AI产品设计的最大盲区：定义“不做什么”

一、门造好了，锁却在路上

最近的AI产品发布，呈现出一幅分裂的图景。

一边是能力的狂飙突进。Cursor的AI Agent从零开始构建了一个功能完备的浏览器；OpenAI的Codex-Spark将代码生成速度提升了15倍；Uber Eats的AI助手能根据一张食谱照片，自动填满你的在线购物车。

另一边，则是控制与安全功能的紧急“补位”。就在发布超高速代码模型的同时，OpenAI也为ChatGPT推出了“锁定模式”（Lockdown Mode），一个拥有独立设计语言、旨在防止恶意指令攻击的安全功能。

一边是油门踩到底，另一边才开始讨论刹车怎么装。更值得玩味的是，加速的“油门”和紧急的“刹车”并非集成在同一辆车上，而是作为两个独立产品发布的。高速代码生成模型本身，并不知道“锁定模式”的存在。

这揭示了当前AI产品设计中一个普遍且危险的模式：我们正在将能力和约束分开发货。 就像建好了一栋摩天大楼，却把承重墙和消防系统作为选配包，稍后寄到。

这种“先开门，后配锁”的逻辑，正在让AI产品从“智能助手”滑向“自主代理”的无人区，而本该绘制地图的设计师，却似乎集体缺席了。

二、从“人机协同”到“人事后审查”

将近期发布的AI产品放在一个光谱上，以“决策权归属”为标准，可以发现一个令人不安的趋势。

光谱的左端是“人类决定，AI辅助”。比如Perplexity推出的“模型委员会”（Model Council），它会同时展示三个不同大模型的回答，把最终判断权交还给用户。这是一种对AI不确定性的坦诚，也是一种边界清晰的设计。

光谱的右端是“AI决定，人类反应”。Cursor的AI Agent自主做出成千上万个架构决策，人类的角色是事后检查代码。Uber Eats的AI助手自动加购商品，用户如果不仔细核对，就会为AI的选择买单。在这些场景里，人类名义上仍在“闭环”中，但这个环已经被AI的速度和自主性拉得极度紧张，更像是一种“事后审查”或“最终否决”。

最令人惊讶的是光谱的中间地带——即人与AI真正实时协同、共享决策的区域——几乎一片空白。

这种中间状态的缺失，意味着我们跳过了最需要精心设计的人机交互模式。我们没有在设计“搭档”，而是在设计“自主的员工”，然后给它配一个“监工”。这种“先放权，后监督”的模式，本质上是一种设计上的懒惰，它将定义边界的复杂工作，推迟到了问题发生之后。

在中国市场，“千模大战”的激烈竞争让这种趋势愈演愈烈。当所有厂商都在比拼模型参数、功能数量和响应速度时，对“约束”和“边界”的设计投入，很容易被视为拖慢迭代速度的“非必要成本”。然而，当AI开始管理我们的日程、金钱甚至代码库时，这种成本的拖欠，终将以用户信任的透支来偿还。

三、聪明的边界，本身就是功能

问题的解法，并非简单地增加更多的弹窗和“您确定吗？”的确认按钮。这些被打断的体验，感觉像是“补丁”，而不是深思熟虑的设计。

真正优秀的设计，是让边界本身成为产品核心功能的一部分。观察那些做得好的产品，可以发现几种更聪明的边界设计范式：

1. 以“专用”代替“通用”

Google将Gemini模型升级为“Deep Think”模式，并明确其用途是“科学与工程研究”。这个命名本身就在画定边界。它清晰地告诉用户，这个模式擅长什么，也暗示了它不适合做什么。当一个AI宣称自己“无所不能”时，它的行为边界是最模糊的；而当它被设计为“专用工具”时，其权限和能力的范围就天然受到了约束。

2. 以“容器”框定范围

GitHub推出的Agentic Workflows允许AI在代码仓库（repository）内自动处理任务，如更新文档、分类问题。这里的关键在于“仓库内”。这个技术边界，就是一个清晰的设计容器。AI拥有在容器内自主行动的权力，但无法越界。这与国内许多企业将AI能力封装在微信小程序或钉钉应用内的逻辑有异曲同工之妙。平台的权限体系，天然为AI的行动划定了一个无法逾越的“安全区”。

3. 以“可逆”降低风险

GitHub的AI工作流之所以让人放心，另一个关键点在于所有操作都基于Git，这意味着一切皆可追溯，皆可撤销。一个git revert命令就能让一切复原。当AI的行动是低风险且完全可逆时，赋予其更高的自主性才是安全的。反观Meta设想的智能眼镜人脸识别功能，它作用于非用户（被拍摄者），且一旦识别信息被处理，这个行为几乎是不可逆的，这正是边界设计失效的危险信号。

四、最重要的设计：定义AI“不做什么”

过去十年，产品设计的核心是“可能性”——我们如何让用户能做更多事？但在AI时代，核心问题正在转变为“不可能性”——我们如何设计，让AI在没有明确指令的情况下，不能做某些事？

这要求产品团队在项目启动时，就必须回答四个关键问题：

1. 决策权在哪？ 在用户的实际操作流程中，决策权是在AI行动前由用户授予，还是在AI行动后由用户追认？
2. 边界是原生还是嫁接的？ 控制机制是产品核心流程的一部分，还是在功能上线后，为了应对风险而临时增加的确认框？
3. 影响范围是谁？ AI的行为只影响当前用户，还是会波及系统外的其他人？后者的伦理和隐私边界需要更严格的设计。
4. 当速度提升10倍，设计还成立吗？ 很多依赖于人类“检查”环节的设计，在AI速度指数级提升后会迅速失效。人类的反应速度是线性的，而AI的进化是非线性的。

为AI设计边界，就像为城市规划“负空间”。公园、广场和绿化带，它们定义了建筑不能延伸到的地方，从而让整个城市更宜居、更有序。同样，在AI产品中，清晰地定义“AI不做什么”、“AI不懂什么”、“AI不能碰什么”，才能真正建立用户信任。

这不仅仅是设计师的责任，更是整个产品、技术和战略团队需要共同建立的核心共识。下一代成功的AI产品，或许不是功能最多的那一个，而是边界最清晰、最值得信赖的那一个。产品设计的重心，正从创造无限可能，转向构建可靠的约束。而这片光谱中间的空白地带，正是留给优秀产品团队的最大机会。