AI 产品设计的思辨之旅,我们最终要回到原点

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作者：微信文章
好久没更新了，简单记录一下最近对AI产品设计的一些思考。

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AI 产品设计的思辨之旅，我们最终要回到原点


在互联网圈，过去十几年中，我们曾将 PMF (Product-Market Fit) 奉为圭臬。它描述的是产品与市场达到完美契合的理想状态——你的产品，恰好解决了市场的特定需求。这是所有创业公司梦寐以求的“第一道曙光”。

然而，随着AI大模型技术的浪潮席卷而来，一个新词汇 TMF (Technology-Market Fit) 开始流行。它不再仅仅关注产品，而是将焦点前置，强调“技术”本身与市场的匹配。这个概念的出现，标志着我们正处在一个由技术驱动的变革时代。

但这场变革是否意味着游戏规则已彻底改变？从 PMF 到 TMF，是进化还是陷阱？这篇博客，我想以辨证的方式探讨一下。
AI时代的技术“三体”：为何我们开始谈论 TMF？


为什么技术（Technology）在今天变得如此重要，甚至足以让我们创造一个新词？因为这一轮的 AI 技术，带来了三个前所未有的特性。

1. 特性一：捉摸不定的“模糊性” (Fuzziness)

大模型就像一个灵感无限但偶尔情绪不定的“天才”。

输出不稳定： 同样的提示（Input），它可能给出截然不同的答案。发展不可测： 今天还无法解决的问题，三个月后模型的一次更新可能就轻松搞定。

这种“模糊性”给产品设计带来了巨大的挑战。用户需要的是 “确定性”——我每次点击按钮，都应该得到可靠、一致的结果。而技术的模糊性与用户的需求之间，存在着一道天然的鸿沟。作为产品设计师，我们必须深入理解技术的边界和发展轨迹，才能在这片迷雾中为用户搭建起一座通往确定性的桥梁。

2. 特性二：颠覆一切的“变革性” (Transformative)

AI 正在做一些我们过去认为“不可能”或成本极高的事情。

想一想，在没有 Stable Diffusion 的日子里，开发一个“文生图”应用有多难？在 ChatGPT-4.0 之前，做一个能精准理解并迁移绘画风格的工具又是何等复杂？

这种技术变革，对许多现有产品和服务是“降维打击”。我们习以为常的商业模式、工作流程，都可能被重塑。这迫使我们必须从技术出发，重新思考：我们当前提供的价值，在AI面前是否还成立？新的价值又在哪里？

3. 特性三：无所不能的“通用性” (Generality)

大模型能理解自然语言，能写代码，能分析报告，甚至能操作你的电脑。它就像一个拥有超高智商、还能使用各种工具的“全能助手”。

这种通用性意味着，理论上，AI 能完成你我能做的绝大多数事情，甚至在很多专业领域做得更好。这让我们不得不重新审视产品的本质：当用户拥有了如此强大的AI助手后，我们的产品究竟还能为他们提供什么独特的、不可替代的价值？
警惕TMF陷阱：技术是路径，用户才是目的地


正是因为技术的这三大特性，TMF 的概念应运而生，并被高度重视。但这其中也隐藏着一个巨大的陷阱：技术崇拜。

随着层出不穷的 AI 应用发布，一个朴素的真理再次浮现：无论技术如何炫酷，产品的起点永远是用户。

从问题出发，而非技术。我们的目标不是炫耀AI，而是无缝地解决问题，甚至让用户几乎感觉不到技术似的存在。

技术是我们解决问题的“资源”和“路径”，但它绝不应该是“目的”。我们很容易陷入对自己掌握的技术的迷恋中，忘了我们到底要驶向何方。
在AI时代，我们如何真正“以用户为中心”？


“把用户放第一位”，这句话说起来容易，做起来却极难。因为我们每个人都有自己的“Ego”（自我认知），我们的知识、经验、偏好，都会在不经意间影响我们的判断。

要回归用户，我们需要像侦探一样，反复拷问自己一系列基础问题：

用户是谁？ 他的画像、背景、需求是什么？谁不是我的用户？场景是什么？ 他在什么时间、什么地点、出于什么动机会使用我的产品？问题是什么？ 他想达成的具体目标是什么？他遇到的阻碍是什么？你的解决方案是什么？ 你能解决什么？更重要的是，你不能解决什么？

在AI产品中，这一点尤为重要，并体现在用户体验的方方面面。

1. 体验为王：当简洁成为新的战场

AI 产品通常界面更简洁，用户通过自然语言就能表达需求。但这背后是新的挑战：

细节被放大： 当屏幕上只有一个输入框和一个按钮时，任何一个微小的体验瑕疵都会变得格外刺眼。“细节是魔鬼”在这里体现得淋漓尽致。交互被重塑： 用户输入需求，直接得到结果。那么中间的等待过程如何设计？如何管理用户预期？如何让用户感觉一切尽在掌握？

2. 创造确定性：在模糊的技术上构建信任

最关键的一点是，产品设计的本质，是为用户创造“确定性”。

我们不能要求用户去理解“大模型的局限性”，正如我们不会要求司机去理解“发动机的燃烧原理”。用户的抱怨，恰恰是产品需要解决的问题。

面对AI的通用性和模糊性，我们的核心工作之一就是“做减法”：

限制能力： 针对具体场景，限制模型的发挥，让它更专注、更可控。预设偏好： 注入场景知识和最佳实践，让模型的输出更符合用户的期望。兜底策略： 当AI犯错时，有优雅的降级方案和补救措施。

用户体验的核心，就是先提供一个可靠的、满足预期的“确定性”基础。只有在这个基础上，偶尔出现的“超出预期的惊喜”才能真正成为亮点。
结语：放下 Ego，成为用户的“武器大师”


我们可以用一个比喻来总结技术与用户的关系：

一场战争的策略，应该完全围绕你的对手（用户问题）来制定。你需要根据对手选择最合适的武器（技术），而不是固执地使用你最喜欢的武器——那不是打仗，那是炫耀。

TMF 之所以重要，是因为“技术”这个变量在AI时代变得前所未有地强大和关键。但商业的“不变”，永远是市场、是用户、以及你为他们创造的价值。

你的目标，不是向用户推销一个“大模型”，而是利用大模型这个强大的工具，去打造一个能精准满足他们需求、甚至超越他们期望的产品和服务。

放下我们对技术的执念和自我的惯性，真正站到用户身边，去倾听、去理解、去解决。这很难，但这正是 AI 时代产品设计的真正魅力所在。