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WPS AI 产品总监:用户需要的是 AI 副驾,不是 AI 代驾

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Hi,早上好。

我是洛小山,和你聊聊 AI 文字创作。

之前的文章都在拆解别家的应用,

今天,我想和你分享一下,我自己做 AI 应用的思考。

大部分产品似乎都想给用户搞个AI 代驾,一键帮你把所有活干完,直达目的地。

但在深入一线做了很久的产品之后,我觉得用户真正需要的,或许不是一个强势的代驾,而是一个默契的副驾。

方向盘仍然在用户手里,它在你需要的时候,帮你扶一把、看一眼路,告诉你正确的路线。

这篇文章,我想和你分享的就是这个思考。

我将以我们团队打磨的「伴写」功能为例,聊聊我心中一个真正「好用、可靠、有温度」的 AI 写作工具,究竟应该是什么样的。

思虑不周之处,欢迎随时拍砖。

WPS AI 伴写:帮你写出卡在嘴边的那个句子。

先看看它的效果。

如果你上传了一些参考资料,它还能从参考资料中找相关信息之后再创作。

你在写作的时候,AI 会跟随你的光标,实时给你一些写作的建议。

如果你觉得满意,你可以按下键盘的 Tab键,或者鼠标点击对应位置采纳。

如果你不满意,你可以无视,也可以按下 ALT + ↓查看更多。

效果挺不错,如果你也想体验,可以在 WPS 右上角点击 WPS AI ,然后点击下面的「伴写」菜单体验。


这并不是一个 WPS AI 的广告,我只想借这个功能,和你聊聊:

简单来说,是三个关键词:好用、可靠、有温度。


目前市面上大多数 AI 写作产品,似乎距离这三个词还有很长的距离,他们更像是一个时而惊艳、时而沙雕的玩具。

那么,通往真正「好用」、「可靠」、「有温度」的 AI 工具之路,要怎么走呢?

骨感的现实:用户和 AI 配合的困境

在探讨未来工具之前,我们得先直面目前用户内容创作拧巴的现实。

用户到底为什么想要 AI 写作?

原因各种各样,比如想让结构更合理、用词更准确、或者干脆就是字数得够……


虽然用户的需求很丰满,但现实很骨感。

用户与 AI 配合的真实体验,经常是这样的:


脱离现实,内容常常用不上

AI 生成的内容听起来头头是道,但里面的细节缺失,逻辑经不起推敲,有的还胡编乱造。

文风不对,一眼就 AI

那种特有的、四平八稳但毫无灵魂的 AI 句式,那种蹩脚的比喻,那种离谱的双引号和破折号,各种内容创作者避之不及。

此时又要祭出这张表情包…


复制粘贴,打断思路

这是最致命的一点。

用户如果想要 AI 写作,大部分时候不得不在写作应用和聊天窗口之间反复横跳。

这个过程不仅极其繁琐,更会无情地碾碎宝贵的心流。

灵感一旦中断,再想找回来就难了。

这种割裂的体验,决定了大多数 AI 创作软件难以成为融入用户创作工作流的生产力工具。

「全文生成」的诱惑

你可能会说,既然与 AI 配合这么痛苦,那干脆让 AI 直接「全文生成」不就好了吗?

一键输入,一键成文,岂不美哉?

接下来看看下面这篇文章:


可见,全文生成会有许多的问题:

可用性问题:在缺少足够上下文,没有相关背景资料,也没有精准提示词输入的前提下,AI 无法生成真正有实质性的内容。它只是在基于概率「表演写作」而已,产出的内容一般是「正确的废话」。

