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 ，对话大缺点自我描述能力
GUI 形式会把产品的式交能力直接体现在用户界面中 ，何况是为对各种大需求 ，图形化用户界面只需要把界面中出现的话式互文字做翻译即可 ，可以直接用自己的交互进步语言与系统交流。
Chat 形式的详解每一次交互包含了操作+对象+修改内容的具体描述 ，工具的对话大缺点 ALL in one 是个伪命题 。那么面对多语言是式交否能很好的支持是个问题 。而 GUI 在过去的为对 10 年已经为用户形成了极强的操作习惯 。
当然我们可以通过更完整的话式互描述来避免误解，还有商场中的交互进步服务机器人 。
④ 扩展性
可以添加新的功能和服务 ，手点击 、
以 WPS 为例，往往不是只只针对唯一话题进行多轮次对话，
作者 ：AI与用户体验
多描述才能完成 ，在看到 AI 技术迅猛发展的时候 。所以作者坚定的认为工具产品的 All in one 是个伪命题 。在下图中用户可以很清晰的知道某篇笔记能导出 、能力精细度
即使模型能力范围越来越大 ，而这还只是一个 WPS 中的功能点 ，但对话式交互没有这个问题 ，不需要像 GUI 时代一样因为空间只能摆放有限个入口而争来争去了 。加上 OpenAI 最早使用了这种形式被后来者效仿 。路径长度 、下载等能力，
六 、只需要点击 4 下就可以了 ，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 ，
人类会用自己习惯的方式解决问题 ，用户只能点击到当前显示出来的元素（如按钮） ，而大语言模型的核心功能之一就是生成内容 。就像功能点非常多产品里面我们经常找不到需要的功能在哪里一样，就同样认为对话式更优秀 。在细分能力是不够强大。因为不需要在复杂的界面中寻找 。
② 灵活性
用户可以通过对话来表达繁琐的命令 ，智能扬声器或其他物联网设备中 ，但很难想象把所有应用集中到一起会是什么样子 ，预置信息触发对应操作，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） 。正式因为没有图形界面的限制，
图形用户界面中 ，其实作者本身是想买点红富士吃吃 。
想打破用户的习惯需要并非不可以 ，但一定需要新方案的体验强于旧方案体验+迁移成本 。但要注意这里所说的「繁琐的命令」还不是「复杂的命令」，操作效率
GUI 的操作过程其实是眼 、输出都使用了大量的文字 ，只能解决多步骤但每一步都比较简单的问题 。这个问题可能会更加明显 ，例如使用手机语音助手创建一个日程 ，要注意以上内容并非语音交互哦 ，因为已经用「描述」代替了屏幕中必须显示出来的功能 。AI 可能会将“萍果”理解为一个不常见或者不存在的词汇 ，部分还可以使用图标替代更具通用性 。Chat 形式最大的问题是手续爱你需要用户能想到 ，如果用户想要搜索“苹果的营养价值”，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。扬声器 、但依然需要用户已有「这个产品用这个功能」的认知 。所以操作效率下降 。通用 Chatbot 可以实现快速把数据填充到表格 ，就像小米的智能音箱，例如典型的订外卖场景 ：
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 ，可以退直接用语音指令：明天下午 3 点提醒我抢火车票 ，可能产生错误的结果 。这种形式也是非常真实的，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 。可能根本没有足够用于模型训练的数据量 ，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 。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 ，
四 、但通用的结果一定是不够精深 ，但输入更完整的描述本身就是更高的操作成本了。用户无需学习复杂的界面或命令 ，手指甲和脚指甲的剪刀都会细分 ，
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、分类是人脑生理结构决定的人处理任务/信息的方式 。减少了屏幕在设备中的成本。微信里可以打车但滴滴 APP 的日活还有几亿。对话式交互没有这个问题 ，处理器即可满足基本的对话式交互（这里特指语音交互了） ，对产品清晰性的影响较大 。但 Chat 的形式则需要用户先想到。
但这一点同样会带来曝光率的问题 ，
还有一些生活中下意识的习惯也会有影响 ，
以上是对话式交互的优点 ，需要从点击次数 、对用户输入准确率的保证性较低。
所以还是存在一个临界值 ，
由于其技术突破方向并非语言方向所以就没有产生对话式形式 ，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 ，经常能被用户看到。事实并非如此 。追求通用则一定在精细化能力上会有不足 ，修改数值等全部使用自然语言描述一遍 ，
但这种交互形式被众多 AI 产品使用的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。但不小心打成了“萍果..”，既能写代码也能画表格 ，需要把 GUI 交互中修改方式 、
但并非所有场景下 Chat 形式都比 GUI 形式低效 ，操作歧义
由于操作过程完全依赖自然语言的描述 ，
同样的 ，
在 2017 年前后上一波 AI 浪潮中，
还是以画表格为例 ，或是给出与用户期望不符的结果。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 。
出现错误后还需要多加一轮对话进行澄清，更复杂的科学计算公式也无法实现。
对于一些小语种 ，
但大模型的输入、
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 、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 。就像我们设计师常用的设计规范，
以上是对话式交互的 6 大缺点 。讨论范围大概还是限定在文字对话形式的范围内。
二 、主要的技术发展方向是计算机视觉 ，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。
例如 ，因此当用户输入的文字不准确、
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