## 522｜怎么能让大家大胆用AI？成功的AI产品都赢在了这个“隐藏指标”上

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我相信我们AI学习圈的同学，不管是在工作还是生活圈子里，肯定都是大家眼中的“AI大神”或者是“对AI很有好奇心的人”。

但有时候， 你可能也会遇到这样的情况。比如，有时你给一个企业或个人推荐了一个非常好用的AI工具，结果对方却不愿意使用；而看起来风险高、门槛也大的一些工具，反倒有很多企业愿意买单，甚至大力推动。这中间的差别到底是什么呢？

最近我看到了一篇文章，让我对这个话题有了更深入的理解。文章的作者有两位，一位是Assaf Elovic，是企业级AI应用Monday.com的AI总监；另一位是Harrison Chase，著名AI创业公司LangChain的联合创始人。LangChain是一个强大的开源框架，主要面向AI开发者，可能咱们学习圈的同学不太熟悉。

不过有个细节能体现出这两位有多厉害：在2024年上半年，AI能力还不稳定的时候，Harrison Chase就在红杉的会议上预测智能体会迎来大爆发。简而言之，这两位都是AI落地领域的资深专家。

另外，有个有趣的事，就是在这篇文章中，Harrison Chase的名气和头衔更高，毕竟是LangChain的联合创始人，所以国内很多人介绍这篇文章时，几乎都没有提到第一作者Assaf Elovic。

我们回到这篇文章，标题是《决定人工智能产品成功的隐藏指标》。作者表示，经过研究数百款AI产品的发布，他们发现了一种模式或者隐藏指标，而这个指标其实和大模型的技术能力高低，或者技术的复杂程度并没有太大关系。

他们提出了一个叫“CAIR”的指标。我们很多时候，一看到这种四到五个字母的简写，就会不自觉地肃然起敬，觉得这肯定是掌握了某种《葵花宝典》一样的武林秘籍，要不怎么会取个这么简洁的名字呢？

那CAIR到底是什么？简单来说，它是用来衡量你对AI工具结果有多大信心的指标。英文全称是Confidence in AI Results，意思就是“对AI结果的信任度”。看，拆开来，全是我们高中级别的英语词汇，大家是不是突然觉得没那么难了？

在说这个公式之前，作者提到，归根结底，很多企业或者个人不敢使用AI的核心原因是“恐惧”。这种恐惧有很多方面，比如对AI结果的不可预知，不知道不同的AI工具给出的结果是否一样，担心自己用不好AI，弄出什么问题后没人帮自己弥补等等。

所以，要让企业和个人更勇敢地使用AI，就需要有一个指标来衡量他们对AI的信心，然后根据这个指标来优化AI的使用过程。

作为两位技术专家，哪怕面对像“衡量信任度”这样难以量化的指标，他们还是硬是拿出了一个公式，方便用户在不同场景下做自我检查。

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这个公式其实非常朴素，左边就是这个信心指数CAIR，等号右边的分子是价值，分母是风险乘以修正成本。

听起来有点学术，对吧？别着急，我来用通俗的方式给同学们拆解一下。

首先，分子是“价值”，这个比较好理解。就是在问：“如果AI真能帮我搞定问题，我能得到什么好处？”比如，省时间、少操心、流程更简化，甚至能做成一些平时做不到的事情，这些都是AI给你的价值，完全可以通过不同的维度来衡量。

接着是分母，有两个部分相乘。第一个是“风险”。这指的是：“如果AI出了差错，我会有多倒霉？”换句话说，就是要考虑如果AI不靠谱，可能会带来多大的麻烦，我能不能承担得起这个后果。

另一个部分是“修正成本”，这个就是指：“万一AI出错了，我得花多大劲才能把烂摊子收拾好？”也就是说，如果AI出问题了，事后要解决这个问题，需要花多少时间、精力，是否得加班才能处理，还是说能轻松搞定。

说是公式，其实我们只要学会初二数学的分式，就能理解其中的逻辑。想让左边的信心指数CAIR变大，其实很简单——只需要让右边的分母变小，或者分子变大。简单点记，就是：AI帮你赚得越多，出错的风险越小，出问题后修复起来越容易，你对AI的信心就会更强，也会更放心地使用它。

我来举个生活中的例子，大家就明白了。同学们经常拍一张照片准备发朋友圈，但可能因为光线不好，或者背景里有几个路人干扰了画面，这时候就会用到手机里几乎都有的AI修图功能。

AI能帮我们做什么呢？比如，可以把肤色调得更白、更细腻，帮我们P出大长腿，甚至可以把路人一键消除，整个画面看起来瞬间就有了摄影大师的感觉。

这就是在这个场景下，AI提供的具体价值。它省去了我们手动磨皮、抠图的麻烦，让照片看起来立刻高级了不少。

那么用户会不会信任这个AI呢？大部分情况下，用户还是挺信任的，毕竟AI修图能把你修得美美的，这是很多用户都期待的事情。

但这并不是没有风险，比如有时候把人修得太“塑料”，或者在消除路人时，不小心把自己的一条腿也抹掉了。

但如果我们放到那个公式里分析：

首先，这个修图的价值足够大；虽然有风险，但这种风险最多就是修图翻车，绝不是那种毁灭性的问题。其次，修正成本也很低，因为大多数修图软件都有撤销功能，随时能返回原图。

