当AI产品表现不稳定时，用户更容易归咎于'智商'还是'态度'？这对设计有何启示？
解读
- 场景还原：国内C端用户对“AI”的朴素认知≈“会聊天的聪明人”；B端客户则把AI当“数字员工”。一旦结果抖动，C端先骂“这AI真蠢”，B端先质疑“厂商是不是没好好训模型”。
- 归因逻辑：
- 智商归因——输出错得离谱，用户认为模型“天生笨”，属于能力缺陷，难以短期改变。
- 态度归因——输出偶尔出错，用户认为厂商“不上心”，属于意愿问题，可以立刻“改好”。
- 国内情绪放大器：短视频平台把“人工智障”当梗传播，用户已习得“智商羞辱”话术；同时“客服敷衍”式体验又让用户对“态度”极度敏感。
- 结论：单次严重错误→智商；高频随机小错→态度。AI产品多属后者，因此“态度”是首要背锅位。
知识点
- 稳定性=期望一致性，不是绝对正确率。用户容忍“错得一致”，不能忍“对得随机”。
- 国内合规要求：生成式AI需在首次启动时展示《服务协议》与《免责声明》，但文案不能让用户产生“你早就知道会出错还不改”的负面态度归因。
- 设计心理学：
- 因果归因理论（Weiner）：能力（稳定/不可控） vs. 努力（不稳定/可控）。
- 期望违背理论：违背次数比违背幅度更决定满意度。
- 产品抓手：
- 显性置信度——让用户“看见”模型不确定，从而把错误归因于“场景难”而非“厂商懒”。
- 确定性包装——同样结果，用“规则化”外壳（如固定模板、兜底策略）降低随机感。
- 情绪修复通道——一次态度归因发生后，24小时内必须有一次“被官方认真对待”的触达，否则负面记忆固化。
答案
用户在高频随机错误场景下更容易归咎于“态度”。
对设计的三点直接启示：
- 把不确定性转译为“产品规则”：用置信度阈值触发二次确认、降级话术或人工兜底，让用户感知到“系统在努力”（态度好），而非“系统瞎猜”（智商低）。
- 建立“错误预期—快速修复”闭环：任何一次bad case，前端收集→后台T+1给出可感知的修复动作（如提示“已优化同类问题”），把态度归因转化为品牌信任。
- 统一出口风格：即使是模型生成，也要通过后置规则把格式、措辞、emoji、标点做标准化，降低“随机感”，从而削减态度质疑。
拓展思考
- B端场景下，“态度”会升级为“服务能力”质疑，客户 success 团队需把“模型迭代记录”包装成“版本交付纪要”，让客户看到持续投入，而非仅看指标报告。
- 多模态交互（语音+形象）时代，声音颤抖、口型不对都会被放大为“态度敷衍”，需引入“确定性驱动”的TTS与口型同步策略，把错误收敛到“内容层”，避免“表现层”背锅。
- 未来监管若要求“可解释生成”，解释本身必须“说人话”且“带歉意”，否则用户会把冗长解释视为“甩锅”，再次落入态度归因陷阱。