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前几天看到一篇 1987 年的论文《Paradox of the Active User ｜ 活跃用户悖论》很有意思，现在不写产品沉思录了，就在即刻写写。
为何大多数人学习新工具很难，且最终停留在相对平庸的水平？以前觉得可能是产品设计有问题，但这篇论文的则提供了另一个悖论视角：
动机悖论：人们实用工具目标是产出结果，所以没有动机仔细研究系统的动机；故，哪怕有新流程，他们仍会用熟悉的方式，不去用新流程（比如老爷子开车就爱看后视镜，哪怕车机雷达更清晰）。
同化偏向：人们习惯于用已有知识来解释新情境。但新旧信息之间并非一一对照，故会导致学习者看不清问题，导致做出错误的比较和结论，无法发挥新功能的价值（比如经典句式：不就是 xxx 么）。
⭐️但这都指向，用户并不是一张白纸，而是另外另一个领域的专家（最重要的一句启发）：
- 专家用工具是为了推进工作，而不是学如何操作；
- 专家有大量关于领域的知识，习惯于用其解释未知，所以可能会有很多误判和低效；
大概的路径就是：急着干活 → 更依赖已有经验去猜 → 猜错了又没动力去学。
解决方案见配图，暂不展开。
——
隔了一夜，总感觉这个理念在哪里见过，后来想起来是克里斯坦森 2016 年的《与运气竞争》中提到的 JTBD 理论，即用户是来雇佣产品完成任务，不是来购买产品的。
🧐但究竟有何异同，继续分析了下：
相同点
1. 分析单位转移：从「产品」移动到「人的处境」，产品是手段，用户并不是为产品而来；
2. 对按照属性和功能组织方式的不信任（Carroll 批评功能手册、克里斯坦森批评按照人口属性分）；
3. 都不太相信直接问用户想要什么，需要在真实的世界中观察；
不同的地方
1. 关注时刻（进门 vs 进门后）
—— JTBD 关心的是雇佣的那一刻，为何买，为何换，和谁竞争，该做什么；
—— Carroll 关心的是雇佣之后，怎么学，学到哪里瓶颈；
2. 目标信任度
—— JTBD：任务是稳定的，可被发现的；
—— Carroll：认为用户未必知道理解有偏；
3. 要不要改变用户
—— JTBD：不改变，去适配，用户不需要成长；
—— Carroll：关心让用户学会原来不会用的东西，避免其停留在平庸的平台上；
JTBD 关心的是进展，但 Carroll 证明的是人们关心短期把活干完，会妨碍长期进展。
以上，没有对错，都是选择。
PS：可以尝试把这个论文丢给 AI，然后让它审视自己在做的产品功能，会有不少启发。
附上论文地址，案例有点老，可以着重看那本手册的设计，会对产品帮助文档设计，甚至内容运营有启发。 research.cs.vt.edu
为何大多数人学习新工具很难，且最终停留在相对平庸的水平？以前觉得可能是产品设计有问题，但这篇论文的则提供了另一个悖论视角：
动机悖论：人们实用工具目标是产出结果，所以没有动机仔细研究系统的动机；故，哪怕有新流程，他们仍会用熟悉的方式，不去用新流程（比如老爷子开车就爱看后视镜，哪怕车机雷达更清晰）。
同化偏向：人们习惯于用已有知识来解释新情境。但新旧信息之间并非一一对照，故会导致学习者看不清问题，导致做出错误的比较和结论，无法发挥新功能的价值（比如经典句式：不就是 xxx 么）。
⭐️但这都指向，用户并不是一张白纸，而是另外另一个领域的专家（最重要的一句启发）：
- 专家用工具是为了推进工作，而不是学如何操作；
- 专家有大量关于领域的知识，习惯于用其解释未知，所以可能会有很多误判和低效；
大概的路径就是：急着干活 → 更依赖已有经验去猜 → 猜错了又没动力去学。
解决方案见配图，暂不展开。
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隔了一夜，总感觉这个理念在哪里见过，后来想起来是克里斯坦森 2016 年的《与运气竞争》中提到的 JTBD 理论，即用户是来雇佣产品完成任务，不是来购买产品的。
🧐但究竟有何异同，继续分析了下：
相同点
1. 分析单位转移：从「产品」移动到「人的处境」，产品是手段，用户并不是为产品而来；
2. 对按照属性和功能组织方式的不信任（Carroll 批评功能手册、克里斯坦森批评按照人口属性分）；
