技术观察家正在探讨软件交互模式的根本性转变，即软件不再是静默的工具，而是转变为持续干预用户的“后座软件”（Backseat Software）。这种现象描述了软件设计如何从一次性交付的产品，演变为一个不断试图吸引用户注意力的渠道，这在传统汽车驾驶场景中是不可接受的。
这种转变并非一蹴而就，而是通过一系列看似合理的步骤累积而成，最初的驱动力是互联网连接带来的可靠更新能力。早期的软件通过实体介质分发，用户拥有对升级的完全控制权，反馈渠道缓慢且稀缺，但软件在运行时是独立于开发者的。
互联网的普及首先解决了软件交付的痛点，允许即时修复关键错误和安全漏洞，这在早期是巨大的质量飞跃。随着软件能够稳定连接到互联网，它开始向开发者发送数据，最初仅限于崩溃报告和许可验证，极大地改善了诊断和迭代效率。
然而，一旦建立了数据回传通道，自然而然地产生了探究用户行为的动机，分析工具（如Google Analytics）的兴起使这种探究常态化。分析数据使得团队能够用量化指标取代主观臆断来评估功能重要性，这在初期是提升产品质量的有效手段。
但核心问题在于衡量标准的异化，根据Goodhart's Law，当一个指标成为目标时，它就不再是一个好的指标。使用率、留存率等指标的优化逐渐取代了对用户需求的深层理解，导致产品团队开始“优化行为”而非“提升工具价值”。
A/B测试的普及进一步固化了这种实验主义心态，产品团队的角色从构建工具转变为对用户进行持续的、微小的行为实验。这种对指标的过度依赖，使得清晰的产品愿景变得可有可无，因为基于数据的决策在组织内部更容易获得支持，即使这些决策可能偏离了核心方向。
Mike Swanson在其博客文章中指出，这种趋势的深层后果是，当实验成为默认的决策机制后，产品演进的驱动力从明确的“方向感”退化为单纯的“动量”，软件的演化方向不再由深思熟虑的判断主导，而是由最能快速移动图表的数据驱动。
最终，这种持续的、以指标为导向的交互模式，导致了用户体验的碎片化，软件不断弹出提示、覆盖界面或要求用户演示操作，反映了其内部驱动力已从服务用户转向最大化其自身的某些可量化目标。
