AI 產品題最容易垮的地方不是講不出願景，是講不出「這個模型會怎麼壞掉、壞掉時使用者會怎麼樣」。Meta 今年把 PM 面試五年來首次改版，新增一輪「Product Sense with AI」，要求候選人跟 AI 一起即時解題，考的正是這件事。今天用前 Google／Meta AI PM Marily Nika 提出的「地圖失敗模式→定義最小可行品質（MVQ）→設計 Guardrail」框架，拆一道真實案例：一個 Slack 摘要助理把還沒拍板的討論當成決策，還幫沒答應的人指派了 owner。案例則看 GitHub Copilot 怎麼用 Ghost Text 讓「忽略建議」的成本趨近於零，讓使用者在數百次互動裡自然校準出該信任哪些建議。
AI 產品面試最常問倒人的不是『你懂不懂 LLM』，是『當模型注定會犯錯，你怎麼設計系統讓錯誤不會傷到使用者信任』。今天用 Riddhi Bhasker 提出的四層架構（記憶／檢索／推理／控制）拆解 human-in-the-loop 該怎麼當成基礎設施設計，並對照 Intercom 讓 AI 自動核准 19% PR、仍守住品質的真實案例。
AI Product Design 是 2025-2026 面試最熱的新題型。核心考點：什麼時候該用 AI（不是所有問題都需要 AI）、human-in-the-loop 的設計模式（什麼時候讓人介入）、信任建立（怎麼讓用戶相信 AI 的輸出）、AI 產品的獨特挑戰（hallucination、latency、cost），以及 AI 產品的評估指標。
價值驗證的單位是假設不是點子。Kohavi 的資料顯示產業中位數只有 10% 的實驗會成功，這代表在 p<0.05 下約 22% 的「獲勝實驗」其實是假陽性；Sean Ellis 的 40% 門檻查不到任何公開資料集；AI 產品的留存要從 M3 而非 M0 起算，且 <$50/mo 的 GRR 只有 23%、>$250/mo 有 70%。