3. 都不太相信直接问用户想要什么，需要在真实的世界中观察；
不同的地方
1. 关注时刻（进门 vs 进门后）
—— JTBD 关心的是雇佣的那一刻，为何买，为何换，和谁竞争，该做什么；
—— Carroll 关心的是雇佣之后，怎么学，学到哪里瓶颈；
2. 目标信任度
—— JTBD：任务是稳定的，可被发现的；
—— Carroll：认为用户未必知道理解有偏；
3. 要不要改变用户
—— JTBD：不改变，去适配，用户不需要成长；
—— Carroll：关心让用户学会原来不会用的东西，避免其停留在平庸的平台上；
JTBD 关心的是进展，但 Carroll 证明的是人们关心短期把活干完，会妨碍长期进展。
以上，没有对错，都是选择。
PS：可以尝试把这个论文丢给 AI，然后让它审视自己在做的产品功能，会有不少启发。
附上论文地址，案例有点老，可以着重看那本手册的设计，会对产品帮助文档设计，甚至内容运营有启发。 research.cs.vt.edu
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想了想最近消费/用过 AI 生成的东西（相处至少 10 小时以上吧）
1，《持械入宋》和 B 站几个小短片
2，@一泽Eze 做的 chatmemo，备份 AI 对话记录
3，claude 的文档工具
4，一些设计用的 skill，很高频调用
文字好像一篇都没看过？（也可能自己不知道？）
你最近用过/消费过什么 AI 生成的产品/内容？
1，《持械入宋》和 B 站几个小短片
2，@一泽Eze 做的 chatmemo，备份 AI 对话记录
3，claude 的文档工具
4，一些设计用的 skill，很高频调用
文字好像一篇都没看过？（也可能自己不知道？）
你最近用过/消费过什么 AI 生成的产品/内容？
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很清晰的分类，最后一句展开一下，转型难可能是因为成本结构被颠覆，不能像前者一样用投资人的钱先打开局面。
杨天楠: 很多人没有理解，同样是小公司，startup 和 small business 需要的组织形态是完全不同的，startup 的目标是增长，赚小概率的大钱，所以需要人才密度足够高，去冲高斜率（反正工资都是投资人发的），团队里最好都是蛊王、神经病，容易产生化学反应。 small business 是赚大概率的小钱，需要的是正常人，然后只做事、不搞事，不需要人才储备，干到人受不了了再一点点加，然后不培养人，以赛代练慢慢往上翻。一旦环境发生变化，原有的增长逻辑发生变化了，就要迅速调整人才结构，否则就要出大问题。 当一个企业发现自己没有办法从市场当中融到钱的时候，就要快速的砍人。甚至应该把能力强、价格高的人砍掉，当低增速和高人才密度结合的时候，大概率会进入地狱模式。 而small business，突然之间因为 AI 进入了快车道，相比较更新的企业，转型的动作也会慢很多。
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也就是我们认真经历的每一天 //@Garin加加林: 讲了很多关于 AI 时代下焦虑的东西。有一些观点其实是赞同的
比方说如果 AI 时代里面的一些新技术，我们放一段时间再去研究，再去学，其实一点也不过时
真正有价值的信息还是我们个人的一些上下文。
比方说如果 AI 时代里面的一些新技术，我们放一段时间再去研究，再去学，其实一点也不过时
真正有价值的信息还是我们个人的一些上下文。
知行小酒馆: 今晚做客小酒馆的，是我们的老朋友少楠。 五年前，我们就一起聊过一期关于信息焦虑的节目。但那会儿，AI 都还没进入我们的生活。 可在今天，很多过去需要自己一点点查找、阅读、整理的东西，问一句 AI，就能得到一个像模像样的回答。 所以这期节目，我们想和少楠聊聊：如果 AI 随时都能给出回答，自己积累知识、搭建知识体系，还有意义吗？以及，为什么答案越来越容易得到，我们的信息焦虑却好像一点也没有减少？ 希望这期节目你会喜欢。
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