如果你正準備創業、正打算將 AI 融入產品,這篇文章會讓你改變切入的角度。來自 LangChain 的部落格《 The Hidden Metric That Determines AI Product Success 》清楚揭示了一件事: 成敗的關鍵,不是 AI 有多聰明,而是用戶有多信任它。 這個隱藏指標叫做 CAIR(Confidence in AI Results,對 AI 結果的信心)。它不是技術層的精準度,也不是產品功能數量,而是一個用戶心理層面的綜合體。 CAIR 公式怎麼算? CAIR = 價值 / (風險 × 修正成本) 這個公式說明了: 價值 Value:AI 成功運作時,使用者得到的好處。 風險 Risk:AI 犯錯時會導致什麼後果。 修正成本 Correction:修正 AI 錯誤的難度與成本。 CAIR 越高,表示越有信心,使用率越高。這個框架,給了我們一個實作上的北極星指標:我們不是在做 AI,而是在做讓人願意用 AI 的產品體驗。 真實案例解析:為什麼 Cursor 爆紅? Cursor 是一個 AI code 編輯器,看似高風險,但因為它的操作風險與修正成本極低,整體 CAIR 超高: 在本地執行、不影響正式系統 → 風險低 編輯自由,建議可以馬上刪 → 修正成本低 大幅提升產能與效率 → 價值高 所以即使 GPT 模型不是 100% 準確,使用者依然愛用。 相反地,風險與修正成本高的產品呢? 像 AI 幫你直接報稅、直接做金融決策、直接排入醫療系統的結果,這些領域有高度的數學要求與責任風險: 錯了要被審計或觸法 → 風險極高 錯了還不容易回復 → 修正成本極高 即使價值高,CAIR 依然超低 這樣的產品,就算技術好,也難以推廣。 如何設計一個高 CAIR 的 AI 產品? 以下五個原則來自 LangChain 的總結,也是我認為值得所有創業者與產品人參考的 checklist: 策略性人工介入 :不要迷信「全自動」,在人會介入的地方設 checkpoint,是提升信心的關鍵。 可逆性...
熱血,是一輩子的事! Answer is there, dig it.