2025 阿里云「AI 安全」全球挑戰(zhàn)賽開賽，為何這家企業(yè)投入百萬獎金尋找「AI 正義黑客」?
過去十年，產(chǎn)品靠經(jīng)驗和直覺；未來十年，AI產(chǎn)品將靠系統(tǒng)化的底層邏輯。本篇提出5條核心原則，帶你從“造感覺”到“造系統(tǒng)”，邁向真正可擴展、可復制的產(chǎn)品策略。
作為一名每天都在評測AI工具、研究產(chǎn)品體驗的產(chǎn)品經(jīng)理，Echo常常被問一個問題：
“AI產(chǎn)品的設計邏輯，和傳統(tǒng)產(chǎn)品有什么本質(zhì)不同嗎？”
答案是：沒有想象中那么不同。
AI并不是顛覆一切的黑魔法，它依然要遵守那些最基礎的產(chǎn)品設計原則。
只是——它讓我們有機會重做一遍。
這篇文章，Echo想結合實際工作經(jīng)驗，
講講目前做AI產(chǎn)品最有效的5個設計原則。
5條AI產(chǎn)品設計原則
尊重傳統(tǒng)設計理論，不盲目顛覆
選擇高頻、繁瑣、容錯強的場景
降低輸入成本，避免問答式交互
控制AI占比，留足人機協(xié)作空間
輸出“參考答案”，而非標準答案
下面展開講講，每一條背后，都有一個真實產(chǎn)品撐腰。
1.尊重傳統(tǒng)設計理論，不盲目顛覆
AI不等于一切重來。用戶的心智沒有變，對產(chǎn)品的預期也沒變。
AI能力再強，也不能犧牲熟悉感和操作心智。
傳統(tǒng)的產(chǎn)品結構和可用性原則，如?戶體驗要素、尼爾森??可?性原則，依然是底線。
尼爾森??可?性原則
1.系統(tǒng)狀態(tài)可見性
2.系統(tǒng)與現(xiàn)實世界匹配
3.用戶控制與自由
4.一致性與標準化
5.錯誤預防
6.識別而非記憶
7.靈活性與效率
8.美觀且簡約的設計
9.幫助用戶識別、診斷和修復錯誤
10.幫助和文檔
2.選擇高頻、繁瑣、容錯強的場景
AI最適合落地的場景，必須滿足3個關鍵詞：高頻×繁瑣×容錯強。
Echo常用的判斷方式是：這個任務用戶做得夠多嗎？做起來煩不煩？AI做錯了，用戶能不能輕松發(fā)現(xiàn)/修改？
正面案例：
Gamma.app（AI做PPT）高頻：很多人每周都要做演示；繁瑣：排版、結構、找圖都很煩；容錯強：AI給錯一個標題，用戶能馬上改。所以它做得輕、快、有用——不會替你寫論文，但能幫你快速起草一套還像樣的PPT。
反面案例：
NumbersStation（AI數(shù)據(jù)分析）場景選得太重：讓用戶上傳數(shù)據(jù)庫→生成洞察→輸出結論。問題是：AI誤判一個字段，用戶可能根本發(fā)現(xiàn)不了。這類高風險、高結果依賴的任務，不適合早期落地。
別想著把最復雜的事交給AI，選對場景，比功能先進更重要。
3.降低輸入門檻，避免“答題式”交互
Echo見過太多工具，打開就丟給用戶一個空白輸入框：“請描述你想要什么?！?/p>
這對普通人來說，就是一道“不會寫”的主觀題。
舉個正面案例：
NotionAI不是新建一個“AI頁面”，也不是讓你打開另一個App，而是把AI集成在原本的文字工作流里。你寫一段文字，它在底下浮出建議：“繼續(xù)編寫？”、“添加摘要？”用戶完全不需要改變操作路徑，AI只是潤物細無聲地出現(xiàn)。
再看一個反面案例：
Spellbook（AI合同工具）一上來就讓用戶輸入一段復雜prompt：“請以加拿大商業(yè)法的標準，幫我檢查這份NDA第四條?！逼胀ㄓ脩舾静恢涝撛趺磳?，典型的“AI強，交互弱”。
AI產(chǎn)品不是考試工具，而是寫作搭子。交互形式越簡單，用戶留存越高。
4.控制AI占比，讓用戶參與決策
別讓AI搶了用戶的存在感。
用戶希望AI來幫忙，不是來替他做主。
正面例子：
Krea.ai（AI視覺草圖工具）用戶上傳手繪草圖+關鍵詞，AI實時生成圖像，但整個過程中，用戶可以滑動控制風格強度、局部生成比例、重新打光等?？刂茩嗍冀K在用戶手里。
反例：
RunwayGen-2（AI視頻工具）雖然效果驚艷，但交互是“上傳prompt→等30秒→看AI生成的視頻”，完全黑盒體驗。很酷，但不一定適合需要控制精度的商業(yè)用戶。
AI工具不該太“自我”，越是給用戶參與感，用戶越能信任它。
5.提供參考答案，而非“唯一解”
AI應提供參考答案而非標準答案，特別是在專業(yè)領域或可能產(chǎn)生誤導的場景。因為AI可能出錯且無法承擔后果。
看一個負面案例：
美國律師虛構案例事件——2023年律師使用ChatGPT生成法律簡報，包含6個虛構案例引用，被法官罰款5000美元，判定為”惡意行為”和”虛假陳述”。
解決辦法：
在產(chǎn)品頁面增加免責聲明，如內(nèi)容由AI大模型生成，也可以添加”請仔細甄別”等提示語。
正面案例：豆包、kimi
Echo的最后建議
如果你正在做一個AI工具，或者考慮怎么把AI能力接入現(xiàn)有產(chǎn)品，建議你反復思考這兩句話：
AI不應該是替代用戶，而是增強用戶。
一個AI工具，仍然是一款“產(chǎn)品”，設計邏輯不能缺席。
真正好用的AI工具，從來不是炫技的，而是那些“用完讓人省事”的。
回到最本質(zhì)的問題：你有沒有讓用戶“更輕松地完成目標”？
