2025年9月03日·2 分钟
如何构建一个向非专业人士解释人工智能的网站
逐步指南：如何规划、撰写与设计一个向非专业人士清晰解释 AI 能力的网站，含示例、用户体验写作建议和建立信任的要点。
逐步指南：如何规划、撰写与设计一个向非专业人士清晰解释 AI 能力的网站，含示例、用户体验写作建议和建立信任的要点。
在写第一篇页面之前，先准确决定你的“非专业人士”具体指谁。“大众受众”通常并非真实受众——当不同人带着不同期待进入时，AI 很容易被误解。
挑选一个主要群体（可选一个次要群体）。例如：
为每组写一个简短画像：他们已经知道什么、担心什么、以及要做出什么决策。这样能帮你选对细节深度和示例类型。
非专业人士通常先找实用答案。把内容计划从销售通话、支持工单、培训环节和评论中出现的问题开始：
如果这些不能清楚回答，无论页面多么精美，网站都会让人觉得像营销文案。
选择少量重要结果。常见目标包括：
目标应决定你强调的内容：清晰、安抚、决策支持或动手指导。
把指标与目标对应，以便随着时间改进网站。示例：
设定复盘频率（月度或季度），根据人们仍然误解的点调整内容。
将 AI 能力分组为几个“能完成的工作”，比列出一长串工具更容易被理解。目标是 3–6 个类别，要让人觉得熟悉且覆盖大部分内容。
挑选访客在日常工作中能识别的类别。常见选项包括：
用简单名词（如“文本”“图像”）或清晰动词短语（如“在文档中查找答案”）命名。避免需要额外解释的巧妙标签。
一致性能减少混淆。每个能力分类写四个简短部分：
这个结构帮助读者快速比较能力并设定期望，而不会被细节淹没。
非专业人士通常不需要模型名称、基准测试、参数量或排行榜。用面向用户的指导替代：
如果必须提及技术术语，把它们设为可选（简短注释或工具提示），让主页面保持亲和。
一个好的 AI 解释站让人感觉可预测：访客知道自己在哪、下一步读什么、要深入到何种程度。目标不是一次展示所有内容，而是把人从“好奇”引导到“了解到足以做决定”。
顶级导航保持小而有意义。一个实用的基础网站地图如下：
这个结构为初次访客提供简单入口，也支持重复访问以获取具体答案。
如果进度紧张，最好把结构做成可运行的网站原型而不是静态文档。例如，团队会使用 Koder.ai（一种能将聊天摘要生成 React 站点的工具）来从聊天简报生成解释站，然后在“规划模式”下进行快照与回滚，随内容和导航演进迭代。
很多非专业用户不理解“能力”或“模型”是什么意思。主页和主菜单应有显眼的“从这里开始”路径，包含 3–5 个简短步骤，例如：
页面按层次呈现：先短摘要，然后是可选细节。例如，能力页面可先给一段一目了然的总结，再展开“典型输入”“典型输出”“适用场景”和“注意事项”等部分。想了解基础的访客可以早早结束而不会感到迷失。
别用长篇页面堆砌信息，而是把相关内容互相连接。当有人读到“幻觉（hallucinations）”时，应提示查看词汇表定义和相关 FAQ 条目。这让网站成为逐步引导的学习体验，而不是一堆孤立页面。
朴实语言不是“简化到无意义”，而是去掉可避免的障碍，让读者明白 AI 系统做了什么、不做什么，以及下一步该怎么做。
尽量用短句、主动语态、每段只表述一个想法。这样能让复杂话题更易消化而不牺牲必要细节。
如果担心准确性受损，追加一句简短的背景说明，而不是使用行话。例如，不说“模型泛化”，而说：“它从过去的例子中学到模式，并用这些模式去做新的猜测。”
大多数 AI 行话都有更简单的译法。默认使用日常说法，仅在确实必要时引入专业词并立即定义。
示例：
必须使用技术词时（用户在别处会看到），立刻用一句话定义，然后一致使用该用词。
一致性比额外解释更能减少混淆。为每个关键概念选一个固定称呼并贯穿始终。
例如，决定使用“AI 系统”、“AI 模型”或“算法”中的一个作为主要词（如选“AI 系统”），然后只在首次提及时简要列出其它常见称呼。
还要保持动词一致：如果你把输出称为“建议”，就不要无缘无故改称为“答案”，除非有意改变期望。
每页以 3–5 个要点开头说明“你将在这里得到什么”。这帮助非专业读者快速定位，减少误解。
一个好的摘要通常包含：
这种方式保持正文可读，同时保留让人安全使用 AI 的精确信息。
把 AI 展示为：输入、发生了什么、输出是什么、以及用户下一步应做什么。一个小图能替代冗长解释，减少“魔盒”思维。
明确列出访客必须提供的内容。常见输入类型有：
一个有用的表达模式是：“如果你给出 X，它能做 Y；如果不给，它会猜测。”
用通俗术语命名输出并展示样子：
也要说明输出不是：保证、最终决定或完美事实来源。
一个简单图示可放在一屏：
Input Processing Output
(prompt / files / data) (AI finds patterns + predicts) (draft / label / suggestion)
│ │ │
└─────────────────────────┴───────────────────────────┘
Review
(human checks, edits, verifies)
把“处理（Processing）”框保持高层次，不需展示内部模型细节；目标是清晰，而非工程细节。
在图示旁边放一个简短的“使用前”提示：
这会把图示变成访客能立即遵循的实用工作流。
示例能让 AI 不再抽象。每个能力页面目标是 5–10 个贴近工作场景的真实示例（每个能力一页或一面板），写成简短、易关联的情境。
保持每个示例格式一致，便于扫描：
用这些做模板，然后为摘要、头脑风暴、数据帮助、客户支持草稿等创建类似集合。
Before: “I need this by end of day. If you can’t do it, tell me now.”
