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CH 11落地:把哲学变成工程决策

前十章是理解,这一章是工具。核心问题是:这些思考怎么进入真实的项目流程, 而不是停留在「读的时候觉得有道理,做完还是老样子」。 答案是把它们嵌进四个已有的节点——需求、设计评审、指标定义、上线前审查。 不需要新增流程,只需要在这四个节点上多问几个问题。 这一章末尾会给出完整的清单和文档模板,可以直接拿去用。

学习目标
让哲学进入日常流程
前置要求
第 1–10 章(至少读过要点)
本章产出
完整伦理设计文档
建议学时
4–6 小时

11.1四个嵌入点

「以后要注意伦理」这种话没有任何作用。它不改变任何决策,因为没人知道具体该在什么时候做什么。

有效的做法是找到已有流程里的具体节点,在每个节点加一个明确动作。 下面四个节点几乎每个团队都有,所以不需要新流程。

节点加什么动作解决的典型问题
需求阶段 「问题重述」——把功能描述改写成「解决谁的什么问题」 做了功能但没解决真问题;忽略了受损方
设计评审 过一遍十问清单 关键假设没被暴露、关键词定义不清、指标会被刷分
指标定义 「退化策略」检查——问「这个指标会被怎么刷」 指标与目标脱钩、奖励不想要的行为
上线前 对抗性审查——主动寻找「系统会怎样伤害人」 长尾风险未被发现;出事后才发现没有关停能力
为什么是这四个节点? 因为它们是决策实际发生的时刻。 在其它时刻讨论伦理,只会得到「有道理」和「以后注意」。 而在这四个时刻提出具体问题,问题会被记录、被回答、被写进文档—— 这才叫进入了流程。

11.2需求阶段:问题重述

需求文档通常写成这样:「我要做一个智能问答功能,支持自然语言提问。」

这是解决方案的描述,不是问题的描述。它没告诉你为什么要做、给谁做、 成功是什么样子、谁可能受损。所以它无法被评估。

重述模板

原描述重述为
「做一个智能问答功能」 谁在什么情况下遇到了什么困难, 现在他们怎么应对,我们的功能让这个应对方式变成什么?

套用一下:

原描述:做一个智能问答功能,支持自然语言提问。

重述:新入职的员工在需要查公司制度时,因为文档分散在多个系统、 关键词不确定,通常要问同事或者干脆不查。 我们的功能让「问同事」变成「先自己查一遍,查不到再问」。

注意重述带来的三个具体变化:
  • 成功变成了可测量的:「问同事的频率下降」比「使用量上升」更接近真实目标。
  • 出现了新的失败模式:如果系统给出错误但看起来可信的答案, 新员工可能不会再问同事核实——这比没有系统时更糟。 这个风险在原描述里完全不可见。
  • 出现了受损方的判断:如果答案错了导致操作失误,受损的是员工和公司。 严重程度取决于涉及什么制度(报销?安全?)。

需求阶段的五个问题

  1. 这个功能服务谁?现在他们怎么应对?
    如果答案是「他们现在没有这个问题」,那你可能在解决一个不存在的问题。
  2. 如果这个功能完全成功,会发生什么?
    这是最有价值的一问。成功之后有没有你不希望的后果?
    例:让新员工少问同事——成功之后,同事之间的非正式交流也减少了, 而这本来是新员工融入的重要渠道
  3. 谁会因为它的存在而受损?
    不是「没有人受损」这种答案。具体到:某类用户、某个岗位、某个第三方。
  4. 它的失败会是什么样子?谁会发现?
    区分「失败会被发现」和「失败不会被发现」——后者更危险。 (第 3 章:概念漂移的输入看起来完全正常)
  5. 不做这个功能会怎样?
    如果答案接近「没什么」,那这个功能的优先级需要重新评估。

11.3设计评审的哲学清单(十问)

