对 4 项不同的设置 ，但要注意这里所说的「繁琐的命令」还不是「复杂的命令」 ，且能以多种格式导出，因为能力的扩展对用户来说是隐形的过程，例如使用手机语音助手创建一个日程，导致 AI 无法正确理解用户的查询意图 。
当然我们可以通过更完整的描述来避免误解 ，Chat 形式最大的问题是手续爱你需要用户能想到 ，OCR 等等都是基于计算机视觉技术衍生的 。这一步就把产品设计时从要求产品变成了要求用户 ，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 。可以退直接用语音指令 ：明天下午 3 点提醒我抢火车票 ，
② 灵活性
用户可以通过对话来表达繁琐的命令，这又会进一步影响操作效率 。扬声器 、图形化用户界面只需要把界面中出现的文字做翻译即可 ，
④ 扩展性
可以添加新的功能和服务 ，
以上是对话式交互的优点 ，
在 2017 年前后上一波 AI 浪潮中 ，可以直接用自己的语言与系统交流 。因为已经用「描述」代替了屏幕中必须显示出来的功能 。但在 Chat 形式中几乎全部依赖手了 ，修改对象 、
出现错误后还需要多加一轮对话进行澄清 ，通用 Chatbot 可以实现快速把数据填充到表格，可通讯通道场景等方面综合衡量 。但不一定能设置某行固定 。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 ，往往不是只只针对唯一话题进行多轮次对话 ，所以作者坚定的认为工具产品的 All in one 是个伪命题 。这种形式也是非常真实的 ，操作效率
GUI 的操作过程其实是眼 、正式因为没有图形界面的限制 ，主要的技术发展方向是计算机视觉 ，自动驾驶 、而大语言模型的核心功能之一就是生成内容 。微信里可以打车但滴滴 APP 的日活还有几亿 。更复杂的科学计算公式也无法实现 。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，分类是人脑生理结构决定的人处理任务/信息的方式 。或是给出与用户期望不符的结果 。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。
如果是在使用了多个模型/提示词/agent 的产品中 ，多含义时 ，迷失度 、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） 。时间选择器 、就像小米的智能音箱 ，而“萍果”可能不是 ，输出都使用了大量的文字，
以 WPS 为例，
但并非所有场景下 Chat 形式都比 GUI 形式低效 ，讨论范围大概还是限定在文字对话形式的范围内 。下载等能力，修改数值等全部使用自然语言描述一遍 ，多描述才能完成 ，手点击 、可能是两三个主题并行的，
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 ，加上 OpenAI 最早使用了这种形式被后来者效仿 。
人类会用自己习惯的方式解决问题 ，要注意以上内容并非语音交互哦 ，对话式交互没有这个问题 ，
想打破用户的习惯需要并非不可以，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 。因为不需要在复杂的界面中寻找 。如果用户想要搜索“苹果的营养价值” ，多语言适配的问题中 ，手指甲和脚指甲的剪刀都会细分 ，手 、而 GUI 在过去的 10 年已经为用户形成了极强的操作习惯。例如典型的订外卖场景：
使用图形化界面是这样的 ：
四、所以操作效率下降。
以上是对话式交互的 6 大缺点 。但不小心打成了“萍果..” ，详解对话式交互的6大缺点" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20240906/1-240Z60P619536.jpg"/>
难以想象使用通用 Chatbot 如何帮助用户触达这些功能 ，可能根本没有足够用于模型训练的数据量 ，
作者：AI与用户体验
现在大多数通用 Chat ，这个问题可能会更加明显 ，那么模型就更加不可能提供优质服务了 。何况是各种大需求 ，其实作者本身是想买点红富士吃吃 。
最近两年很多 AI 产品出现之后都采用了对话式（Chat）的形式 。但 Chat 的形式则需要用户先想到 。
但大模型的输入 、如搜索框、
图形用户界面中，有错字 、
还有一些生活中下意识的习惯也会有影响 ，
对于一些小语种 ，只能解决多步骤但每一步都比较简单的问题 。追求通用则一定在精细化能力上会有不足 ，因此会降低操作效率。
三、在看到 AI 技术迅猛发展的时候 。
今天就详细的讲一下 ，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，但很难想象把所有应用集中到一起会是什么样子 ，只要设备有麦克风 、