让不可见之物可见：深入AI的六个月探索

我没有做过的事

我没有即兴编码，也没有精心设计完美提示词、开发实用技能，或者追赶任何当下的潮流。

并非我不感兴趣——相信我，这确实诱人。但我的注意力一直放在别处。它与我的目标和需求并不契合。

至少目前如此。

过去六个月，我一直在探索如何构建更优质的人与技术之间的体验。通过理解技术本身和人类行为。

因此，我没有选择开发产品，而是阅读学术研究、整理笔记、形成自己的见解，并提炼出一套原则，帮助产品团队设计出能建立恰当信任、促进采用、优化聊天机器人和提示词的方案。

虽然个人感到充实，但看到这些方法如何帮助产品团队更高效地工作，同样令人欣慰。因为这些体验发生在所有复杂层被叠加之前。

这真的改变了我的工作方式吗？

是的，也不是。

“是的”，体现在工具的使用方式上；“不是”，因为我仍在决定方向、解读洞察，并将其转化为可执行方案。

最初，当AI被引入工作流程时，重新评估任务、技能和自身价值确实令人不安。但随着我更清晰地认识到自身价值与工具无关，我便带着些许信心进入了这个新阶段。

核心在于自我审视

我为何投身科技行业？为何选择从事产品工作？

于我而言，始终是为人们提供最佳体验。而如今，这需要更深入理解这种新型人机关系的本质。

“不可见”其实清晰可见

先从简单部分说起。我们的情感可以被表达——通过语言，我们所说的话；通过视觉，如面部表情和手势。你是否见过有人反复点击一个无效按钮？这通常不止一次。我们可以捕捉这些情感信号，调整界面，修复那个按钮。

但如何处理更复杂的问题，比如建立恰当的信任？

这至关重要。

人们可能说他们信任或不信任某物，但这足够吗？我的直觉是：不够。

一种解决方法是理解信任的驱动因素。为何有人过度依赖技术，而另一些人却过度怀疑？

研究表明，既有先验条件也有偏见会影响信任。理解这些因素，能让我们将抽象概念转化为产品中可操作的设计。

举个例子：用户可能存在自动化偏见，盲目信任推荐，要么是因为缺乏评估准确性的专业知识，要么是因为过去的积极体验让他们变得自满。一种应对方式是引入认知强制步骤——在高风险决策时设置确认环节，提醒用户复核后再继续。

根据用户对AI功能的感知，我们可以在产品中增加信任机制，或更透明地展示其局限性。那些“不可见”的因素最终会被融入产品设计——你所见的界面、交互方式，都是经过深思熟虑的产物，而非简单复制粘贴。

目标是主动创造更优质体验，同时兼顾商业目标和用户需求。

对我来说，这已转化为具体行动：将艰深的学术理论转化为可操作的框架和原则，指导产品团队在各自场景中实践。

我们正在让不可见之物可见。

上下文、上下文、上下文

我们可以为所有人构建相同的体验，但这未必能满足你的客户。同样的人类群体，却有不同的需求、环境和行为模式。

我们可以只在楼层间装楼梯，但显然不能。

有人需要无障碍设施。

有人恐密。

有人行动敏捷。

有人推着婴儿车。

而若诚实而言，我们大多数人都有点懒。

抵达目的地的方式可能不同，但所有人都能到达下一层。

（顺便一提，为什么婴儿服装要放在顶层，而大多数顾客推着婴儿车时，运动服饰却在底层？代朋友问一句。）

同样的逻辑适用于产品设计。挑战在于找到平衡点：既不过于泛化而让用户感觉无关，也不过于复杂到难以入手。

是的，请构建，但要带着意图

创造和构建变得更容易了。但带着对场景和意图的深刻理解去构建？这才是真正的挑战。

我们塑造了用户对产品中AI功能的感知。我们设计它、训练它、赋予它形态。

如果用户不信任或不使用你最新的AI功能，问题不在AI本身，而在于我们如何设计和构建它。

_本文最初发布于Medium。_

封面图来源：Immo Wegmann_