UX Collective 批评通用 AI 面板泛滥并主张构建嵌入式 AI 功能

产品都附带相同的 AI 面板；人们四处寻找关闭开关，而支出已经超过了回报。要构建具备 AI 的功能，而不是 AI 功能。

打开任何你付费使用的产品，看看右上角。那里有一个闪光图标。在它后面是一个从右侧滑入的面板，写着“询问任何问题”，并提供三个你并未要求的建议。关掉它，下次更新后它又回来了，有时还换了个新 名字。

我本应是最后一个抱怨的人。我每天工作都用 AI 写代码。当我为了研究悬停反馈而构建了某个按钮的 131 种变体时，模型写了其中大部分。我的设计文件是由 AI 编写的代码生成的。作为一个设计师，我已经离怀疑论者很远了，但我仍然每周花一部分时间寻找那个能关掉闪光图标的 开关。

这就是本文要探讨的差距。工具确实变得很好了。但基于这些工具构建的产品大多没有做好，因为它们中的大多数都是同一个 产品。

同一个产品，重复四十 次

这就是那个功能。一个聊天面板，停靠右侧。一个文本框，里面是第二人称的占位符。三个由从未真正使用该应用进行实际工作的人编写的建议提示词。一个闪光图标，因为闪光图标现在成了“我们添加了它”的通用标志。它会总结你已经在阅读的内容。它会起草你正要写的内容。它会回答关于当前页面的问题，并附带一条免责声明，说明它可能是 错误的。

我在笔记应用、电子表格、设计工具、邮件客户端、团队聊天、视频通话、浏览器、照片编辑器、幻灯片演示、日历、音乐播放器和银行应用中见过这个面板。不是相似的面板。是完全相同的面板。如果你去掉徽标，构建其中一个面板的团队里没人能认出哪个是他们自己的 面板。

它趋于一致的原因很简单。模型供应商通过相同的 API、相同的演示向所有人销售相同的能力。一家购买了演示并将其发布出去的公司并没有设计任何东西。它只是转发了它。该功能以技术命名，“AI 助手”、“Copilot”、“Intelligence”，因为没有用户目标可以据此命名。从来没有人发布过“数据库功能”。他们发布的是 搜索。

这些都不是新的观察。2023 年，在这些面板大多还不存在之前，Amelia Wattenberger 撰写了 Why Chatbots Are Not the Future，并展示了为什么空白文本框是暴露强大模型的最糟糕方式：它不能告诉你它能做什么。同年，Maggie Appleton 发布了她的 Language Model Sketchbook，副标题为“或者我为什么讨厌聊天机器人”，其中包含三个可行的替代方案，其中之一是一个存在于你正在撰写的文档右键菜单中的模型。业界读了这两篇文章，但还是发布了文本框。

强制开启，而非自愿选择

人们真正反感的部分并不是面板的存在。而是它被为他们开启了，而且很难找到关闭 选项。

微软是最明显的案例，因为它体量最大。Copilot 被塞进了记事本、截图工具、照片和小部件，按钮就放在工具栏里，而且没有简单的移除方式。2026 年 3 月，该公司表示将削减“不必要的 Copilot 入口”，首先从这四款应用开始，Windows 负责人写道，微软将在 Copilot 的部署位置上更加审慎。这是一家公司公开承认，自己曾毫无理由地在文本编辑器中加入了 AI 功能。

这种反应并不仅限于脾气暴躁的技术爱好者。一个标题为“我被从未要求过的 AI 功能淹没了，我讨厌它”的 Hacker News 帖子获得了三百多个点赞，而排名靠前的抱怨来自那些日常主动使用 AI 的人：他们反对的是无法拒绝的版本。在行业之外，情况更为普遍。在皮尤研究中心 2025 年 6 月的调查中，半数美国成年人表示，AI 在日常生活中日益增长的作用让他们担忧多于兴奋，而持相反观点的人仅占十分之一。