责任问题:用户写稿件,本质上是在为自己的观点和事实背书。

举个例子,如果你要出一份基础合同,哪怕这个律师是应届毕业的律师,你可能都愿意相信他而并不相信 AI 。

你担心 AI 有幻觉,AI 会把你带到沟里。

因为,人可以为写的这篇内容负责,而 AI 不能。

它不但不能替代人的思考,更没法替人背这个锅。

掌控性问题:AI 全文生成的内容,逻辑往往严丝合缝。

这反而导致修改的成本极高,经常是牵一发而动全身。

如果你要让 AI 写你来改,你会从创作者变成了一个疲于奔命的审稿和校对打工仔。

所以我的结论是:至少在现阶段,由用户主导的「伴写」,其价值远大于 AI 主导的「全文生成」。

进化关键:「伴写」怎样从玩具到工具

要定义「伴写」的价值,我做了一个关键的模型:用户满意度的心流曲线。

这张图里有蓝色和紫色两条曲线,代表了两种截然不同的产品哲学。


  1. 1.紫色曲线 : 「玩具」模型

这是我理解的某些全文生成应用,它的体验是「高开低走」的。

你第一次用它,输入一个简单指令,它迅速生成一段流畅的文本。你大为震撼:「卧槽,AI 写得 666!」满意度瞬间拉满。

我称之为惊艳期。

但随着写到后面、更需要事实准确性的任务时,问题来了。它开始出现事实性错误、忘记之前的上下文、开始胡编乱造。你的心态可能开始爆炸:AI 越写越偏,里面逻辑严丝合缝,还不如我自己写…

我称之为疲惫期。

最终,你对它的信任度跌破流失阈值,彻底放弃用它进行严肃创作,只让它润色一些词句,升华一下主旨。

2. 蓝色曲线 :「工具」模型

这是我期望的理想曲线,它的体验是「低开高走」的。

一开始,你只是让它帮你写一两个句子,或者润色一小段话。它提供的价值是局部的,你的满意度平稳。

我称之为价值认同期。

接下来,它始终在你的文档里,和你并肩创作,就像你身边坐了一个 AI 和你一起写。

你写的上下文越多,它对你的意图、风格和语境理解得就越准。

「前文越多,后文越准,体验越好」。

它的价值随着你的创作进程而持续增长,最终帮你越写越多,越写越顺。

我称之为价值增长期。

从「玩具」到「工具」的进化,关键就在于跨越那条流失阈值,需要想办法建立一种可持续、可信赖的人机协作关系。

诶,这不就是 VS Copilot 嘛!

如果你是程序员,你可能会说:啊,搞这么神秘!这不就是 VS Code Copilot 嘛!

这个说法,对,也不对。

对的是,底层的交互和模型逻辑是相通的,都是基于上下文进行预测,都追求用最简单的交互将 AI 的建议融入用户的编辑窗口。

但不对的是,文字创作和写代码,这两个场景存在着本质的不同。

1、创作没有明确的注释。

程序员可以在代码里加上 // 注释 来清晰地告诉 Copilot 他的意图。

但文字创作者不会在文章里写【// 请帮我用鲁迅的风格写一个排比句】,所有的意图都隐藏在字里行间,这对 AI 的上下文理解能力要求更高。

2、创作的封装性更弱。

代码有明确的结构,比如函数命名、类定义。

AI 可以根据一个函数名 function getUserProfile(),高概率地猜测出函数体内的完整内容。

但文章的一句话或一个小标题,其背后可能延展出的内容是发散的、充满创造性的,AI 更难精准预测。

既然没有代码那样清晰的标识,AI 要怎样读懂创作者的弦外之音呢?

一个真正智能的「伴写」AI,核心能力必须是深度阅读理解 + 意图识别,而不能是简单的套壳。

当你运行 AI 伴写之后,你需要选择对应的角色,AI 会基于角色,对你的文字进行一系列复杂的、多维度的感知和判断。


AI 会感知到你的语气和身份,判断出文章的体裁和脉络,决定行文逻辑。

再基于你前面的铺垫,推测你下一步最可能的动作,比如要继续写,还是准备进行转折总结,从而预测出上下文的叙事走向,再给出最终结果。

这一切,要在 1.5 秒内完成。

这和 AI 编程的场景有本质的不同,AI 必须通过这种对作者意图的持续感知和动态建模,来弥补文字创作环境里,那些用户不会下达,而存在脑子里的要求。

基于上面更深层次的意图识别,我们才有可能去设计一套真正符合直觉、尝试润物细无声的交互体验。

接下来,我们要思考的是:

追求行云流水:好的「伴写」工具应该是什么样?

