你的核心技术（尤其是深度学习模型）本质上是一个“黑箱”。不要强求完全解释它的内部逻辑。它的价值不在于可解释性，而在于其在复杂现实中超越人类的性能。你的产品叙事应该从“我们理解一切”转变为“我们能解决前所未有的问题”。
AlphaGo的“神之一手”无法被提前解释，但它改变了围棋。你的AI也可能如此。
传统的软件追求清晰的因果逻辑（如果用户点击A，则发生B）。AI，特别是机器学习，则是在海量数据中发现强关联性。这意味着：
不要把你的AI仅仅看作一个功能更强的工具。你真正的产品是AI从混沌数据中提炼出的、人类无法获取的“洞察”和“预测能力”。这是一种全新的价值主张，需要全新的商业模式和市场教育。
数据不仅是训练模型的“燃料”，更是构建生态的“引力源”。
像谷歌开源TensorFlow一样，开源部分核心技术是一种战略选择：
特斯拉开源专利，旨在催熟整个电动车市场。你的开源战略，目标是催熟哪个市场？
AI产品的MVP可能不是验证一个“功能”，而是验证一个“性能阈值”。即，在某个特定任务上，你的AI模型能否达到一个足够好（不一定是完美）的水平，从而为早期用户创造可感知的价值。先找到这个“滩头阵地”，再扩展应用边界。
当AI的决策可能产生重大社会影响时（如招聘、信贷），公众和监管会要求“可解释性”。这本书提供了一个强大的回应框架：我们不追求解释过程，我们追求优化结果。
你需要向世界清晰阐明：
在一个充满“黑箱”和不确定性的公司，领导者的角色变了。你无法掌控所有细节。你的核心任务是：
华为用诗歌传递战略，是“战略性模糊”的极致，它迫使团队去集体思考和创造，而不是被动执行。
你的AI不仅仅是自动化工具，更是一个“意义发现引擎”。它能揭示出世界中前所未有的连接和模式。
思考一下：