在产品里加入 AI 功能，不只是一个工程问题。即使模型很准确，如果用户不明白它能做什么、分辨不出它什么时候出错，或者觉得自己失去了掌控，这个功能依然会失败。AI 周围的交互界面，正是建立或失去信任的地方。
下面是我们设计 AI 功能时遵循的八条原则，每一条都附有实用的设计模式。
1. 设定清晰的预期
在用户使用功能的地方，用直白的话告诉他们这个功能能做什么、不能做什么。「根据这段对话和你们的帮助文章起草一封回复」，比「AI 加持，神奇高效」好得多。清晰的边界能减少失望和误用。
2. 让 AI 生成的内容一眼可辨
用户应该能分辨哪些内容是 AI 生成的，哪些来自人或者权威系统。低调的标签、为草稿设计不同的样式，或者一句「由 AI 建议」的简短说明，都有帮助。
3. 展示出处
当 AI 根据文档或数据回答问题时，要展示答案的来源：原文链接、所引用的记录，或者高亮显示的段落。出处能让用户快速核实，也让好的答案更有说服力。
4. 让人掌控所有操作
把「建议」和「执行」分开。让 AI 负责起草、填写或推荐，由人来确认，尤其是发送、删除、付款或修改记录这类操作。多一个「确认」按钮，成本很小，换来的信任却很大。
5. 让修改变得简单
AI 的输出很少一次就完美。让用户可以直接修改、只重新生成其中一部分，或者调整语气和长度，而不用从头再来。修改起来越方便，即使初稿只有八成好，用户也愿意继续使用。
6. 诚实面对不确定
当 AI 没有把握或者缺少信息时，应该如实说明：「在你们的文档里没有找到相关内容。」为「没有合适的答案」设计一个清晰的状态，而不是硬要给出输出。一句诚实的「我不知道」，比一个自信的错误答案更能建立信任。
7. 为出错和等待做好设计
- AI 处理时显示进度，在合适的地方使用流式输出。
- AI 服务不可用时，给出清晰的提示和替代方案。
- 如果 AI 帮不上忙，让用户可以手动继续完成工作。
8. 从反馈中学习
给用户一个快速评价或标记输出的方式，比如点赞、点踩或「报告问题」。定期查看这些反馈，它们会准确地告诉你这个功能哪里还不够好。
示例：AI 辅助的客服回复
在客服工具里，AI 可以为每张工单起草回复，标注为「草稿」，并附上所参考的帮助文章链接。客服人员修改后发送，或者一键丢弃。如果找不到相关的帮助文章，草稿区域会如实说明，而不是给出一个猜测的答案。这只是用来说明上述原则的示意性例子，具体采用什么设计模式，取决于你的用户和风险等级。
快速设计评审清单
- 用户知道这个功能能做什么、有哪些局限吗？
- 用户能分辨哪些内容是 AI 生成的吗？
- 用户能看到答案背后的出处吗？
- 每一个重要操作都由人来确认吗？
- 修改比从头开始更快吗？
- 当 AI 没有把握或不可用时，界面会显示什么？
- 用户如何报告糟糕的结果？由谁来查看？
总结
用户对 AI 功能的信任，与其说来自模型本身，不如说来自围绕它的体验：清晰的预期、可见的出处、方便的修改、诚实面对不确定，以及让人始终掌控关键操作。
