AI产品狂飙：我们造出了引擎，却忘了设计刹车

一、功能与护栏：正在脱节的AI产品

想象一个场景：一家公司在同一周内，发布了两款产品。一款是性能提升15倍、能实时生成代码的AI编程助手，让开发者惊叹不已；另一款是防止恶意指令攻击、保护数据安全的“锁定模式”。

这听起来很正常，直到你发现，这两款产品是完全独立的。那个风驰电掣的代码生成器，并不知道“锁定模式”的存在。这就像汽车厂商发布了一款时速300公里的超级跑车，却把刹车系统作为另一款独立产品，让用户自己选配。

这并非个例，而是当前AI产品设计领域一个令人不安的缩影：我们正以惊人的速度构建能力强大的AI引擎，却把安全护栏的设计远远甩在后面。

从能自主编写并运行整个浏览器的AI代理（Cursor），到能根据一张食谱图片自动填满你在线超市购物车的AI助手（Uber Eats），再到国内“百模大战”中层出不穷的“一句话生成PPT/视频”应用，市场的焦点无一例外地集中在“AI能做什么”上。功能越强大，越自主，就越能吸引眼球和资本。

然而，在这些令人眼花缭乱的功能背后，一个更根本的设计问题被系统性地忽略了：谁来决定AI“不该做什么”？这条边界，又该由谁来设计？

二、失控的边界：当“补丁”成为常态

如果将AI产品的权限范围看作一个光谱，一端是“人类决策，AI辅助”，另一端是“AI决策，人类审核”，我们会发现一个巨大的空白地带。

光谱的左侧，是那些边界清晰的产品。例如，Perplexity推出的“模型委员会”（Model Council）功能，同时展示来自三个不同大模型的答案，把最终判断权交还给用户。Google相册的“提问”按钮，也只是建议用户可以问什么，而不会擅自处理照片。在国内，许多智能客服机器人也遵循这一原则，它们在提供标准答案的同时，总会保留一个“转人工”的出口，这就是一条明确的边界。

光谱的右侧，则是那些自主性极强的AI代理。它们在没有单步指令的情况下，就能完成代码审查、文档更新等一系列复杂任务。GitHub推出的Agentic Workflows就是典型，它在代码库这个“容器”内自主行动。

问题出在哪里？出在绝大多数产品都挤在这两端，中间“人机协作决策”的区域几乎是真空。更重要的是，许多看似处于中间地带的产品，其“人类审核”环节并非精心设计的人机交接，而是一个匆忙打上的“补丁”。

Uber Eats的AI助手会自动填充购物车，但用户最终会在付款前看到清单。OpenAI的Codex-Spark代码生成速度极快，但理论上开发者可以实时审阅。这些所谓的“审核”，更像是亡羊补牢的检查点，而非流程中一个被精心设计的环节。当AI的速度提升15倍时，人类还有多少时间与意愿去仔细审核每一行代码？

这种“先发货，后打补丁”的模式，让控制和安全功能看起来总像是事后诸葛。OpenAI的“锁定模式”拥有自己独立的设计语言和交互模式，这本身就说明，它所要约束的能力，已经跑得太远了。

三、为什么我们热衷于“先开车，后装刹车”？

这种现象的背后，是技术、市场和组织文化共同作用的结果。

首先，这是“AI军备竞赛”的必然产物。 在全球科技巨头和创业公司的激烈竞争中，谁能最快展示出最强大的能力，谁就能赢得市场声量和先发优势。相比之下，稳健、可靠、安全的边界设计，是内敛的、防御性的，很难成为发布会上的“炸场”亮点。

其次，工程文化仍在主导AI产品的开发。 目前的AI产品，大多是技术突破的直接产物。产品和设计团队的角色，更像是为强大的技术引擎“包装一个外壳”，而不是从第一天起就参与定义引擎的能力边界和行为准则。当工程师解决了“能与不能”的问题后，设计师才进场解决“好用与不好用”的问题，而“应该与不应该”的问题，往往被留到了最后。

最后，对AI的不可预测性，也让“先发布，后观察”的敏捷模式看似更高效。 面对一个本身就具有概率性和涌现能力的复杂系统，预先设计所有边界是极其困难的。因此，许多团队选择先将产品推向市场，在真实场景中观察其意外行为，再进行迭代和修复。这种模式在传统软件开发中行之有效，但在AI领域，一次失控的后果可能远超预期。

四、设计的回归：从“做什么”到“不做什么”

AI时代，产品设计最重要的工作，可能正在从定义“AI能做什么”，转向定义“AI不该做什么”。

成功的案例已经指明了方向。GitHub的AI工作流之所以体验良好，是因为它的行为被严格限制在“代码库”这个边界内，权责清晰，且所有操作都可通过Git轻松回滚。Google将模型特化为“科研专用”的Deep Think模式，也是一种通过“命名”来划定边界的设计。它明确告知用户，这个工具的适用场景，也暗示了它在其他场景的局限性。

在中国市场，我们也能看到类似的思考。例如，微信对生态内AI应用的权限控制极为严格。任何小程序或公众号里的AI，都无法在用户不知情的情况下访问其聊天记录或好友关系。这种系统级的、默认存在的强大边界，正是用户安全感的核心来源。它不是一个需要用户手动开启的“锁定模式”，而是产品设计的底层逻辑。

一个好的AI边界设计，应该像产品的一个核心功能，而不是一个烦人的弹窗或复杂的设置项。它应该让用户感到掌控感和信任，而不是在AI的强大能力面前感到焦虑和无助。

对于所有AI产品团队而言，在启动一个新项目时，或许应该先回答这四个问题：

1. 产品定位： 你的AI在“辅助-协作-主导”的光谱上，究竟位于何处？
2. 边界设计： 约束AI行为的边界，是与核心功能一同设计的，还是后来添加的补丁？
3. 影响范围： AI的行为是否会影响到主用户之外的其他人？（例如Meta正在研发的智能眼镜面部识别功能，就影响到了所有被拍摄的人）
4. 速度匹配： 当AI的效率指数级提升时，人类的审核与决策流程是否还能跟上？

结语：设计师的新战场

过去十年，产品设计师的核心任务是消除摩擦，让用户更便捷地创造、连接和分享。而在AI时代，设计师的新任务，是创造有益的摩擦——在关键节点设置障碍，将自动化带来的焦虑转化为用户知情下的许可。

未来的竞争，不会仅仅是模型能力的竞争，更是产品信任度的竞争。而信任，恰恰建立在清晰、可靠、设计精良的边界之上。

谁在为AI设计边界？现在，这个问题的答案常常是“没人”。这既是危机，也是产品设计师们最大的机遇。是时候从专注于打磨AI的能力，转向精心设计它的“缰绳”了。