AI Native的产品更应该暴露错误

我曾在之前的文章中讨论过AI产品需要更端到端的设计来帮助用户发挥Agent智能，在目前来看，暴露错误是一个很好的让用户学习、同时进一步发挥模型智能的方式。

在传统的产品设计中，人们总是倾向于所谓的简洁，将一切复杂的原理藏在产品后面，让用户能够下意识的完成操作，人们总是假设用户无法理解产品背后的运行逻辑，不具备或不愿意花时间理解产品的技术细节。但在AI时代，每个人都需要通过表达来创造自己想要的东西，这时简洁反而成为了不安全感和困惑的来源。如果人们一定要面对复杂性，那么产品就一定要正确的暴露足够的细节，以便让人们能够更好地理解和掌握自己生成的东西的工作原理。

AI时代一个重要的改变是人们不再被专业知识而困扰，一个没有接触过web开发的非技术人士也可以通过大模型进行编码并部署在vercel之类的平台上，如果越来越多的人被纳入AI教育中，越来越多人开始使用AI，那么假设用户都是“不愿意学习的懒人”无疑是愚蠢的行为。基于这一假设，如果我们相信未来的世界是技术民主的，未来的人类是更会表达、更不机械、更有创造力的，我们就应该暴露更多的产品细节，创造更有可能性而不是更具可预测性的产品。

暴露错误是另一个让用户和产品一起成长的重要方式（还有一个是TODO Tool），通过精巧的设计，用户不再是对错误无能为力的人群，而是能够借助AI能力对错误进行修复并在其中成长的人，如果每个人都会有类似的成长过程，那么最适应这一成长过程的产品将会获胜，这或许是比“好用”更加重要的AI时代产品设计原则——成长性。

最后，通过成长性原则，我们可以帮助产品和用户建立起反脆弱的特点：从错误中学习并成长，从而出更少的错、创建更好的产品。由于AI的不确定性，随着AI的能力提升，产品对于AI的约束减少，产品的不稳定性也有可能上升(通常是AI和非AI的黏合初，很容易松动)，不同技能水平的用户使用其能力的方差应该也会增大，若可以实现一个机制帮助用户成长，那么我们就赋予了用户减少产品不稳定性的能力，从而实现用户和产品的结合，这或许是AI时代的用户粘性：不是chat、memory，而是experience point。