你的AI功能确实有效，客户为什么不感兴趣

问题在于？你的 AI 功能或许能够完美地执行任务并做出解释，但如果流程、标准或方法与人类用户无关，那么协作就 会中断，随之而来的是，该功能最终会束之高阁。 "'解释性'这一属性并非陈述的属性，而是一种互动。何为解释性取决于学习者/用户的需求、用户已有的知识，尤其是 用户的目标。" Robert R. Hoffman 即使是功能最完善、最精准的AI功能，即便提供了所有必要的解释说明模型的工作原理、决策过程和推荐方法，最终 也可能沦为产品中"无关紧要"的功能。原因往往比我们想象的要简单得多：用户已经习惯了特定的任务处理方式！如果 AI替代方案没有考虑到这些习惯、想法和信念，那么即使设计精良的新用户引导流程再好，也无法说服用户改变他们 的工作方式。 我们常听到"人工智能应该以透明的方式运行才能赢得信任"。但就人类信任而言，这真的就足够了吗？仅仅解释人工智 能代理的内部运作机制或推理过程就能保证用户留存吗？如果产品的目标用户群体不仅限于早期用户，我们就需要更 深入地研究：人工智能的心理模型。 虽然可解释的人工智能方法，包括内部运作机制、推理过程和决策树的透明度，在建立用户信任方面发挥着重要作 用，但它们并不能保证用户 ...