X1.02.3Expectation–capability mismatch设计研究
期望与能力不符导致快速失望
别名: 期望违背 · 能力落差 · expectation violation
概念解释
期望—能力不匹配（expectation–capability mismatch）发生在机器人通过外形、演示或语言许诺了一种能力，实际行为却稳定达不到该水平。失望不只是失败次数增加，而是用户原有心智模型被否定后，对后续能力、诚实性和可依赖性的整体下调。
机制
初始线索形成能力先验，每次成功或失败则提供更新证据。若产品把先验设得过高，第一次显著失败携带很大的预测误差；用户不仅修正这一项能力，还会把落差归因于夸大宣传、不可控或欺骗。负面证据在涉及安全、隐私和关系承诺时尤其难以被后续小成功抵消，因此高期望可造成比保守期望更陡的信任崩落。
怎么研究
可先用外形、介绍或演示操纵预期，再让同一机器人呈现相同成功率，连续测量能力预测、信任校准、再次委派和放弃时点。必须区分真实能力差异与框架效应，并报告失败的严重性和可诊断性。只在交互后询问满意度无法说明失望来自期望违背还是任务本身困难。
边界
并非任何失败都会导致持续失望。若系统事先给出准确边界、失败原因可理解且恢复有效，用户可能形成更精确而不是更低的信任。探索性或娱乐任务对偶发失败更宽容；医疗、照护与安全任务中的一次关键违背则可能足以终止使用。新奇衰减也会降低热情，但它不等同于能力落差。
怎么落地
- 在宣传、包装、首次演示和实体造型中使用同一份能力清单，删除无法在目标环境稳定复现的暗示。
- 首次体验先展示常见边界和恢复方式，再展示理想路径；让用户预测机器人能否处理边缘案例，以检验心智模型。
- 记录每次失败前的预期、失败后的再次委派率和停用原因；若一次失败引发跨能力的信任下降，修正承诺和解释，而不是只提高成功动画的愉悦度。