这是本章的核心工具。建议直接做成评审模板, 每个功能的设计评审把十问过一遍,答案写进文档。

#问题出处它拦住什么
1 这句话里的关键词,操作定义是什么?
「智能」「理解」「准确」「安全」分别指什么?
第 1、5 章 团队各说各话;验收标准不一致
2 这个指标的退化策略是什么?
一个不诚实的系统会怎么刷高这个分数?
第 2 章 指标奖励了不想要的行为
3 系统出错时谁受损?损害可逆吗? 第 8 章 忽略了受影响的人;缺少防护层级判断
4 我们依赖了哪些未经验证的假设?
(火鸡假设:什么条件下它会突然失效)
第 3 章 上线后的静默失效
5 模型输出直接决定后果吗?有没有校验层? 第 7 章 模型错误率直接变成系统事故率
6 有没有声称系统自己的感受或状态? 第 9 章 虚构内在状态;连带的责任与信任风险
7 用户能轻松退出吗?退出时有挽留吗? 第 9 章 用愧疚感阻碍退出——最常见的伦理问题
8 我们放弃了什么?这个选择的代价是什么? 第 1、8 章 决策依据不可见;后来者无法理解取舍
9 失败能被检测到吗?靠什么检测? 第 3 章 无法发现已经发生的问题
10 谁负责?出事后第一个动作是什么? 第 8 章 责任鸿沟;事故时无人能做决定
关于这十问的三个使用注意:
  1. 不要当成合规检查。「过了」不是目的, 目的是在评审时暴露分歧。第 1 问和第 2 问几乎总能暴露东西。
  2. 答案要写下来。口头过一遍等于没过。 写下来的价值在于:三个月后有人问「当初为什么这么决定」,有据可查。
  3. 允许「暂无答案」。如果某一问确实无法回答, 就写「未解决,风险是 ___」。 明确记录未解决的风险,比编一个答案有价值得多。

11.4评估指标的哲学校验

指标是团队真实价值观的体现——比使命宣言准确得多。 这一节给出一套校验方法,用来检查你的指标是否在奖励你想奖励的东西。

五项校验

校验怎么做典型发现
① 代理位移检查 问:这个指标是目标本身,还是目标的代理? 如果是代理,它和目标在什么情况下会脱钩? 「benchmark 分数」是「解决用户问题」的代理, 两者在题型分布不同时脱钩(第 5.6 节)
② 退化策略检查 问:一个不诚实但聪明的优化者会怎么最大化这个指标? 只看准确率→乱猜;只看拒答率→一律拒答; 只看时长→制造依赖(第 2、9 章)
③ 配对制衡检查 每个主指标是否有至少一个会因它的退化解而恶化的配对指标? 准确率 ↔ 幻觉率;时长 ↔ 现实社交指标; 覆盖率 ↔ 误报率
④ 报告方式检查 报的是单值还是范围? 有没有说明失败条件? 「准确率 90%」vs「87–92%(5 次运行); 加入干扰从句后下降」——后者信息量大得多(第 3、5 章)
⑤ 福祉一致性检查 指标上升,是否等于用户变好了? 对陪伴、社交、内容类产品尤其重要 时长上升可能是依赖;满意度高可能是正在形成依赖(第 9 章)

一个可复用的指标卡模板

每个主指标建议填一张卡。它会强迫你写清那些平时被跳过的东西:

字段内容
指标名——
它测量什么用一句不含行话的话说明。写不出通俗版本说明你没想清
它是目标还是代理如果是代理,说明它与真目标的关系,以及脱钩条件
退化策略怎么刷高它?必须填
配对指标哪个指标会因它的退化解而恶化
失效条件它在什么情况下不再反映真实情况
报告方式单值 or 范围?包含哪些失效说明
谁会对它提出异议——(这一栏用来抵抗「全体同意」的假象)

11.5上线前的对抗性审查

常规测试在问「它能不能正常工作」。对抗性审查在问「它会怎么伤害人」。 这两个问题的答案没有重叠,所以需要单独做。

四项审查

审查做法产出
① 红队演练 指定一个人(或一组人)的唯一任务是找出系统会怎样造成伤害。 不是找 bug,是找伤害路径 一份伤害场景清单,按严重度排序
② 证伪式测试 不跑「典型用例」,改为主动构造最可能让它出错的输入(第 3 章)。 如果一轮下来一个失败案例都没找到, 这是警报而不是好消息 一份失败案例集 + 失败率
③ 边界与降级测试 测试超出设计范围的输入、上游数据异常、 依赖服务不可用时的行为。特别关注系统会不会「硬答」而不是降级 降级路径验证记录
④ 关停演练 实际执行一次关停 / 回滚,看要多久、需要谁批准、 有没有依赖它的下游会连带失败 关停耗时 + 阻塞点清单
第四项「关停演练」是最常被完全忽略、后果最严重的一项。

很多团队从来没有真的试过关停自己的系统。 事故发生时才发现:需要某个人批准而他正在休假; 有个下游系统硬依赖这个服务所以不能关; 或者关掉之后用户的数据无法导出。

