AI前十年,逻辑回归这面镜照出职场众生相
作者：微信文章复盘本季度的核心工作，主要两点：1. 和兄弟们一起攻关一些生成式AI落地难点；2.多个项目给不同角色的人讲逻辑回归模型想着带着团队转型到生成式AI也快3年了，从已落地了的多模态搜索、销售智能体、渠道智能体、生成式语音机器人、多模态检测等至少10个大模型场景，到即将落地的MCP大量场景、A2A跨智能体协同这些项目。我觉得我们就会一直往生成式AI这条路线发展，一直到发展真正硅基人AI队伍。但是就在本季度，传统的AI项目（分析式AI）一下子都来了，并且是不约而同的铺来了。我既兴奋也焦虑，兴奋是这些项目我或多或少都做过，我心理有底，焦虑的是我将陷入大量方案汇报及给不同角色的人解释AI模型会上。可能是我自身对模型理解不够透彻，也可能是项目确实太多，导致我对接的人也太多，我也确实没有精力反复地介绍及不耐其烦的解释他们的困惑。所以，我本季度核心工作之一就是在给不同角色的人讲逻辑回归模型。
入行快10年，我印象最深的几次讲逻辑回归模型：
1.2015年某个下午，当我第一次在课题组里给导师、教授及同讲解逻辑回归模型，当时我主要是为了介绍MLP神经网络2.2016年某个周五，在京东1号楼8层某个会议室，给两个算法前辈，在画板上推导逻辑回归3.2018年事业群经分月例会上，我介绍这个模型的落地，我记得当时至少有10个业务数据分析师给我们提了AI需求4.2022年3月团队拆分前最后一次汇报，当时我负责搜索和推荐算法团队，第一次给CEO/CTO介绍也是最后一次5.2024年10月给海外客户介绍，第一次开始思考AI出海的问题6.2025年4月-6月，给多个项目组，不同的领导/TL/PM/PA/DT/业务介绍可能会有人说，“这模型也太简单了吧？能不能讲讲深度学习？能不能讲强化学习？能不能讲智能模型？“。 说实话，这个问题我真有思考过，我一方面担心我水平不够讲不清楚，另一方面我担心我讲着讲着我控住不住我自己。当然再年轻个3-5年岁，我可能会在会上和个别自以为是的人在言语上发起”冲突“了。但现在我相信，经过这么多次的内外部项目沟通、PK和谈判，我已经有这个临场应对的对策。十年间，同样的模型我重复了无数遍，听众从技术新人到公司高管，从财务到市场，从数据科学家到销售专员。逻辑回归模型如同一面清晰而冷酷的镜子，映照出职场认知的沟壑与迷雾。
我曾经也做过小半年的AI讲师，我面对这些想转型AI的学生，最普遍的现象都是“基础虚无症”。当讲解逻辑回归系数解释时，常有学生流露出不耐烦的神色：“这太基础了，我们直接跳过去，讲点高端的吧。”然而一旦要求推导最小二乘法，那些急于奔向“高端”的人，眼神却开始慌乱闪躲。
他们以为知识如攀爬梯子，踩过初级就能一脚跨上高级。殊不知所有高级都站立在坚实的低级之上。某位产品经理曾傲慢宣称“回归就是过时的东西”，结果在评估一个关键市场活动效果时，竟无法看懂多变量回归系数背后的策略价值——如同不懂加减法却奢谈微积分。
模型就像算法工程师的工具，工具本身无错，错的是选错了工具还埋怨工具的愚昧。
AI前十年，逻辑回归这面镜子让我看清：职场认知的瓶颈，并非知识本身匮乏，而是对基础的无视、对工具与问题适配性的轻视、对价值目标的遗忘。在技术日新月异、模型愈发繁复的当下，真正的专业精神，恰恰在于对“简单”的敬畏与理解，在于对“为何而用”的清醒考量。
AI后十年，我相信我后面还会给大家介绍这个模型，我反而更珍视这样的机会——我不再急于直接讲技术，而是先与参与的人探讨：逻辑回归能解决什么问题？什么情况下它是合适的？什么情况下它可能成为陷阱？这模型背后藏着哪些关于世界、关于人性的基本假设？
因为逻辑回归不只是一个模型——它是我们如何理解复杂现实并作出决策的隐喻。职场最大的认知陷阱，不是不懂工具，而是工具用得太多，想得太少。
我相信，AI后十年，越往后走，认知能力几乎决定一切，不是环境限制了你，而是你自己限制了你自己！
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