「ChatGPT說我在浪費生命，但它錯了」，WhatsApp前產品掌門人的清醒反擊

在復雜的時代，簡單與執行才是真正的力量。

在硅谷最具執行力的公司之一——WhatsApp，產品團隊的信條是“讓產品為所有人服務”。

Ami Vora曾在WhatsApp擔任產品負責人（Head of Product），主導了消息體驗與增長策略，從零構建出這款連接全球數十億用戶的核心產品體驗。

此后，她加入Meta，負責社交產品與商業產品的整合策略；再后來，她出任Fair（美國出行科技公司）的首席產品官（Chief Product Officer），帶領團隊重塑汽車訂閱服務的用戶體驗與數據驅動決策體系。

她相信，“每個人都比我們想象的更疲憊”，“簡單本身就是競爭力”，而在快速變化的時代，戰略并不能贏得勝利，執行力才能。

在這次由產品作家Peter Yang主持的對談中，Ami分享了她在WhatsApp的真實經驗、人類情感與AI反饋邊界的思考，以及她如何在AI浪潮中重新定義“產品經理”的角色。以下為播客內容，經“未來人類實驗室”整理發布——

●播客截圖，左為Peter Yang，右為Ami Vora

“你在浪費生命”

Peter：Ami，你在寫作和產品圈都很有影響力。我們知道你經常用AI工具。能不能分享一下，AI是怎樣幫你節省時間，或者帶來一些“快樂”的？

Ami：我喜歡你提“快樂”這個詞。我們總是被要求搞清楚一切，壓力很大，反而少了樂趣。

我用AI幫孩子做些隨機的小創作挺有趣的。比如我女兒喜歡畫畫，她會說：“我想要一個半美人魚、半獨角獸?！蔽揖陀蒙晒ぞ邘退嫵鰜?。而且我會特意讓這些圖像里的角色都是女性——比如女消防員、女昆蟲學家之類的——這成了一種輕松、有趣的互動。

還有，我其實是個重度內向的人，和新朋友見面總有點緊張。AI也幫了我。我會在開會前讓它幫我查查對方的信息、興趣、共同點之類的，這樣我見面時會更從容一些。雖然它不會改變我和人交談的本質，但能讓我心態平靜。

Peter：前陣子我在網上發了一個提示詞，用ChatGPT來給自己做個不客氣但真實的“自我評估”。你也試過，對吧？

Ami：對，我本來以為它只會說些我已經知道的事。結果它完全突破了我設想的“安全區”。

提示詞是這樣的：“你是我的投資人、顧問和上司，請給我最直接的反饋?！彼幕卮鹂偨Y起來大概是：“你在浪費生命”。

其實那段時間我正休假，寫寫文章、旅行、學做披薩，狀態很放松。AI卻像在吼我：“現在是創業的好時機，你卻在浪費時間！”——某種程度上，它說得也沒錯。

后來我跟一個不做科技行業的朋友聊起這事，她說：“你干脆先離開電腦，去散散步，記得你是個人。”這讓我回到現實，也意識到：AI的反饋可能“真”，但也可能失衡。

不久前我又試了一次同樣的提示詞，它依然說我浪費時間。但這次我不再覺得受傷，反而覺得有趣——因為我確實度過了一個很棒的夏天，和家人相處、學了新東西、放松下來。難道不是“高質量的人生”嗎？

他們想要的是“解脫感”

Peter：你寫過一篇關于“簡單即競爭優勢”的文章，我很喜歡。很多團隊總忍不住讓產品越來越復雜。你是怎么讓大家堅持“簡單”的？有什么技巧？

Ami：對我來說，一切總是從“我們為誰而做”以及“做它的目的是什么”開始的。我對這個世界的一個基本假設是：每個人都比我們想象的更累。每個人都筋疲力盡，每個人都在努力讓事情順利進行，人們并不想再學一個新東西，他們想要的是“解脫感”——一個“什么都能正常運作”的避風港，他們不必做額外的工作。始終以用戶為中心總是對我很有幫助。

在WhatsApp，我們始終堅持一個理念：讓產品適用于地球上任何一個人。如果一個產品能被任何人輕松使用，它對所有人都會更好用。那時很多人都追求“功能更強”、“技術更炫”，但我們想的是——即便是技術精英，他們真正想要的也不是復雜，而是可靠和順暢。

策略上，我常問：如果我們暫時不做某個功能，會有多嚴重的后果？能不能先排個優先級？比如80%的精力投入到最核心的功能，其余20%再做探索。簡化不是偷懶，而是清晰。

●Ami的文章

Peter：當你在審閱產品文檔或設計時，你心里會有哪種“檢驗標準”？

Ami：很簡單：“我能看懂這是給誰做的、幫他們完成什么嗎？”聽起來像廢話，但你問十個團隊成員，答案可能都不一樣。我認為“清晰”是“簡單”的前提，“清晰”就像是構建基石。

以WhatsApp為例，簡單是正確方向；但在Facebook Ads這樣的工具里，用戶其實想要的是強大的配置能力，而非過度簡化。

所以關鍵不在于盲目追求“簡單”，而在于我們是否清楚地理解了誰是用戶、他們要什么、我們為何這么做。

戰略給你方向，執行給你反饋

Peter：我們聊聊AI的交互設計吧。我一直覺得ChatGPT和這些聊天型AI產品能迅速走紅，一個很重要的原因是：它們讓人感覺“只是聊天”而已。就像你在和另一個人對話，這種形式天然地降低了學習成本。

