gabrielmoreira 信任度分级设计器
一句话定位
设计一套信任度分级体系，让用户从"尝试"到"依赖"渐进式地建立对 AI 的信任。
何时触发
- AI 产品需要用户从不信任到信任
- 想要设计渐进式的 AI 交付策略
- 需要匹配用户的信任水平与 AI 的自主程度
- 需要避免用户过度依赖或拒绝使用
输入
产品场景 + 用户类型 + AI 能力边界。
示例输入：
产品: AI 写作助手
场景: 帮助用户写作业务邮件
用户: 职场人士，对 AI 写作质量有疑虑
AI能力: 能写出合格邮件，但可能缺乏个性
信任度分级
第一级：尝试（Trial）
特征：用户第一次接触 AI，持怀疑态度
产品设计：
尝试级:
ai_autonomy: "低 - AI 只提供建议，不自动执行"
user_control: "高 - 用户完全控制"
transparency: "高 - 详细解释 AI 的建议逻辑"
rollback: "简单 - 一键撤销"
verification: "用户可以轻松验证 AI 建议的正确性"
第二级：验证（Validation）
特征：用户已经验证过 AI 的能力，开始建立信任
产品设计：
验证级:
ai_autonomy: "中 - AI 可以执行简单任务，复杂任务需要确认"
user_control: "中 - 用户可以设置规则和限制"
transparency: "中 - 关键决策提供解释"
rollback: "可用 - 可以回滚到上一版"
verification: "抽样验证，关键决策必须确认"
第三级：委托（Delegation）
特征：用户已经充分信任 AI，愿意委托给 AI 处理
产品设计：
委托级:
ai_autonomy: "高 - AI 可以自主执行，只在异常时通知用户"
user_control: "低 - 用户设置策略，不干预执行"
transparency: "低 - 只在异常时提供解释"
rollback: "复杂 - 可以回滚到任意历史版本"
verification: "定期审查，异常通知"
第四级：协作（Collaboration）
特征：AI 和用户形成高度协作关系
产品设计：
协作级:
ai_autonomy: "适应 - 根据任务自动调整"
user_control: "智能 - AI 学习用户偏好，自动调整"
transparency: "适应 - 根据用户偏好调整透明度"
rollback: "智能 - 预测性回滚"
verification: "智能 - AI 主动提醒异常"
分级过渡设计
过渡触发条件
过渡条件:
尝试 → 验证:
- 用户完成了 X 次任务
- 用户对 AI 建议的接受率 > 80%
- 用户主动调整过 AI 的建议
验证 → 委托:
- 用户完成了 Y 次复杂任务
- 用户对 AI 自动执行的满意度 > 90%
- 用户开始设置高级规则
委托 → 协作:
- 用户与 AI 有长期互动历史
- AI 已经学习了用户的工作模式
- 用户表达了对 AI 的高度信任
过渡保护
过渡保护:
- 用户可以手动调整信任等级
- 升级时默认保留回滚选项
- 降级时保持历史设置
- 异常情况自动降级
综合输出格式
trust_tier_design:
input:
product: "产品名称"
scenario: "使用场景"
user: "目标用户"
ai_capability: "AI 能力边界"
tiers:
trial:
name: "尝试级"
autonomy: "低"
control: "高"
transparency: "高"
rollback: "简单"
verification: "完全验证"
validation:
name: "验证级"
autonomy: "中"
control: "中"
transparency: "中"
rollback: "可用"
verification: "抽样验证"
delegation:
name: "委托级"
autonomy: "高"
control: "低"
transparency: "低"
rollback: "复杂"
verification: "定期审查"
collaboration:
name: "协作级"
autonomy: "适应"
control: "智能"
transparency: "适应"
rollback: "智能"
verification: "智能"
transitions:
trial_to_validation:
conditions: ["过渡条件"]
protections: ["保护机制"]
validation_to_delegation:
conditions: ["过渡条件"]
protections: ["保护机制"]
delegation_to_collaboration:
conditions: ["过渡条件"]
protections: ["保护机制"]
implementation:
default_tier: "默认等级"
user_override: "用户可手动调整"
auto_adjust: "是否自动调整"
rollback_always: "是否始终保留回滚"
示例：AI 写作助手
设计：
- 尝试级：AI 提供多个写作建议，用户选择并修改
- 验证级：AI 可以自动生成草稿，用户确认后发送
- 委托级：AI 自动处理常规邮件，只在异常时通知
- 协作级：AI 学习用户写作风格，自动调整语气和用词
常见误判
- 一开始就高自主：用户还没建立信任就给 AI 高自主权
- 过渡太快：信任建立需要时间，急不得
- 忽视降级：只设计升级，不设计降级机制
一句判断
信任不是一个开关，而是一个渐进的过程。好的设计让用户自己决定什么时候信任 AI。