或许,程序员的输入方式可供参考?

我们团队在设计 WPS AI 伴写时,立下了几条原则,核心就是追求一种「行云流水」的境界,要求符合用户直觉的交互体验,最大程度保护用户的「心流」。

在设计伴写交互之前,我们定了几条原则:

1、必须能纯键盘完成伴写写作(拔掉鼠标)

2、触发方式必须要足够简单(去掉额外操作)

3、用户不需要学写任何提示词(去掉学习)

怎么理解?

  1. 1. 必须纯键盘完成,消灭鼠标依赖 :创作者的双手应该留在键盘上。

任何需要移动鼠标去点击、选择的操作,都是对心流的打断。

为了能让用户凭感觉就能操作,我们学习了塞尔达的设计思路,利用用户的「寻思之力」,让用户尝试:这样好像就行,结果真的行的设计。

比如:

我们设计了Tab 采纳,Esc 放弃,Alt + ↓查看更多,空格换一换 的纯键盘工作流。

你还可以通过左右方向键移动,决定保留哪些内容。


  1. 2. 触发方式必须足够简单,一步到位 :复杂的斜杠指令 / 或者唤醒词,本质上是一种需要用户学习的潜规则。

好的设计应该延续用户的本能,彩色光标表示已经进入伴写状态,当用户鼠标移动到彩色光标时,「悬浮 AI 图标」自然浮现,告诉你 AI 已准备就绪。


  1. 3. 用户不需要在伴写中学习任何提示词 :现在许多 AI 创作软件,需要用户学习怎样写好一段提示词。

我们期望用户不要再花力气,学习怎样描述好我后文想要什么。

用户只需要专注于自己的创作,按照以前的使用习惯,AI 来学习用户的转折,而不是去学习如何与 AI 对话。AI 要做的是理解用户的上下文,而不是让用户学习它的规则。

比如,当你使用转折词之后,AI 的注意力会立即集中到转折词上,帮你想想转折之后要怎么办。


这,就是我们追求的「行云流水」。

总结起来,就是回归我们最初的三个词:

好用:交互符合直觉,无缝融入写作流,而不是打断用户。

可靠:基于充足的上下文,提供越来越精准、稳定的内容建议。

有温度:它知晓你的意图,尊重你的主导地位,为你节省的是最宝贵的认知资源和时间。

都说 2025 年是 Agent的元年,我觉得它的本质,是 AI 从「补全个别词句」到「达成用户需求」的进化。

就像编程领域已从 Copilot 迈向 Cursor,再迈向Claude Code 纯自动化编程一样,实现了从「改函数」到「改工程」,最后升级到「自动化改工程」的跨越。

我相信,这一跨越在写作领域的终极体现,就是纯自动化的「氛围写作」。我们的使命,就是把这个未来,带到每个创作者面前。


这个时候的 AI Native 创作软件,需要对用户的文风要有更深的理解,对字词有更深的处理能力,还要记住用户的创作偏好…


从 2019 年 NLP 时代到现在,AI 文字应用开发的路很艰辛,但很令我着迷。

在视听媒体泛滥的时代,文字依然是最能激发人类想象力的创作载体。

文字是一种基于人类思维的抽象艺术,在AI协作时代,这种美感有了全新的可能。

这,比任何一次功能的炫技,都更值得我们去追求。

希望我的思考,对你亦有启发。

我是洛小山,我们下次见。

最后,非常感谢模型团队:通义千问、智谱的工程师团队对我们业务的大力支持。

最后的最后,为自家产品打个小广告。

今天是 9 月 10 日教师节,只要你持有教师资格证。

所有完成教师身份认证的用户都在活动期间均可免费领取3个月WPS AI体验卡,可以无限次体验伴写功能。你还能为好友赠送 3 张 7 天的体验权益。

9.10 - 9.15 的工作日中午十二点半,还会发放超级会员 188 天权益,

学生也有活动,你可以在这个公众号后台,输入「教师」或「学生」,认证之后有专属福利~

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