不過很多人認為，現在的AI聊天界面還處在早期階段——未來肯定會出現更好的交互方式，更自然、更高效，超越文字聊天。你怎么看？你覺得“聊天”這種交互形態會不會被替代？

Ami：老實說，我也很難相信——五年后最前沿的AI交互，仍然是“我在一個文本框里打字聊天”這種方式。它肯定還會存在，但我覺得不會是主流。不過我也認為，聊天界面之所以讓AI爆紅，是因為它套在了一個所有人都熟悉的殼子里。即便你永遠無法預測它會給出什么答案，至少你知道“怎么問”。

這個交互模式非常可預測，交互方式可預期，結果內容不可預期——這種張力讓它既安全又神奇。我們已經看到可穿戴設備、語音助手、耳機形態的進步，我猜下一階段的交互會更接近“和世界自然對話”。未來的AI交互，應該是那種“天生自然”的體驗，而不是“被設計的界面”。

Peter：你還寫過一篇關于執行力的文章，提到“Execution eats strategy for breakfast（執行力勝過策略）”。能具體解釋下嗎？

Ami：我在Meta學到最大的一課就是：即使戰略完美，但執行差，你依然會輸，而且最糟的是——你都不知道為什么會輸。相反，一個一般的戰略配上優秀的執行，你每天都能學習、迭代、修正。

戰略給你方向，執行給你反饋。如果只想把戰略一次性想“完美”，你可能要花好幾年時間思考才能找到完全正確的戰略，然后只有一次機會去實現它；但如果重視執行，你每天都能獲得一次試錯機會。比如每天發布一個產品，從中學習、反饋改進，然后再發布下一個產品，繼續學習、再反饋改進。這樣更容易嘗試去構建產品，因為你沒有追求完美的壓力。

我喜歡“最小可行戰略”（Minimum Viable Strategy）。方向明確即可——目標客戶是誰、為什么我們能贏、風險是什么。別幻想三年后的二級效應，世界變化太快。

●Ami的文章

Peter：很多公司搞年規劃、季規劃，花一兩個月寫一份沒人再看的文件。你說過，“最好的戰略是能改變團隊日常行為的戰略”。你如何簡化計劃流程，或者如何確保計劃能夠真正影響日常工作呢？

Ami：有時候就像一種下意識的反應，我會先問：“這次計劃期望改變什么？如果我們花六周做這件事，世界會因此變得不一樣嗎？”

如果答案是“其實沒什么變化”，那說明我們不該浪費這六周。有時候，僅僅把計劃周期做輕一點就能解放團隊。我更喜歡“基于觸發點的規劃”——等環境或假設真的改變了，我們再開會，而不是為了“季度例會”而例會。

通才型產品人會再次吃香

Peter：很多PM抱怨要等領導審批很久，項目推進太慢。你有什么有效的方法嗎？

Ami：我希望這種情況發生的越來越少。可以從兩方面入手：

第一，提前約定“哪些事不需要審批”。比如影響不到x%用戶的改動，團隊可自行上線并監控。

第二，鼓勵領導設置“辦公時間”而不是“評審會”。

讓決策周期縮短到24小時，而不是4周。我其實會對“過度寫文檔”過敏——當我看到一個PM花了一個月寫五頁方案，而產品一點沒動，我心里會想：“這些時間如果用來寫代碼多好？”用戶只關心自己手里的產品，所以一切都必須圍繞著如何更快、更好地將產品送到人們手中而展開。

Peter：你還寫過一篇文章“如何守護深度工作的時間”。能講講你的方法嗎？

Ami：我不再一個個拒絕會議邀請，而是先明確：這周我要完成哪兩件最重要的事。然后先把時間全都鎖定。其他請求如果不支持這兩個目標，就推遲。

另外，告訴對方“我為什么不見面”很重要，比如：“這周我專注在路線規劃，下個月再聊？”別人就不會覺得被冷落。我每周一都會列出關鍵任務，然后在日歷上為它們預留時間。否則，你的時間會被別人自動填滿。

Peter：如果你現在再招PM，會找什么樣的人？

Ami：我覺得我們正在回到15年前的狀態——通才型產品人會再次吃香。過去幾年行業過度專業化：PM、設計、工程都各自獨立。現在，AI工具讓個人能完成更多事情，我們需要的是“能從頭到尾把事做完”的人。

也就是說：有想法 → 能快速原型 → 能做基本市場分析 → 能畫簡單設計 → 能驗證假設。

AI幫我們縮小了組織規模，執行者比管理者更重要。未來會更需要善于從零思考、動手驗證的人，而不是拿舊經驗來套新問題的專家。

Peter：你的小孩還挺小的，他們成長的世界會和我們完全不同。你會怎么教他們？

Ami：他們在學校也用AI，我會陪著他們用。比如我9歲的兒子幫我做旅行計劃，用GPT搜資料，我在旁邊看著。

我最擔心的不是技術，而是他們失去面對困難的能力。因為AI太“善解人意”，它從不讓你感到挫折。所以我會有意讓孩子做些現實世界的小挑戰：獨自走一段路、主動邀請別人玩。還有，我也在學習“對自己寬容”——這點ChatGPT不同意（笑）。我知道他們未來的問題會和我們完全不同，我不可能100%做對，但我可以給他們好奇心、韌性和溫度。

編輯|杜雪瑩

封面圖源|AI生成

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本文來自微信公眾號“未來人類實驗室”，作者：杜雪瑩，36氪經授權發布。