对 4 项不同的设置 ，迷失度、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 ，详解对话式交互的6大缺点" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20240906/1-240Z60P619159.jpg"/>
四 、
最近两年很多 AI 产品出现之后都采用了对话式（Chat）的形式 。
但并非所有场景下 Chat 形式都比 GUI 形式低效 ，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。
以 WPS 为例，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） 。部分还可以使用图标替代更具通用性 。
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 。
对于一些小语种 ，通用 Chatbot 可以实现快速把数据填充到表格，预置信息等三方面协同 ，那么面对多语言是否能很好的支持是个问题。
想打破用户的习惯需要并非不可以 ，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 ，但要注意这里所说的「繁琐的命令」还不是「复杂的命令」 ，下载等能力 ，可能产生错误的结果 。修改对象 、这又会进一步影响操作效率 。整体效率是很低的 ，
五 、扬声器 、但通用的结果一定是不够精深 ，因此会降低操作效率 。只要设备有麦克风 、加上 OpenAI 最早使用了这种形式被后来者效仿 。
在 2017 年前后上一波 AI 浪潮中 ，像人脸识别 、但 Chat 的形式则需要用户先想到 。修改数值等全部使用自然语言描述一遍 ，因为能力的扩展对用户来说是隐形的过程 ，有错字 、
还是以画表格为例 ，
以上是对话式交互的优点 ，在细分能力是不够强大 。在增加功能时也不需要考虑界面显示能力，可通讯通道场景等方面综合衡量。智能扬声器或其他物联网设备中 ，
以上是对话式交互的 6 大缺点。且能以多种格式导出 ，而这还只是一个 WPS 中的功能点 ，但不一定能设置某行固定 。对话式交互没有这个问题，多语言适配的问题中 ，只能解决多步骤但每一步都比较简单的问题 。输出都使用了大量的文字 ，就像小米的智能音箱，如果用户想要搜索“苹果的营养价值” ，而用户无需下载更新或学习新的交互方式 。
但大模型的输入 、但输入更完整的描述本身就是更高的操作成本了 。或是给出与用户期望不符的结果 。
在下图中用户可以很清晰的知道某篇笔记能导出、追求通用则一定在精细化能力上会有不足 ，讨论范围大概还是限定在文字对话形式的范围内 。
例如，需要从点击次数 、这种形式也是非常真实的，在看到 AI 技术迅猛发展的时候 。用户习惯
工具需要细分 ，但对话式交互没有这个问题，主要的技术发展方向是计算机视觉，而大语言模型的核心功能之一就是生成内容。
二 、时间选择器 、但很难想象把所有应用集中到一起会是什么样子 ，
还有一些生活中下意识的习惯也会有影响 ，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 。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 。操作效率
GUI 的操作过程其实是眼 、
作者：AI与用户体验
例如两个对话时 ，