Meta 比微软走得更远。2025 年春季，WhatsApp 聊天列表中出现了一个蓝紫色圆环，随后又出现在搜索栏中，而且没有任何方法可以移除它。Meta 称该功能是可选的。你可以选择不点击它。这就是公司在功能无法经受真正考验时所采用的“可选”定义。

每位设计师都知道，人们不断关闭的功能叫什么。那是一个带有营销预算的 bug。

循环的代价

重置开关是一件小事，但正是这一点造成了巨大的损害。设置是一种承诺。产品说“这由你决定”，你做出了决定，然后一次更新又推翻了你的决定。修复它的点击成本为零。真正的代价是你从中学到的教训：这个产品会覆盖我的选择。

一旦学到这条规则，它就不会只停留在某一个功能上。每次更新都变成需要审计的对象。你不再阅读发布说明以了解新功能，而是开始阅读它们以了解对你做了什么。人们推迟更新，锁定旧版本，并在搜索“如何使用”之前先搜索“如何禁用”。这就是认知摩擦：不是那些被忽略的功能本身，而是它们所培养的警惕性。本该用于工作的注意力，被用来守护界面。

接着，影响从产品转移到品牌。2025 年 1 月，苹果暂停了新闻应用的通知摘要功能，因为该功能将 BBC 的一则警报改写为关于谋杀嫌疑人开枪自杀的错误声明。摘要功能默认开启。错误是模型造成的，但通知上的署名是苹果的，BBC 向苹果投诉，而不是向模型投诉。强制推出的功能，在其每一次出错时都背负着品牌的声誉。

最后阶段最为奇怪。2024 年 8 月，Procreate 的负责人录制视频表示，该应用永远不会添加生成式 AI，使用该应用的艺术家们为之欢呼。一个不推出路线图项目的承诺竟然走红网络。这就是循环最终带来的结果：一个市场，其中缺少你的功能反而成为竞争对手的卖点。

在这里，信任之所以容易失去，是有结构性原因的。一个强制开启的开关不会教会用户“这个功能很烦人”。它教会用户“这家公司会覆盖我的选择”，而关于公司的规则适用于其接下来发布的一切，包括那些原本可能很好的功能。

账单

那它为什么还在不断出货？因为建造底层设施的成本太高了。

瑞银集团（UBS）目前估计，大型云计算公司将在 2026 年至 2028 年间投入 约 4.1 万亿美元的资本支出，此前在 2025 年已投入约 4920 亿美元。预计 2026 年，Amazon、Alphabet 和 Microsoft 三家公司合计将把其云收入的 102% 用于资本支出。每一美元来自云业务的收入都会重新变成芯片和建筑流出，甚至更多。

这笔钱必须从某个地方回流，而这个“某个地方”就是我们：每一个购买 token 的产品团队，以及每一位为席位付费的客户。这就是面板默认开启的原因。一个关闭的功能是没人会被计费的功能。

现在把它与买家实际得到的东西放在一起看。MIT 的 NANDA 小组研究了 300 个公开部署案例并采访了 150 位领导者，发现 95% 的公司从其生成式 AI 试点中没有看到可衡量的回报。那 5% 确实看到了回报的公司，是将工具整合进了某一个特定的工作流程并从中学习。Gartner 自己的数字稍显温和但仍令人沮丧：五分之一的 AI 举措能带来任何可衡量的回报，而五十分之一的 AI 举措能带来变革性的成果。

这是恐慌吗？

还不是，而且这个词本身也不准确。恐慌是快速的。我在产品团队中看到的情况更慢、也更令人尴尬：路线图里有一个叫“AI”的项目，下面却没有对应的用户问题，而第一次有人拿着预算问这到底是用来干什么的。

该项目最新的版本被称为 agentic strategy（代理策略）。人人都有。几乎没有人拥有这种策略却能向你展示他们公司内部工作究竟是如何完成的地图：谁启动任务，他们打开什么，他们在等谁，哪里会停滞。Agent 是一个工人。你不能为一个你尚未描述清楚的工作雇佣一个工人，而描述正是没人写的那部分。

