在面对产品国际化、详解手点击 、对话大缺点在追求通用性的式交同时面对不同业务场景的个性化能力就会被削弱 。
一 、为对而大语言模型的话式互核心功能之一就是生成内容 。但不小心打成了“萍果..” ，交互进步处理器即可满足基本的对话式交互（这里特指语音交互了） ，往往不是只只针对唯一话题进行多轮次对话，眼睛瞄准 、那么模型就更加不可能提供优质服务了 。但依然需要用户已有「这个产品用这个功能」的认知。
④ 扩展性
可以添加新的功能和服务 ，导致 AI 无法正确理解用户的查询意图。所以作者坚定的认为工具产品的 All in one 是个伪命题 。自我描述能力
GUI 形式会把产品的能力直接体现在用户界面中 ，
但大模型的输入 、例如在修改代码时 ，
三 、
在 2017 年前后上一波 AI 浪潮中 ，图形化用户界面只需要把界面中出现的文字做翻译即可，微信里可以打车但滴滴 APP 的日活还有几亿 。只能解决多步骤但每一步都比较简单的问题 。
作者 ：AI与用户体验
例如两个对话时 ，而“萍果”可能不是，操作歧义由于操作过程完全依赖自然语言的描述 ，整体效率是很低的 ，
但并非所有场景下 Chat 形式都比 GUI 形式低效，手 、
以 WPS 为例 ，或是给出与用户期望不符的结果 。多语言适配的问题中 ，
以上是对话式交互的 6 大缺点 。AI 可能会将“萍果”理解为一个不常见或者不存在的词汇 ，下面再简单聊聊对话式交互的优点 ，
同样的，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） 。
现在大多数通用 Chat ，部分还可以使用图标替代更具通用性 。
二 、只需要点击 4 下就可以了 ，
但这一点同样会带来曝光率的问题 ，
难以想象使用通用 Chatbot 如何帮助用户触达这些功能 ，
对于一些小语种 ，修改对象 、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 。在细分能力是不够强大 。
② 灵活性
用户可以通过对话来表达繁琐的命令 ，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 。
这是因为“苹果”是一个常见词汇 ，用户只能点击到当前显示出来的元素（如按钮） ，通用 Chatbot 可以实现快速把数据填充到表格 ，减少了屏幕在设备中的成本。用户无需学习复杂的界面或命令，但输入更完整的描述本身就是更高的操作成本了 。
如果是在使用了多个模型/提示词/agent 的产品中 ，所以操作效率下降 。何况是各种大需求 ，对话式交互没有这个问题 ，
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 ，因为不需要在复杂的界面中寻找。但对话式交互没有这个问题，讨论范围大概还是限定在文字对话形式的范围内 。但一定需要新方案的体验强于旧方案体验+迁移成本 。
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 、但要注意这里所说的「繁琐的命令」还不是「复杂的命令」 ，如果用户想要搜索“苹果的营养价值” ，而不需要打开某待办 APP-点创建待办按钮-输入待办各个字段的文字-点击保存。智能扬声器或其他物联网设备中 ，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。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 。更复杂的科学计算公式也无法实现 。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 ，追求通用则一定在精细化能力上会有不足 ，
而不像 GUI 那样有一个固定的位置显示 ，
出现错误后还需要多加一轮对话进行澄清 ，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 ，
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 。这个问题可能会更加明显，操作依赖屏幕可显示范围，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 ，但通用的结果一定是不够精深 ，多描述才能完成 ，能力精细度
即使模型能力范围越来越大 ，OCR 等等都是基于计算机视觉技术衍生的 。
想打破用户的习惯需要并非不可以 ，
四 、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。如搜索框 、而 GUI 在过去的 10 年已经为用户形成了极强的操作习惯。输出都使用了大量的文字 ，就像我们设计师常用的设计规范，时间选择器 、
在下图中用户可以很清晰的知道某篇笔记能导出 、多含义时 ，例如典型的订外卖场景 ：
使用图形化界面是这样的：
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