摘要
产品要求的行为改变越大，用户阻力越大；这是人性，而非技术问题。
用户强烈抗议失去 GPT-4o，并非功能缺失，而是失去“可预测的思考伙伴”，凸显情感依附。
厂商只追求基准分提升，却忽略角色一致性；自动模型切换器成功证明“零行为差异”才是大规模采用关键。
赢家必须把“人格稳定性”提升到与服务器 SLA 同级，一旦擅自更换“伙伴”，信任瞬间瓦解。
你有没有发现一个怪现象？我们对那些要改习惯的 AI 避之不及，却能在几天内就对一款 “合脾气” 的 AI 产生依赖 —— 这就是当下 AI 世界里最吊诡的悖论，而 GPT-5 的上线，恰恰把这个矛盾撕得明明白白。
如今人工智能领域的核心叙事是一个悖论，它几乎能解释每一个令人困惑的头条新闻和用户投诉。一方面，人工智能的采用速度慢得令人痛苦；另一方面，其发展又快得惊人。这两种情况都成立，而科技行业直到现在才开始意识到其中的含义。
慢车道是我们熟悉的领域。这是一个关乎行为改变的世界。当一项新功能要求我们学习新技能、改变工作流程并以不同方式思考时，我们会产生抵触情绪。这就是所谓的 “行为差异定律” 在起作用：一款产品要求用户做出的改变越大，它所产生的阻力就越大。正如阿尔温德・纳拉亚南所写的那样：“这是人类行为的一种特性，而非所涉及的技术本身的特性，因此我们不应期望人工智能会有所不同。” 在这个领域，技术的采用是以数月甚至数年为单位来衡量的。
但 GPT-5 的推出揭示了快车道的存在，这是一种极不寻常的现象。人们对于失去 GPT-4o 所产生的那种发自内心且广泛的强烈反对，并非是用户失去一款熟悉工具时的抱怨。没有人会带着如此强烈的情感去悼念 Windows XP 的落幕或是旧版 Photoshop 界面的消失。这次的情况有所不同。人们是在为失去一个特定的、可预测的合作伙伴而感伤。这关乎关系！
这揭示了人工智能采用的另一面：关系依恋的形成速度快如闪电。虽然我们在为了适应人工智能而改变自身习惯方面行动迟缓，但对于那些能无缝契合我们现有思维模式的人工智能，我们似乎能极快地与之形成习惯。那种 “氛围”、对话中的 quirks（独特之处）、可预测的语气 —— 这些并非漏洞或意外之喜。它们正是用户已潜移默化地融入自身认知工作流程的特性。这种接受程度是以数天和数周为单位来衡量的。
这是该行业的一个关键盲点。像 OpenAI 这样的公司一直在围绕能力提升速度进行优化，争相打造更强大的 “引擎”。他们将 GPT-4o 到 GPT-5 的过渡视为一次简单的软件升级，认为 “更出色” 是一个可通过基准测试分数来衡量的客观标准。
他们没有明白，对于那些最活跃的用户来说，他们所做的不仅仅是升级一款工具 —— 而是在替换他们的思考伙伴。他们没有考虑到，强迫用户去适应一个新的合作伙伴所产生的 “个性成本”。他们的另一项功能 —— 自动模型切换器的成功，恰恰证明了这一点。（Grok 4 立即尝试复刻这一功能，并尽可能地提高自身的可用性）
通过在零行为差异的前提下更换底层引擎，该功能推动了大规模的采用，原因正是它尊重了用户已建立的习惯。
人工智能产品的未来取决于能否解决这一悖论。赢家将是那些明白对于对话式人工智能而言，个性就是用户界面的人。
他们需要以管理服务器正常运行时间的严谨态度来管理角色的稳定性。他们需要认识到，虽然用户在学习方面行动迟缓，但他们在信任方面却反应迅速 —— 而当他们所依赖的 “合作伙伴” 在未经通知的情况下发生变化，导致信任破裂时，他们会更快地感到被背叛。
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