After (AI‑assisted): “Could you share an update by 5pm today? If that timing won’t work, let me know and we’ll adjust.”
What you should check: 语气是否与关系匹配；是否增加了承诺；去掉敏感信息。
Before: “Talked about launch. Some risks. Sam mentioned vendors.”
After (AI‑assisted): “Actions: (1) Sam to confirm vendor lead times by Wed. (2) Priya to draft launch checklist by Fri. Risks: vendor delays; unclear approval owner.”
What you should check: 人名/负责人正确；日期准确；由你补充的未决决策不要由 AI 猜测。
Before: “Looking for a rockstar who can handle anything under pressure.”
After (AI‑assisted): “Seeking a coordinator who can manage deadlines, communicate clearly, and prioritize tasks across teams.”
What you should check: 是否移除偏见语言；要求是否真实；可访问性与包容性考虑。
Before: “Not our fault. You used it wrong.”
After (AI‑assisted): “I’m sorry this was frustrating. Let’s figure out what happened—can you share the steps you took and the error message?”
What you should check: 是否符合政策；避免承认责任；隐私（不要要求不必要的数据）。
Before: “Your request is pending due to insufficient documentation.”
After (AI‑assisted): “We can’t finish your request yet because we’re missing a document. Please send: proof of address (dated within 90 days).”
What you should check: 要求的准确性；对非母语读者的清晰性；避免收集多余个人信息。
可下载的提示（prompts）有用，但只有在你能持续维护时才发布。如果发布，标注最后更新时间、说明测试所用的模型/工具，并提供反馈通道以便在提示失效时报告。
人们不需要数学课程来理解不确定性——只需要你用平实语言说清楚。一个有用的表述是：AI 系统是基于数据中的模式来预测可能的输出；它并不像人那样“知道”事实。这一句话能避免很多误解，特别是当模型听起来很有信心时。
用日常语言具体说明 AI 会如何出错：
一个好的网站不会把这些问题藏在细则里，而是在受影响的功能旁就提到（例如，在“摘要”或“问答”页面提到幻觉）。
用类似的表述：“系统根据它学到的模式选择最可能的下一个词。”然后解释其含义：“这意味着它可能自信但错误。”如果你展示置信度分数或“可能不准确”的标签，说明用户接下来该怎么做（复核、请求来源、与可信参考比对）。
若网站宣传 AI 用于决策，请在医疗、法律与金融等场景放置清晰的警示块：AI 输出不是专业意见，可能遗漏关键细节，应由合格专家复核。避免模糊警告——具体说明风险（误诊、合规问题、错误税务建议）。
| 适合 | 不适合 |
|---|---|
| 起草邮件、摘要与大纲的初稿 | 诊断医疗状况或更改治疗方案 |
| 头脑风暴选项与待问问题 | 法律解读、合同审批或合规签字 |
| 用入门级方式解释概念 | 做最终金融决策或投资建议 |
| 组织笔记并生成检查表 | 任何需要在未核实下保证准确性的任务 |
人们不需要了解每个技术细节来对产品产生信任，但他们确实需要清晰、具体的回答来回答“我的数据会怎样？”和“如何保证安全？”把信任设为网站的核心内容，而不是附注。
建立专门页面说明你收集什么、不收集什么及原因。保持可读且具体，给出常见输入的例子。
包含要点例如：
非专业用户往往假设 AI 输出已经“被验证”。措辞要谨慎。高层次说明你的保护措施——但不要暗示有完美保护。
可以包含的安全说明示例：
给用户一个短的“正确使用”部分，说明合适场景与危险信号，并配上明确的升级路径：