这是同一个错误的两个方面。支出假设一旦能力存在，需求就会出现。产品团队假设一旦有了 API，功能就会出现。两者都跳过了那个步骤：找到一个有目标的人，并询问什么对他们有帮助。这个步骤叫做设计，而它被砍掉是因为董事会希望在下个季度让幻灯片上闪闪发光。

Jakob Nielsen 称这项技术为 六十年来第一个新的 UI 范式：你陈述你想要的结果，而不是达成结果的步骤。相信他的话，停靠的面板看起来就更奇怪了。一个新范式到来了，而业界给了它一个 1990 年代支持聊天的界面。

你可以看出哪些功能跳过了设计步骤。它们是那些以技术命名的功能。它们是那些默认开启且难以关闭的功能，因为一个没人要求的功能必须被强制使用。它们也是那些成功指标是“与面板的互动”而非用户原本要完成的事情的功能。

带有 AI 的功能，而不是 AI 功能

我对自己工作有一条规则，并且一直有效：构建带有 AI 的功能，而不是 AI 功能。

这 131 个按钮是一个用 AI 构建的功能。有人想要悬停反馈来回答一个真实的问题。模型在一个下午写出了各种变体，这样我就可以把时间花在评判它们上。最终使用按钮的人看不到闪光图标、面板或免责声明。他们只看到一个表现良好的按钮。AI 存在于过程中，而不是 产品里。

我上一篇文章中的预订卡片也是如此。AI 编写了各种状态、冗长的法语名称、失败的图片加载、缓慢的网络响应，以便设计能在其实际交付的素材中被评判。接收端没有人需要知道涉及了模型，也没有人需要选择退出任何功能。

闪光面板则是相反的形状。AI 存在于产品中，而本应首先进行的流程——寻找目标——从未 运行过。

那些你注意不到的

公平地说，人们会问另一种形式是什么样的，所以这里有四个我在用的例子，它们都没有闪光 图标。

Gmail 的 Smart Compose（智能撰写）始于 2018 年，是最古老也是最简洁的。你打字时，灰色文本出现在光标前方，你可以按 Tab 键或者继续打字。没有东西需要打开，也没有东西需要关闭。它的名字来源于它的功能，它存在于你已经在打字的框中，并且在你句子写完之前它什么都不做。现在看看 2026 年的同一个收件箱。一个“总结此邮件”按钮位于三行消息的顶部。同一家公司，同一系列模型，两种不同的形状，但只有一个是基于 目标设计的。

Photoshop 的移除工具是一支画笔。你在想去掉的东西上涂抹，它就消失了。它位于它所替代的修复画笔旁边，在工具栏中该任务一直存在的位置。模型在工具中，但名字 不是。

Figma 的重命名图层命令将一项没人想要的苦差事变成了一次按键操作。结果是在你已经查看的面板中出现一份合理的名称列表。没有聊天，没有建议，没有“询问任何内容”。

Descript 的移除填充词功能对音频来说也是同样的形状。一条命令，嗯啊声就消失了，你回到了转录文本中。

Emily Campbell 的 Shape of AI 目录整理了围绕模型出现的界面模式，值得一花一个下午去阅读。让我印象深刻的是，那些有效的模式，她归类为输入和治理的那些，大多是从工作内部调用的，而闪光面板根本不是一个模式。它是一个放置你尚未设计的模式的 地方。

它们的共同点很容易列出。每个都以动词命名。每个都存在于工作已经发生的地方。每个都是被调用的，因此没有什么需要关闭，因为在你要求之前它什么都不做。而且每个都解决了一个人在模型存在之前就能描述的问题。模型使解决方案成为可能。但它没有选择 问题。

