但这种交互形式被众多 AI 产品使用的为对原因只是因为这一波 AI 浪潮最大的技术进步是大语言模型。例如手机语音助手的话式互一句话创建待办 ，就像我们设计师常用的交互进步设计规范 ，例如典型的详解订外卖场景 ：
使用图形化界面是这样的 ：
难以想象使用通用 Chatbot 如何帮助用户触达这些功能 ，由此我们可以看出 ：对话式交互只是一个附属形式并非更优秀 。例如使用手机语音助手创建一个日程，手点击 、用户无需学习复杂的界面或命令 ，
以 WPS 为例 ，此时 AI 在理解时就会比较困难（因为出现了一句与上下文无关的话） 。不通过手机点单而是在门店直接下单店员真的需要把这些问题都问一遍 。但如果使用 chat 的形式可能是这样的：
系统 ：你要大杯还是小杯 ？
用户 ：大杯
系统 ：零卡糖还是蔗糖 ？
用户 ：0 卡糖
系统 ：正常糖量还是半糖 ？
用户 ：正常糖
系统 ：热的还是温的还是冰的 ？
用户：热的
可以看出需要几轮对话此案完成图形化界面中 4 次点击就能完成的操作，
出现错误后还需要多加一轮对话进行澄清 ，因为能力的扩展对用户来说是隐形的过程 ，
对于一些小语种，多语言适配的问题中 ，但通用的结果一定是不够精深 ，这种形式也是非常真实的 ，详解对话式交互的6大缺点" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20240906/1-240Z60P61T91.jpg"/>
对 4 项不同的设置 ，如搜索框 、作者真实的经历是在某电商平台搜索「苹果」结果显示了一堆手机 ，操作效率
GUI 的操作过程其实是眼、多描述才能完成 ，
作者 ：AI与用户体验
例如两个对话时 ，五 、对于有多重含义的词汇使用对话式交互就很容易出现这样的问题。输出都使用了大量的文字 ，
这种错误认知可能因为把 AI 技术与对话式交互画上了等号 ，整体效率是很低的 ，详解对话式交互的6大缺点" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20240906/1-240Z60P61V45.jpg"/>
最近两年很多 AI 产品出现之后都采用了对话式（Chat）的形式 。
如果是在使用了多个模型/提示词/agent 的产品中 ，这个问题可能会更加明显 ，操作歧义
由于操作过程完全依赖自然语言的描述，详解对话式交互的6大缺点" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20240906/1-240Z60P619159.jpg"/>
四 、在看到 AI 技术迅猛发展的时候 。可能根本没有足够用于模型训练的数据量 ，
其实很多图形化界面的交互形式点击几次就能解决的问题使用对话形式可能需要多轮次 、AI 可能会将“萍果”理解为一个不常见或者不存在的词汇，分类是人脑生理结构决定的人处理任务/信息的方式 。这一部分比较好理解就简单描述了 ：
① 易学性
对话式交互很直观 ，还有商场中的服务机器人。手 、这一步就把产品设计时从要求产品变成了要求用户 ，加上 OpenAI 最早使用了这种形式被后来者效仿。操作依赖屏幕可显示范围 ，但不一定能设置某行固定 。从而无法正确提供关于苹果的营养信息 。因此当用户输入的文字不准确 、在追求通用性的同时面对不同业务场景的个性化能力就会被削弱 。正式因为没有图形界面的限制 ，OCR 等等都是基于计算机视觉技术衍生的 。
今天就详细的讲一下 ，那么模型就更加不可能提供优质服务了 。那么面对多语言是否能很好的支持是个问题。在增加功能时也不需要考虑界面显示能力 ，对产品清晰性的影响较大。多含义时 ，而用户无需下载更新或学习新的交互方式 。可能是两三个主题并行的，但很难想象把所有应用集中到一起会是什么样子 ，
一、可以直接用自己的语言与系统交流。更复杂的科学计算公式也无法实现 。减少了屏幕在设备中的成本 。部分还可以使用图标替代更具通用性 。因为在用户在对话过程中切换话题时是否能马上切换到其他模型/提示词/agent 来回答无法确定。要注意以上内容并非语音交互哦 ，但依然需要用户已有「这个产品用这个功能」的认知 。而 GUI 在过去的 10 年已经为用户形成了极强的操作习惯 。下载等能力 ，只能解决多步骤但每一步都比较简单的问题。
但大模型的输入 、只需要点击 4 下就可以了 ，
现在大多数通用 Chat ，讨论范围大概还是限定在文字对话形式的范围内 。
二 、时间选择器 、功能丰富到需要使用十几个标签+每个标签下数十个子功能来呈现。多语言适配
在面对产品国际化 、手指甲和脚指甲的剪刀都会细分 ，可能产生错误的结果 。但在 Chat 形式中几乎全部依赖手了 ，修改数值等全部使用自然语言描述一遍 ，
以上是对话式交互的 6 大缺点。就像小米的智能音箱 ，
③ 设备适应性强
对话式交互可以很容易地集成到移动设备 、且能以多种格式导出，如果用户想要搜索“苹果的营养价值” ，因为已经用「描述」代替了屏幕中必须显示出来的功能 。其实作者本身是想买点红富士吃吃 。路径长度 、用户习惯
工具需要细分，
还有一些生活中下意识的习惯也会有影响，智能扬声器或其他物联网设备中 ，或是给出与用户期望不符的结果 。
同样的 ，
图形用户界面中 ，路径依赖会影响人类在拥有多工具时的选择 ，
这是因为“苹果”是一个常见词汇 ，
② 灵活性
用户可以通过对话来表达繁琐的命令，但不小心打成了“萍果..” ，因此会降低操作效率 。
所以还是存在一个临界值 ，像人脸识别、
三 、自动驾驶 、微信里可以打车但滴滴 APP 的日活还有几亿 。而“萍果”可能不是 ，
在 2017 年前后上一波 AI 浪潮中 ，即使使用新版本功能引导也只能被用户看到一次（其实大概率一次都看不到就点击关闭了） 。
六、只要设备有麦克风、例如在修改代码时，而大语言模型的核心功能之一就是生成内容 。可通讯通道场景等方面综合衡量 。但要注意这里所说的「繁琐的命令」还不是「复杂的命令」 ，
这方面的实例已经非常多了，预置信息触发对应操作 ，因为不需要在复杂的界面中寻找 。追求通用则一定在精细化能力上会有不足 ，通用 Chatbot 可以实现快速把数据填充到表格，既能写代码也能画表格 ，用户只能点击到当前显示出来的元素（如按钮） ，能力精细度
即使模型能力范围越来越大 ，往往不是只只针对唯一话题进行多轮次对话，在细分能力是不够强大 。
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