谁定义的小甜甜还是牛夫人？

今天我有用了一个已经“无人问津”的工具，界面简洁，反应快，没那么多花里胡哨的噱头。

可转念一想，它怎么就“无人问津”了呢？明明挺靠谱啊。

这让我脑子里冒出一个问题：

「到底是什么决定一个东西“好用”还是“不好用”？」

尤其是在现在这个 AI 大模型层出不穷的时代，昨天还叫人家“小甜甜”，今天就喊人家“牛夫人”，风向变得比翻书还快。

早几个月，Kimi还是不少人的默认首选，朋友圈里随便一问，“用Kimi啊，好用！”结果没过多久，DeepSeek横空出世，风头瞬间盖过前辈，Kimi仿佛一夜之间成了“昨日黄花”。

明天呢？没准又冒出个什么SeekPro、ThinkX，把现在的宠儿挤下去。这种“新欢取代旧爱”的戏码，反反复复上演，可“好用”这回事，真有那么容易定论吗？

表面上看，“好用”是个简单评价——用着顺手就是好用呗。可细想，这标准复杂得要命。

每个用户使用 AI 的场景和期望各不相同：有人用于创意写作，寻求表达上的多样性；有人用于编程辅助，看重准确性和专业性；有人用于日常对话，追求人性化和趣味性；有人用于专业领域研究，需要深度和权威性。

不同的人、不同的场景，“好用”的定义天差地别，按理说应该很难达成共识才对。

可现实呢？偏偏总有那么一阵风刮过，大家不约而同地说“这个好用”，甚至演变成口碑营销的传奇。Kimi火的时候如此，DeepSeek火的时候也是如此。

真是用户自己试出来的吗？好像不大可能，大概率是基于“别人说好”来选择的。

这背后，少不了“带节奏”的推手。那些有话语权的人——科技博主、行业大V、甚至厂商的宣传机器，随手一句“这是划时代的突破”，就能让一个产品一夜爆红；反过来一句“这个不行”，就能让人避之不及。

普通人呢？AI 这东西动辄几百亿参数，训练数据一堆术语，谁有空去拆解底层逻辑？自然是听个响、跟个风。加上社交媒体的放大效应，一个“好用”的标签贴上去，立马滚雪球，至于工具本身到底好在哪，可能没几个人真说得清。

更别提人性里的那点小懒惰。面对复杂选择，我们总爱找个现成的“拐杖”。口碑说好，那就用吧；风向变了，那就换吧。至于那个“无人问津”的工具，可能压根没机会被看见，就被淹没在热闹里了。

这么想想，“好用”到底是工具的质量决定的，还是风向标定的？是我们选了AI，还是AI的“故事”选了我们？

当然，也不能全怪风向。AI 热潮里，大家追的可能不只是技术，还有那份“跟上时代”的兴奋劲儿。