为什么用户对AI技术无感?

说实话，AI技术的飞速发展和技术圈的狂热追捧，与普通用户的冷漠态度形成了强烈反差。就拿最近火遍开发者社区的MCP协议来说，我们可能每天都在使用基于这项技术的服务，却浑然不知。这让我想起多年前智能手机刚普及时，很多人也只是用它来打电话发短信，根本不知道还有其他功能。

从心理学角度来看，用户对AI技术无感其实很好理解。大多数人对技术的期待很简单：能用、好用就够了。

举个例子，当我们在淘宝问”这款手机耐用吗”的时候，根本不会在意AI是调用了京东的评价数据库，还是分析了安兔兔跑分数据。用户目光所及的就是搜索结果的质量，就像我们使用电灯泡时不会在意它是如何发光的一样。

这种认知差距在技术史上很常见。20世纪90年代，普通人也不知道什么是HTTP协议，但这并不妨碍他们上网冲浪。有趣的是，根据Gartner的技术成熟度曲线，当前MCP所处的”过热期望期”恰恰是最容易让用户失望的阶段。

我自己就亲身经历过这种思维转变。早期做AI产品时总是在意模型的准确率、响应速度等技术指标，直到有个用户反馈说”你们的语音助手还是听不懂我说的’关闭客厅灯'”时才恍然大悟。

支付宝的做法就很有借鉴意义。他们将MCP协议封装成简单的支付功能，让用户通过一句”打赏AI诗人”就能完成整个支付流程。这种把复杂技术”藏”在简单界面背后的产品理念，正是AI技术普及的关键。

现在的AI产品正处于一个尴尬期——技术足够强大，但用户体验还差点意思。就像2007年的智能手机，虽然已经有了触摸屏和移动上网功能，但直到APP Store出现才算真正开启移动互联网时代。

高德地图的案例很有意思。他们让AI可以直接调用地图功能，比如”推荐个约会的咖啡馆”这样的自然语言指令就能获得精确结果。这让用户感觉AI真正能”解决问题”，而不仅仅是个语音玩具。

不过话说回来，产品易用性的提升不能以牺牲透明度为代价。去年某调研显示，67%的用户都担心AI会偷偷调用摄像头，这种不信任感可能会成为技术普及的最大障碍。

每当看到开发者论坛里热火朝天的技术讨论时，我都会想：什么时候AI技术才能真正走进普通人的生活？也许当AI变得像电灯开关一样简单可靠时，人们就不会再在意它背后是MCP协议还是其他什么技术了。