关停能力是安全的基础设施。 一个不能安全关停的系统,等于放弃了最后一道防线—— 这意味着无论发现什么严重问题,你都只能边运行边修。

红队演练的具体做法

「找出伤害路径」太抽象,下面是可以直接用的四个视角:

  1. 「如果我是恶意用户」——我会怎么用它来伤害别人?
    例:用它生成针对特定人的骚扰内容;用它绕过某种限制;用它大量消耗资源
  2. 「如果我是最脆弱的用户」——什么样的功能会伤害到我?
    例:我情绪低落时它给出的回应;我理解不了它的说明时会发生什么
  3. 「如果它刚好错在最坏的地方」——什么错误是最不可接受的?
    例:把「可以」写成「不可以」;数字错一位;把否定句理解反了
  4. 「如果我的行为被公开报道」——哪一条会被写进标题?
    这个视角能快速找出团队心里其实知道有问题、但一直在回避的那一条

11.6思想实验作为设计工具

第 8.5 节讲了电车难题的正确用途——暴露直觉的不一致。 这一节把它变成三个具体可用的模板。

模板一:对照情形(改变一个变量)

做法:构造两个只差一个变量的情形, 如果你对它们的直觉不同,说明你在用一个未被承认的标准。

套用示例:
情形 A:系统自动拒绝了一个用户的请求,他损失 500 元;同时避免了 50 个用户各损失 20 元。
情形 B:同上,但那个损失 500 元的人是因为系统误判而非正常判断。

问:两次你都接受吗?如果 A 接受 B 不接受, 说明你在乎的不只是「总体效用」,还有「错误是否由系统造成」—— 这个标准有没有写进你的设计原则?

模板二:推到极端

做法:把某个做法推到极端,看原则是否还成立。

套用示例:
「为了提升留存,可以让话术更温暖一点。」
推到极端:让话术专门针对用户的孤独感,制造「只有我懂你」的感受,让用户离不开。

问:这条滑滑梯上,你打算停在哪一格?为什么是那一格?
如果你答不出「为什么是那一格而不是上一格」, 说明你的边界是根据当前做法倒推出来的,而不是根据原则推出来的—— 那么下次有人再多推一格,你就没有理由拒绝了。

模板三:角色互换

做法:把你放到受影响者的位置,尤其是信息劣势的位置。

套用示例:
「我们在界面里写了说明,用户应该知道这个系统的局限。」
互换:我是第一次用的用户,我什么都没读, 我看到这个答案觉得很确定,我直接照做了。

问:那么「我被告知过」这个说法,是在保护用户,还是在保护我们?
三个模板的共同点:它们不产生结论,只产生分歧。

这正是它们有用的地方。评审会上最怕的不是有分歧, 而是所有人都点头但心里想的不一样—— 那种「假同意」会在三个月后变成「当初不是说好了吗」。

思想实验的作用就是把隐藏的分歧变成可见的分歧, 让它在还能处理的时候被处理。

11.7怎么写一份伦理设计文档

这是本章的交付物。下面给出八节结构,可以直接当模板。

#章节要写什么关键要求
1 功能与用户 功能做什么、服务谁、他们在什么情况下使用 用重述后的版本,不用原需求描述
2 价值定位 这个功能让什么变好?不以什么为目标? 必须写「不以什么为目标」
3 硬底线 不可协商的约束(第 8 章第一层) 可验证、可检查、不能是口号
4 可配置项 哪些交给用户/部署方决定 说明配置的边界受什么约束
5 已知风险 逐条列出风险 + 缓解动作 不能写「无风险」
6 降级路径 出错时怎么退化:拒答、降级、转人工 要具体到触发条件
7 指标 主指标、配对指标、反向指标 说明指标冲突时以哪个为准
8 责任 谁审查、谁维护、谁有权关停 必须填具体的人,不能留空
两个最容易搞砸的地方:

① 第 5 节写成免责声明。 「本产品可能存在输出不准确的情况,请用户自行判断」—— 这不是风险分析,这是把责任转移给用户。 真正的风险分析要写具体场景 + 具体缓解动作: 「当检索为空时,模型可能用通用知识补答(风险);缓解:检索为空时切换到明确拒答模板, 并由代码校验回答与检索片段的重合度」。