所以，大部分人还是愿意相信AI修图功能，因为它能让照片锦上添花，就算出现小问题，也能轻松弥补。

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刚才说的是个人使用AI的例子，文章里还提到了如今最火的AI编程公司——Cursor。文章一开始就提出了一个问题：理论上，写代码是一项非常高阶的工作，因为错误的代码可能会导致几百万用户的系统崩溃，后果非常严重。那么，为什么Cursor能够在全球范围内爆发式增长呢？

作者提到，Cursor设计了一种让用户对AI有信心的体验。

首先是价值很高，用AI可以节省程序员几个小时的编码时间和脑力劳动。其次，风险很低，因为代码是在安全的环境里本地生成的，不会直接接触真正运行的线上系统。最后，修正成本也很低，万一AI写的代码不对，你只需要删除它的建议代码，自己来写就行。

所以按照这个公式来看，在价值很高，而风险和修正成本都很低的情况下，大家对AI的信心自然就会很高。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025062022/1879510808296767788/062022.png)

正因为Cursor是这么设计的，后来其他AI编程产品基本上都采用了类似的模式，所以我们很难意识到这种设计的精妙之处。如果我们换个角度想象一下，假设在Cursor中，用户输入一个提示词，AI就开始刷刷刷地写出300行代码，并且直接自动化开始上线工作，那肯定会乱套的。

比如说，如果这是一个财务系统，AI可能会在代码中自作主张加个逻辑：凡是姓名是三个字的，或者身份证尾号是9的员工，工资自动翻一倍；又或者，如果这是一个在线营销系统，AI可能会自己加个逻辑，给一批忠实用户每人账户里发500块钱。

大家想想，如果Cursor没有设计这个需要人工审核并且随时可以回滚的功能，那这个AI工具即便基础模型能力非常强，运行100次出错1次，谁也不知道这1次的错误代价会不会把公司搞垮。

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最后，作者提出了优化CAIR的五大原则，也就是提升对AI信心的策略。我觉得这五条原则的确能帮助很多企业思考如何让AI更平稳地落地。

第一条是“策略性地引进人工干预”。让AI在企业里落地，并不意味着全流程都不需要人工参与，也不是一味追求完全的自动化。因为在大多数情况下，完全的全流程自动化只会增加风险，风险增加就意味着对AI的信心降低，直到我们对AI的信任完全崩溃。

所以，AI的流程中必须要加入人工监督，但要策略性地加入。如果每个环节都加人工监督，就会消耗AI的价值。如果引入AI后，反而比之前更依赖人工，那就太“黑色幽默”了。

理想的做法是，把人工监督放在最关键的决策点。例如，如果每一条建议都需要人工审批，那效率肯定会降低；但如果在一些不可逆转的操作之前要求获得人工审批，这样就能保证安全性和实用性。

举个例子，如果AI决定给某个供应商打款，一旦钱打出去，追回来就很难了。所以，这个环节可以增加人工审核，确保操作的安全。

第二条是“在过程中增加可逆性”。也就是说，当用户知道自己可以轻松撤销AI操作时，纠正AI错误所需的努力就会大幅减少，这样就能带来心理上的安全感。

作者在实际落地过程中发现，仅仅通过添加一个醒目的“撤销”按钮，企业对AI的采用率就能翻倍。

第三条是“后果隔离”。这是降低风险的一个有效手段，比如用沙盒的方式，图文产品可以通过预览和草稿的方式，为AI创建一个安全的操作空间。这样就能把“测试”环节和“部署”环节分开，有效消除了在探索过程中对后果的担忧。研究发现，拥有沙盒环境的AI系统，采用率通常高出3到4倍。

第四条是“增加透明度”。当用户理解AI做出某个决策的背后原因时，他们能够更好地评估这个决策的可靠性，并发现需要解决的具体问题。

所以，增加AI的可解释性，能够显著提高企业和个人对AI的信心。

第五条是“按照梯度逐渐部署”。意思是要允许企业或个人根据对AI的信任程度，逐步部署不同的功能。

比如，当用户对AI的信心还不够强时，可以先从低风险的功能开始使用，随着信心的逐步增强，再向更智能的AI系统升级。

所以在文章的最后，作者提到，人工智能领域成功的公司，不一定是那些拥有最先进模型的公司，而是那些能够通过深思熟虑的产品设计，来建立用户对AI信任的公司。

当然，这篇文章说了这么多，如果你记不住上面的细节也没关系，就记住最后一句话吧：让AI多做些好事，少惹麻烦，万一真出事了还能轻松补救，那大家自然会更大胆地使用AI产品了。

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好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 相关链接：
> 决定人工智能产品成功的隐藏指标
> https://blog.langchain.dev/the-hidden-metric-that-determines-ai-product-success/

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