用户说不知道什么时候该相信 AI 的建议。你会怎样提高信任，同时避免把模型包装成永远正确？
考察说明
考查用户信任校准和可解释体验设计。
回答思路
- 从用户需要做的决策和错误后果出发，明确哪些场景可直接采用、哪些需要核验以及哪些不应由产品提供建议。
- 展示与结论直接相关的来源、更新时间和关键输入，让用户能够复查证据，而不是用一个不可靠的统一置信分数。
- 对资料不足、来源冲突和超出能力范围的情况清晰表达不确定，并提供补充信息、人工确认或停止流程的路径。
- 产品文案和示例保持与真实评测结果一致，不用拟人化语气、权威头像或笼统承诺人为放大可信感。
- 让用户轻松编辑、拒绝和撤销，并在高风险动作前展示影响范围，使控制感来自真实能力而非视觉暗示。
- 通过采纳后的正确结果、错误发现率和过度依赖行为评估信任是否被校准，而不是只追求更高的主观信任评分。