, datafication, problem-framing

## 面试问题

如何理解“把智能问题变成数据问题”？

## 30 秒回答

很多看似需要人工智能的任务，可以通过足够数据、统计建模和反馈优化转化为可计算问题。关键是重新定义输入、输出和评估。

## 展开要点

- 先明确可观测信号，再建立预测或决策目标
- 相关性在很多业务任务中比完整因果更可用
- 智能产品要把模糊判断拆成数据任务

## 高频追问

- 所有智能问题都能数据化吗？
- 数据问题和因果问题怎么区分？
- LLM 时代这句话还成立吗？

## 项目映射

- 把“候选人是否适合岗位”拆成 JD 技能、项目证据、表达匹配和风险项
- 用结构化评分辅助判断

## AI PM 迁移

AI PM 要会把业务问题翻译成模型可处理的数据结构和评价任务。

## 备注

本卡为面试复习用的主题重构和答题框架，不保存原书正文。