当人们能看到产品背后的团队与维护方式时，信任会增长。加入：
当透明一致且具体，AI 的解释就不再像营销，而更像用户可以依赖的指导。
词汇表与 FAQ 如同给读者的“辅助轮”，帮助不熟悉术语的人上手，也让专家在定义上保持一致，避免同一词在不同页面含义不一。
条目要短、具体，面向从未上过计算机科学课的人。先做读者最常遇到的术语：
每个条目下加一小行：“你也可能听到……” 并列出常见同义词或相关术语以防混淆，例如：
在能力页面首次出现术语时添加简短工具提示。工具提示要一句话并避免行话，效果最好时：
FAQ 应回答人们已有的疑问（或担心）。值得包含的问题：
当词汇表与 FAQ 易于查找且用词一致时，读者就能少花时间去拆解术语，而更多时间理解 AI 真正能做的事。
一个能把 AI 讲清楚的网站应当读起来轻松。当人们在学习陌生概念时，设计应该减少认知负担，而不是增加。
从排版与间距上支持理解：
把密集内容拆成短段落，使用清晰标题标示每部分。如果需要介绍术语，考虑放一个简短提示框在正文前用一句话定义再继续阅读。
非专业读者常先浏览再决定阅读什么。
使用一致页面模式：清晰标题、一段“你将在此学到什么”的短段落，以及结构化章节和描述性小标题。保持导航可预期（顶部菜单 + 面包屑或可见的“返回总览”），避免把关键页面藏在难懂的标签下。
提示框要有目的性——用于“关键结论”“常见误解”或“试试这个提示”，而不是重复同一观点。
无障碍改进也会惠及所有人，包括移动或在嘈杂环境中的用户。
确保：
AI 解释常用流程与对比，这些在小屏上可能会崩溃。
使用叠放卡片展示分步流程，词条与 FAQ 用折叠面板处理，对比项在竖屏下变为先“前”后“后”。保持可点触目标大而易按，避免需要精确操作（比如仅悬停显示的工具提示）。
好的 AI 解释不仅是“现在你知道了”，还要帮助人决定下一步——不要把所有人都推向同一个动作。
提供少量清晰的行动号召（CTA），每个对应不同目标：
表述要具体：他们会得到什么、需要多久、需要提供什么。
若提供动手路径，可考虑“构建示例应用”类 CTA，适合喜欢边学边做的读者。例如像 Koder.ai 这类平台能把短聊简报转成一个工作网站（React 前端与 Go/PostgreSQL 后端），有助于快速验证信息架构、演示与内容流，并在准备好时导出源代码。
不要强迫专家读入门内容，也别把初学者推入技术深坑。用轻量“路径”按钮，例如：
这可以在页面顶部用两三个按钮实现（例如“我在学习” vs “我要评估”）。
如果包含表单，说明你需要什么（示例文件、行业、目标、约束）以及接下来会发生什么。若可行，提供：
AI 信息更新很快。指定内容负责人、设定复审频率（月度或季度），并在页面上加简单的版本注记（例如“最后复核： 月 年”“变更摘要”），让读者相信内容是最新的。
如果解释页与交互式演示或工具相关，把内容更新当作软件发布来对待：跟踪变更、保留回滚选项并记录变更内容。（这也是像 Koder.ai 这样带快照与回滚功能的工具在快速迭代时能降低风险的原因。）
先选定一个主要的非专业用户群（可选再加一个次要群体）。为每个群体写一个简短画像：
这些信息能帮助你把讲解放在合适的深度，避免“面向所有人”这类模糊定位。
从真实来源中收集问题：销售通话、支持工单、培训会和评论。优先回答影响信任和决策的问题，例如：
如果这些问题回答不清晰，网站无论多精致都会更像营销材料。
选 1–3 个与结果相关 的目标，举例：
然后把每个主要页面对齐到至少一个目标，让网站保持聚焦。
把指标与目标对应起来，并按计划（月度或季度）复盘。常用指标包括：
用这些数据更新内容，针对用户仍然困惑的点进行改进。
把功能归为 3–6 个易识别的“工作”类别（例如：文本、图像、音频、搜索与问答、表格/数据）。相比冗长的工具列表，这种分组更容易让访客快速理解。
保持类别名直白且易懂，避免需要额外解释的花哨命名。
对每个能力页面使用相同的小模板：
一致性让读者不用深入读取就能比较不同能力。
通常跳过模型名称、基准、参数量或排行榜等技术细节。用面向用户的建议替代，例如：
若必须提技术术语，把它们放在可选位置（例如工具提示或短注）。
顶级导航保持简洁且可预期。一个实用的基础结构：
为初学者添加显眼的“从这里开始”路径，引导他们按 3–5 个短步骤逐步了解：是什么、擅长什么、会在哪出错、相关示例、下一步操作。
使用短句、主动语态、每段只讲一个要点。把术语替换为日常表达（必须用专业词时立即给出简短定义）。
另外，为每个概念选一个固定词并始终使用（例如始终用“AI 系统”而不是在“模型”“引擎”“算法”间切换）。一致性比额外解释更能减少混淆。
把局限性放在会受影响的功能旁边（不要藏在细则里）。用平实的话解释不确定性：
对医疗、法律、金融等高风险用途给出明确警示，并告诉用户下一步该怎么做：复核、编辑、核实与升级处理。