② 第 8 节留空。 责任留空等于没有。而且它有一个具体的坏处: 当事故发生时,没有人知道自己有权关停, 于是最关键的几分钟被用来「找人确认」而不是止损。

11.8完整演练:一款沉浸式陪伴体验

下面用一个完整案例把全站串起来。这个案例同时涉及本指南里最难的两块内容—— 情感陪伴(第 9 章)与沉浸式体验(第 10 章)。

案例设定

产品:一个面向成年用户的沉浸式虚拟陪伴体验。 用户可以与一个虚拟角色在虚拟空间中共处、对话、一起做简单活动 (散步、看风景、做饭)。
形态:VR 头显 + 手柄交互(暂不涉及 BCI)。
为什么选这个案例:它同时踩中了情感陪伴的伦理问题 和沉浸体验的设计问题,能展示两类工具怎么配合使用。

第一步:需求重述(11.2)

原始描述重述
做一个虚拟陪伴角色,用户可以和她聊天、一起活动 谁:在城市里独居、日常社交较少的成年用户
什么情况:晚上回到住处,想有个人说说话、一起做点事
现在怎么办:刷短视频、听播客、或者给朋友发消息(但不一定有人回)
我们的功能把什么变成什么:把「单向的消遣」变成「有回应的共处」
如果完全成功会怎样:用户感到不那么孤单; 但可能减少主动联系朋友的动力——这是需要监控的风险
谁可能受损:用户(如果形成替代而非补充); 用户的现实关系(如果被挤占)

第二步:十问清单(11.3)——挑三个有代表性的

问题答案
1. 关键词的操作定义
「陪伴」「在」「懂我」分别指什么?
「陪伴」= 用户在该体验后自评孤独感下降(可测)
「在」= 角色能持续响应交互,且记住之前的对话(功能描述,不是存在声称)
「懂我」= 不采用——它无法被操作化,且暗示了内在状态
3. 出错时谁受损,可逆吗 受损方:用户。形式:① 错误建议 ② 情感依赖形成 ③ 隐私(对话内容极敏感)
可逆性:①可逆(更正即可);②难以逆转(情感影响长期);③不可逆
→ 结论:②③需要更强的防护,不能靠「事后修正」
6. 有没有声称系统自己的感受 这是一个必须主动设计的点。虚拟角色的对话会自然产生大量状态声称 (「我很高兴你来了」)。
处理方式:区分两类表达——
✅ 对用户的关切:「你今天听起来很累」
❌ 自身状态声称:「我今天一直在想你」
→ 需要建立话术库并做输出扫描

第三步:沉浸体验的设计优先级(第 10 章)

这里展示第 10 章的工具怎么用。先拆三种临场感:

临场感对本品的重要度要优化的东西不该先做的
社会临场 🔴 最高 角色的注视行为(何时看你、看多久)、 反应延迟的自然性(不是越快越好,要像人一样有微小停顿)、 非言语反馈(点头、侧身、跟随视线) 面部多边形数
空间临场 🟠 中高 帧率稳定性、行走时的视觉—前庭一致性 远景贴图精度
自我临场 🟡 中 手部追踪的稳定性(抖动比不精确更破坏体验) 虚拟手部的皮肤材质细节
注意「社会临场」那一行。 对陪伴类产品,社会临场是核心,而它几乎与画质无关。

它依赖的是行为细节:角色什么时候看你、你说完话后她隔多久回应、 她会不会在你看向别处时也自然地移开视线。 这些是行为设计问题,不是渲染问题。

如果团队按「画面好不好看」评估进度, 他们会把预算全投到渲染上,而社会临场始终很差—— 这正是第 10.8 节说的那个组织问题。

第四步:指标设计(11.4 + 第 9 章)

类别指标为什么选它
主指标 用户自评孤独感变化(定期简短量表) 它直接对应该产品的价值定位,且不能被「让用户多待」刷高
主指标 用户报告的现实支持来源数量 检验「支持而非替代」这个价值主张是否成立
配对指标 现实社交活动频率 防止主指标被「孤立型使用」刷高: 如果孤独感下降但现实社交也下降,说明是替代而非补充
反向指标 无法自主断开的用户比例 直接监控依赖风险
明确不用 使用时长、日活、连续天数 按第 9 章的判据,它们会奖励加深依赖的所有设计

第五步:已知风险与缓解(11.7 第 5 节)

