专题篇章 · AI 产品心理学

心智模型：用户拿错了说明书

交互设计有个老概念叫心智模型：用户会带着一套「这东西应该怎么运作」的假设来用你的产品，假设错了，操作就错，然后差评打给产品，账算在你头上。AI 是人类历史上第一个「长得像老产品、内核两样」的东西，心智错配格外严重。这一课先认出四本错误说明书，再亲手玩三个纠正教具。

四本错误说明书 · 差评的批发源头

聊天框长得像搜索框，回答长得像百科，界面像个耐心的客服。用户按外观匹配了四本旧说明书，每一本都会精准地制造一类差评。

错误说明书 ①
当搜索引擎用
预期结果有出处、信息是实时的
现实凭记忆回答、知识有截止日、没有链接。第零篇章讲过「搜索给书架，AI 给结论」，但用户没上过这门课
差评「给我的链接点不开」「查个今天的新闻都不会」
错误说明书 ②
当数据库用
预期问什么查什么，查不到会说没有
现实概率补全机器，查不到的时候会现编一个像样的答案
差评「问我们公司 Q3 营收，它张口就报了个数，吓死我了」
错误说明书 ③
当会学习的学徒用
预期说过一次就记住，越用越懂我
现实参数冻结，新会话即失忆，「越聊越懂」只是笔记被塞回了上下文
差评「跟它说过八百遍别用表格，转头就忘，态度有问题」
错误说明书 ④
当计算器用
预期数字运算天经地义是对的
现实语言模型按 Token 概率生成数字，长算式、多行求和经常错。正确姿势是让它写代码去算
差评「37 个数求和都能错，这也配叫智能？」
找茬练习 · 认出用户手里那本说明书

四段对话，事故都已经发生。先判断用户拿的是哪本说明书，判完看解析：解析里带产品对策，诊断只是开始。

四段对话，四次误诊现场 0 / 4 已判
线索都在对话里：看用户要什么，再看 AI 实际给了什么。
纠正手段一 · 把空状态改成教室

心智模型没法靠说明文档纠正，没人读。只能在使用路径上见缝插针地教，而第一个现场就是新会话的空白首屏：用户还没打出第一个字，说明书还没翻开，这一屏写什么，决定他拿起哪本。三种首屏方案，亲手切换，看右边的界面和下面的首问质量怎么变。

空状态设计器 切一切
新用户首问质量
24
你的 AI 助手 · 新会话
给 AI 发消息…
纠正手段二 · 让用户亲眼看到「已记住」

学徒说明书的差评词是「说了也不听」。下面两个产品都答应了用户的要求，差别在答应的方式。点你判断能终结这句差评的那一版。

「已记住」外显对决 选一个
两版的用户都说了同一句话。往下看三天后发生了什么。
A 版
以后回复别用表格，我要直接贴进微信群。
好的。
三天后 · 新会话
帮我对比下这三款投影仪。
给你整理了对比表格：
型号亮度价格
X1800 流明2299
X21200 流明3499
B 版 ✓ 已记入偏好：避免表格
以后回复别用表格，我要直接贴进微信群。
好的，之后改用条列说明。
三天后 · 新会话
帮我对比下这三款投影仪。
按你的偏好 · 不用表格 · X2 亮度最高，白天客厅也能看清； · X1 最便宜，胜在轻便好收纳； · X3 系统体验最顺，追剧优先选它。
纠正手段三 · 边界声明抢在出错前面

时效类问题是搜索引擎说明书的高发区，找茬第一段对话就是这么翻车的。两版 AI 说的边界内容一字不差，差别只在什么时候说。选更能保住心智的那版。

边界前置对决 选一个
同一个问题，同一个知识截止日，两种时机。
A 版 · 出错后解释
今天美元兑人民币的汇率是多少？
美元兑人民币汇率约为 7.24。
用户打开银行 App 一查：实际 7.09
不对啊，差这么多？
抱歉。我的知识截止 2025 年 6 月，无法获取实时汇率，刚才给出的是训练数据中的旧值。
B 版 · 回答前声明
今天美元兑人民币的汇率是多少？
这是实时数据问题：我的知识截止 2025 年 6 月，这类问题建议开启联网搜索。 联网搜索已开启
已联网查询：今天美元兑人民币中间价 7.09（来源：外汇交易中心，10:15 更新）。
计算器说明书是同款药方：求和、统计、日期计算，路由给代码解释器执行，界面标注「已用代码计算」。错误率压下去的同时，用户也看明白了：AI 靠谱的方式是调工具，它徒手算数的部分本来就不该信。
出处与延伸：心智模型的概念由 Craik（1943）提出，Norman 在《设计心理学》里把它带进产品设计：用户按自己的模型操作，模型错则操作错。记忆外显对应 Nielsen 十大可用性启发式的第一条「系统状态可见」；空状态放示例的原理还叠加了 Cialdini《影响力》的社会认同：别人都这么问，我也这么问。首错引爆弃用的证据见第 6 课算法厌恶（Dietvorst et al., 2015）。

✅ 这一课想和你分享的