Hazel Weakly 的文章《Stop Building AI Tools Backwards》对当下该如何设计 AI 产品很有启发。直到今天，AI 工具的设计几乎都遵循着一种“自动化至上”的路径：用户点击一个按钮，AI 立刻给出答案，用户照单全收。这种设计看似高效，但忽视了一个关键事实——人类真正的学习和创新，并不是通过被动接收答案完成的，而是通过主动思考、反复检索和群体协作实现的。

文章的主要观点：我们现在构建 AI 工具的方式是“反过来的”——本应由人主导的思考和规划过程，被 AI 接管得太早、太多。结果不仅让用户逐渐失去判断力和主动性，也让 AI 难以获得高质量的用户反馈，陷入“越用越弱”的死循环。

如果我们从产品设计的角度重新审视 AI 工具的角色，就会发现更可持续的方向：不是代替人，而是引导人。

举个例子，在设计一个代码生成工具时，与其让用户直接输入需求、AI 一次性吐出代码，我们不如先引导用户描述意图（Explain），提供模块结构草图（Demonstrate），再提示用户补充测试计划（Guide），最后才让 AI 参与生成具体实现（Enhance）。这样的流程不仅强化了用户对问题的理解，也确保了最终结果的质量。

这同样适用于其他领域：在事故响应中，AI 不应“替你修复”，而应帮助你回忆流程、发现遗漏、整理信息；是帮你把事情讲清楚，从而自己看清问题。

最近一直思考这个问题，我们是用什么在交换“效率”。AI 的价值不在于它“做了什么”，而在于它是否提升了“人做事的方式”。设计真正“聪明”的 AI 工具，不是让它把一切都自动化，而是让它帮助用户更聪明地行动。

所以，在设计产品时，不妨问自己几个问题：

• 这个功能有没有让用户更清晰地理解问题？
• 用户在这个过程中是否参与了决策与推理？
• AI 的介入是否增强了用户的表达、思考或协作能力？

AI 不应是替代品，而应是放大器。 我们需要的也不是更强的自动化，而是更强的共创。