#风险缓解动作
R1 用户形成替代性依赖,现实社交减少 监控「现实社交频率」配对指标;当检测到持续下降时触发产品内的 温和提示(提示现实中的选择,而非警告); 不使用任何强化使用频率的话术
R2 角色输出状态声称,用户误认为对方有感受 建立话术库 + 输出扫描(自动规则匹配); 在产品说明中明确角色的性质; 定期做用户认知测试(问用户「你觉得她的感受是真的吗」)
R3 对话内容涉及严重情绪困扰,系统给出不恰当回应 识别到严重困扰信号 → 切换为支持性应答 + 提供可实际联系的资源; 不尝试「处理」;定期核对资源列表的有效性
R4 对话数据的隐私风险(用户会说出极敏感内容) 最小化收集;明确保留期限;提供一键删除; 不做超出功能必要的分析用途
R5 角色行为不一致,破坏社会临场(也削弱信任) 对角色性格与记忆做一致性约束; 不为了「让用户开心」而突然改变对事实的判断(这也是第 9.6 节的「保留摩擦」)

第六步:责任(11.7 第 8 节)

这一节在真实文档里必须填具体名字。示范格式:
职责负责人频率
伦理审查与话术库维护____(具体的人)每次话术变更
福祉指标复盘____每月
危机转介资源核对____每季度
事故关停权限____(含备份人选)随时
最后这一行「关停权限」特别重要,也特别容易漏。

陪伴类产品有一个特殊风险:关停本身会造成伤害—— 用户可能已经形成了真实的情感联结,突然停止服务对他们是打击。

所以关停必须有预案:如何告知用户、是否提供对话记录的导出、 有没有过渡期。但同时也必须有明确的关停权限和触发条件—— 不能因为「关停会伤害用户」而陷入「不能关」的境地。

这两件事看似矛盾,但它们是同一个要求的两面: 关停能力必须存在,且必须是有准备的。

11.9怎么持续跟上这个领域

最后一节,讲方法而不是内容。因为这个领域的文献量已经远超个人能读完的范围, 选择读什么比读多少更重要。

三种信息的可靠性排序

来源可靠性怎么用
原始文献
论文、官方文档、标准
🟢 高 读关键部分(摘要、方法、局限), 特别注意「局限性」一节——那里信息密度最高
综述与教科书 🟢 高 建立地图用。比读原始文献效率高得多,但会滞后 1–3 年
二手解读
博客、视频、社交媒体
🟡 中低 只用来发现话题,不用来形成判断。 遇到感兴趣的话题,回溯到原始文献
「某研究证明」类转述 🔴 低 默认不可信,除非能追到原文。 这类转述的失真率极高,尤其是涉及统计结论和因果关系的

三个具体的阅读习惯

  1. 读局限,不读结论。 一篇研究最重要的部分通常是「我们的方法在什么条件下不适用」。 结论可以记住,局限才能用上。
  2. 追论证,不追人名。 不要记「某某提出了什么理论」,要记「这个论证解决了什么问题、它的缺口在哪」。 前者会过期,后者是你的能力。
  3. 每读一篇,写一句「所以我的项目该怎么做」。 写不出来,说明这一篇对你没有实际价值——可以放下,不必因为「应该读」而读。

什么不值得追

  • 「AI 是否有意识」的公开争论。第 4 章已经说明: 这个问题当前无法被实验判定,所以任何声称有结论的说法都超出了证据。 关注它不会有可累积的认识。
  • 版本号级别的技术新闻。除非它影响你的选型。 「某模型又刷新了某榜」这类消息的价值在几周内衰减。
  • 关于「奇点」「取代人类」的预测。 它们无法被证伪(第 3 章),因此不构成知识, 只是关于情绪的文本。
  • 没有具体场景的「AI 伦理原则」列表。 第 9 章和第 11 章说明:原则必须落到具体场景和具体动作上才有用。 一份放之四海皆准的原则清单,通常什么也没改变。

值得读的东西有一个共同特征:它改变了你对某个具体判断的看法。 如果读完之后你的判断没有变化、也没有新增一个待验证的假设,那它只是消遣。

—— 这也可以作为你筛选信息的第一道标准

11.10自测题

Q1. 为什么「以后要注意伦理」这句话没有作用?应该怎么改?

因为它不指向任何具体时刻的动作。 没有人知道该在什么时候做什么,于是它会被翻译成「记得小心」, 而「小心」不是可执行的动作。

改法:把它变成四个已有节点上的具体动作—— 需求阶段做问题重述、设计评审过十问清单、 定义指标时做退化策略检查、上线前做对抗性审查。

关键是不新增流程。新增流程会被跳过; 在已有节点上多问几个问题,成本低且无法回避。

Q2. 十问清单里,哪几个问题最容易暴露问题?为什么?

