事件背景
DoorDash 在 2026 年中推出 Ask DoorDash 聊天機器人、允許使用者用自然語言搜尋而不是傳統的「捲動餐廳清單 → 點選菜色 → 加入購物車」流程。用戶可以說「我想要不超過 20 塊、15 分鐘內到、有辣椒的東西」、系統會替他們篩選和排序。
表面觀察
這看起來像是一個便利性提升——省了 3-5 次點擊。但真正發生的是一場介面哲學的轉向：從「結構化菜單」（使用者必須學會 app 的邏輯）轉向「自然語言意圖」（app 猜測使用者的邏輯）。
介面抽象化的本質
介面抽象化不是新概念。iPhone 的滑動解鎖取代了按鈕；Google 搜尋框取代了網址欄；WhatsApp 的「傳訊息」取代了「選擇電信商→輸入電話號碼→撥號」。每一次抽象化都遵循同一個模式：
1. 隱藏複雜邏輯：底層可能有 10 步、介面只展現 1 步 2. 降低進入門檻：不需要學習系統的內部模型、直接表達意圖 3. 擴大使用者基數：年長用戶、非技術用戶、新手都能用 4. 鎖定使用者：一旦用戶習慣新介面、轉換成本急升
為什麼 DoorDash 現在做這件事
表面上、競爭對手（Uber Eats、Grubhub）的存在是推力。深層上、有兩個驅動力：
驅動力 1：LLM 的成熟 三年前、讓 AI 理解「不超過 20 塊、有辣的東西」並不容易；現在 Claude / GPT-4 可以 90% 準確率處理這類多條件篩選。成本也從每個查詢 $0.1 降到 $0.001。
驅動力 2：數據網路效應反轉 DoorDash 累積了 700 萬+ 訂單資料。這些資料原本用於推薦演算法；現在可以微調 LLM，讓 AI 對「哪家餐廳最符合使用者預期」的預測更準。小平台做不到、大平台可以。
介面抽象化的副作用
抽象化帶來便利、也帶來盲點：
問題 1：黑盒子化 使用者不再看到「餐廳清單」，而是看到 AI 的選擇結果。餐廳 A 和餐廳 B 都符合條件，為什麼推薦 A？使用者看不見、也問不了。這讓 DoorDash 對餐廳的「排序邏輯」擁有前所未有的隱形影響力。
問題 2：意圖誤解 「有辣的東西」對 AI 可能理解為：(a) 泰式菜、(b) 印度菜、(c) 墨西哥菜。三個都是「辣」，但用戶可能只想要其中一種。抽象化減少了選擇、也可能增加了失望。
問題 3：小餐廳淘汰 AI 更可能向新使用者推薦有 4.8 星評價、500+ 評論的連鎖餐廳；不會推薦剛開張、只有 3 條評論的小店。介面抽象化會無形中強化「贏者通吃」動態。
與其他領域的類比
Spotify 的歌曲推薦：從「用戶必須主動搜尋 / 瀏覽播放清單」→「Discover Weekly 直接投遞」。結果：使用者聽到更多新歌、但獨立音樂人的曝光反而下降。
Amazon A9 搜尋：從「使用者輸入關鍵字」→「AI 預測你想要的商品」。結果：購物更快、但小品牌被淹沒。
TikTok 推薦：抽象化到極致——使用者不選、不搜、系統直接把影片塞給你。結果：成癮性極高、但使用者對自己看什麼的掌控感歸零。
長期意涵
介面抽象化是不可逆的歷史方向。沒有用戶會主動說「我要回到複雜的菜單」。但每一次抽象化背後、都隱含了設計者對「你應該想要什麼」的假設。
DoorDash 做的不只是「更好的搜尋」；是在暗示使用者應該放棄對點餐邏輯的掌控，信任 AI 的推薦。未來、DoorDash 的商業價值可能不在「外送平台」這個角色，而是「餐飲意圖理解引擎」——誰控制了用戶的飯局決策、誰就控制了商家對他們的依賴程度。