发布前需问的四个问题

如果某个 AI 功能在你的路线图上，以下是我希望在构建一行代码之前得到回答的问题。它们是普通的产品问题。这就是 重点。

• 谁提出的？ 不是“用户是否喜欢这个”，而是哪个人，在哪项任务中，遇到了这种能解决的卡点。如果答案是“董事会”， 停止。
• 它以什么命名？ 如果名字是技术本身，那么其中还没有目标。根据它为这个人做什么来重新命名。如果你做不到，你就没有一个 功能。
• 你会默认开启它吗？如果该功能只有在强制开启时才能证明其价值，那它就没有存在的必要。想要使用的人自然会找到开关；不想用的人绝不应该被迫去关闭它。
• 按成本价它能存活吗？如今这些 token 由那 4.1 万亿美元进行补贴。假设没有补贴来给该功能定价。如果它因此消亡，说明它的价值从未超过其营销噱头。

大多数“闪光”面板都未能通过这四项测试。我见过的优秀 AI 功能（确实有一些）通过了全部四项，且没有任何“闪光”装饰，因为它们的设计方式与其他一切相同：从有目标的用户出发，逆向推导。

在会议室里

这些问题容易达成共识，却难以应用。我在一家金融科技公司的设计部门担任领导，直接向 CEO 汇报，但我同样没有预算审批权。以下是当路线图中出现标着“AI”却没有明确问题支撑的项目时，对我行之有效的方法。

不要与战略争辩。“我们应该拥有代理式（agentic）战略吗？”是一个背后有董事会支持“是”的是非题，你在会议室里会输掉这场辩论。把问题改为“适用于哪项工作”。任何拥有战略的人都无法反对被问及战略的应用场景。

主动承担绘制地图的任务。提出用两周时间记录三个真实任务今天是如何完成的：谁发起、他们打开什么工具、他们在等待谁、他们在哪里停滞。领导层很少拒绝，因为成本低廉，且看起来像是在推进战略。这张地图就是代理（agent）要么找到工作、要么找不到的地方，而你是持有地图的人。你已将决策从幻灯片转移到了证据上，且无需对任何人说不。

将这四个问题作为表单提出，而不是作为异议。一份一页纸的简报，要求每个 AI 项目在构建前填写。没人能反对填写表单。那些无法填写表单的项目会悄然消失，而且没人需要成为那个“扼杀”它们的人。

在工单中重命名它。“AI 助手”变成“起草回复”或“查找重复项”。当找不到动词来重命名它时，这会体现在工单中，产品经理在你指出之前就会注意到这一点。

计算价格。询问按标价每席位 token 的成本是多少，并将其放在席位价格旁边。你不需要预算审批权就能提出一个答案带有货币符号的问题。

提议将“选择加入”版本作为实验。默认关闭发布，并测量谁开启了它并保持开启状态。这是一个真实的信号，也是你原本想要的版本。如果领导层坚持默认开启，请要求提供一个一键即可关闭且在更新后依然有效的开关。这通常是你能够争取到的退路，并能保护上述循环所破坏的东西。

当你失败时，要体面地失败。发布它，用任务指标而非面板打开次数来进行监测，并在一个季度后带回数据。在一个季度后正确胜过在会议中正确，这是唯一一种能改变下一个路线图的“正确”。

“闪光”是一种坦白

也没人故意选择这个图标。Fast Company 追溯了闪光图标如何接管 AI，发现并没有首次使用的确切记录，只有从人们撰写模型文章时使用的 emoji 到按钮上的字形的漂移，因为它读起来像魔法，而没人有更好的主意。闪光图标告诉你两件事。该公司有一个模型，但它不知道该如何处理它。这是一个标签，在一个没人找到合适位置的产品中标注着“AI 放这里”。

投资会自行理清，或者不会。我不是经济学家，而真正的经济学家们意见也不一致。但产品层面并非谜团，也不是泡沫。这是一代团队被赋予了某种能力并被要求交付成果，却跳过了工作中本应告诉他们方向的那部分。

找到那个人。找到目标。用 AI 构建功能，然后去掉那些花哨的东西。没人会在意 它。