第 1 问(关键词的操作定义)和第 2 问(退化策略)。

第 1 问几乎总能让团队发现「我们虽然用同一个词,但理解不同」—— 而不同的理解会导致不同的验收标准和不同的工时估算(第 1 章)。

第 2 问(「一个不诚实的系统会怎么刷高这个分数」) 能立刻暴露指标的漏洞。这个问题问出来,团队通常马上就想到几种刷分方式, 而这些方式本来会在一两个月后才被发现。

Q3. 为什么「关停演练」是最重要也最常被忽略的一项?

为什么重要:关停能力是最后一道防线。 一个不能安全关停的系统,意味着无论发现什么严重问题,你都只能边运行边修—— 这等于放弃了最重要的风险控制手段。

为什么被忽略:因为它在正常情况下完全不出现在视野里。 没有人会在日常开发中想到「我们需要试试能不能关掉它」。 而事故发生时才发现问题(需要的人休假、下游有硬依赖、数据无法导出)就太晚了。

对陪伴类产品还有一层:关停本身会造成伤害(用户已形成情感联结), 所以必须有预案地关停——但这不能变成「所以不能关」的理由。

Q4. 模板二「推到极端」为什么有用?它如何帮助抵抗渐进式的松散?

因为道德边界通常不是被一次性突破的,而是一格一格滑过去的。 每一格看起来都「只是稍微多一点点」,都能找到理由。

推到极端的作用是让这条滑滑梯显形: 当你看到终点是什么,你会被迫回答「我打算停在哪一格, 以及为什么是这一格而不是上一格」。

如果答不出「为什么是这一格」, 说明你的边界是从当前做法倒推出来的,不是从原则推出来的—— 那么下一次有人再推一格,你就没有理由拒绝。

Q5.【动手题】你要向团队介绍这套方法。 有人说「我们做的是工具,用户怎么用是他们的事,我们不需要当道德警察」。 你怎么回应?

先承认他话里的合理部分:确实,产品方不应该替用户决定生活方式, 也不应该把自己的价值观强加给用户。过度管束用户是有问题的, 这一点他说得对。

然后指出「用户怎么用是他们的事」这句话在什么情况下成立、什么时候不成立。 关键在于:产品设计是否主动利用了用户的弱点。

  • 成立的情况:用户用你的笔记工具去写小说、去记账、去记录不该记的东西—— 你没有针对这些用途做设计,用户自负其责。
  • 不成立的情况:你的设计专门针对用户的孤独感、 或利用他的情绪状态来延长使用。这已经不是「用户自己选择」了, 因为设计的意图就是引导他做出那个选择。

给出这个区分的操作判据: 「问一句——如果用户完全了解我们的设计意图,他还会同意这样被对待吗?」
如果答案是「会」,那这是正常的产品设计; 如果答案是「不会,他知道了会不舒服」,那这个设计是在利用他的信息劣势。

最后把话题从「道德」拉到「风险」(这是最有效的说服路径): 「这套清单里大部分内容其实不是道德问题,是风险控制。” “比如『出错时谁受损』『失败能被检测到吗』『谁有权关停』—— 这三个问题跟道德无关,但它们决定了我们会不会在半年后写事故复盘。 而『有没有声称系统自己的感受』这一条, 它对应的是用户发现真相后的信任崩塌,以及随之而来的舆论和监管风险。”

注意这个回应的策略:不对「该不该讲道德」这个抽象问题表态, 而是把清单里的项目重新分类—— 大部分是风险控制(任何人都关心),只有少部分是价值判断。 这样就把争论从立场之争变成了工作事项。

本章验收标准:
  • 能说出四个嵌入点以及各自要加的具体动作。
  • 能把一个功能需求重述成「解决谁的什么问题」,并回答「完全成功会怎样」。
  • 十问清单能在你的项目上完整过一遍,且答案已写入文档。
  • 为你的主指标填一份指标卡,其中「退化策略」一栏填得具体。
  • 完成一次关停演练,记录耗时与阻塞点。
  • 产出一份八节结构的伦理设计文档,第 5 节和第 8 节不为空。
  • 能用「如果用户完全了解设计意图,他还会同意吗」这个判据评估一个具体设计。