Z3.01.1Levels of proactivity设计研究
从提示、建议到自动执行是连续谱
别名: 主动性分级 · mixed-initiative · 提示—建议—自动执行谱系
概念解释
系统的主动性不是「有/无」开关，而是一条谱：只在你问时回答 → 主动提示「有情况」 → 给出建议等你决定 → 建议附带一键执行 → 自动执行、事后告知 → 完全自动、不可察觉。每往右一步，系统替用户做的越多，用户介入的时机越晚。混合主动交互（mixed-initiative interaction）的研究把这条谱当作设计的核心自由度：一个功能放在谱上的哪个位置，比它「智不智能」更决定体验。
常见的设计错误是用二值思维放置功能：要么纯手动，要么全自动。谱系视角说的是中间状态大量存在且往往最优——「自动执行但留事后撤销」「建议但只在低成本时机给」都是谱上的合法位置。
机制
为什么一定是谱而不是两档？因为两个成本随等级单调反向变化：
- 中断成本随等级降低而升高——低等级意味着人要被叫回来判断，每次都是一次注意转移。
- 错误成本随等级升高而上升——等级越高，推断错误越直接变成已执行的动作，人的把关越晚。
等级选择本质是在这两条成本曲线之间找当前任务的最低点。这解释了为什么同一功能对同一用户也可能随时间换位置：刚开始用时错误成本占主导（放低等级），系统被信任后中断成本占主导（可以上移）。
谱系的第二层作用是责任分配。等级同时规定了出错时谁负责：提示级出错是用户看漏，自动级出错是系统替用户犯的。全自动把责任整体移给系统，这也是它对用户的信任要求陡增的原因。
怎么研究
- Horvitz 在混合主动界面原则里给出的框架：系统应在推理出「行动的期望价值高于打断用户注意的价值」时才介入——主动性等级的决策被形式化为期望效用的比较，中断的时机与幅度都是变量。
- Norman 在《未来的事物设计》中从反面论证：自动机器失败在于反馈通道缺失，人被迫接受机器「莫名其妙的聪明行为」；他的主张实质是把功能钉在谱的低端（增强与告知），直到系统能解释自己。
- 常见做法是在线对照实验：同一功能做成两个等级（建议 vs 自动执行），比较任务完成时间、错误后果发生率与信任量表，观察用户随使用时长的等级迁移。
方法论注意点：等级的效果以用户对系统的既有印象为协变量。同一「建议级」功能，在被误伤过的用户和没被误伤过的用户那里行为完全不同；跨用户比较等级偏好时必须把使用史当分层因素，否则结论是混合的。
边界
- 谱的适用前提是动作后果可控。后果不可逆且外溢的动作（对外发送、开门、花钱）在谱上没有安全的高等级位置，任何自动执行都要另行设门槛——那是「自动执行的边界」整组的主题，不是等级本身能解决的。
- 「完全自动、不可察觉」这一端只在功能高度可靠且后果轻微时成立；把它当成所有功能的演进终点是愿景叙事。
- 等级不是越可调越好——把等级选择本身变成用户的日常负担，等于把系统的不确定性转嫁给用户。
怎么落地
- 为每个主动功能显式定级：产品定义阶段就回答「这个功能在谱上的哪一格」，而不是事后让实现细节默认决定。
- 优先探索谱的中段：建议+一键执行、自动执行+事后可撤销——这两个位置兼顾中断成本与错误成本，是最常被跳过的选项。
- 允许功能随使用史单向渐进：新用户从低等级起步，在连续无误后提供上调；上调必须显式（告知用户「我可以开始自动做了吗」），下调随时可及。
- 验证办法：对每个功能记录两个率——用户主动下调等级的比率、误触发后 24 小时内关闭该功能的比率。两者都低，说明定级合适。