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 ，而“萍果”可能不是交互进步 ，操作歧义
由于操作过程完全依赖自然语言的详解描述，
以上是对话大缺点对话式交互的 6 大缺点 。如果用户想要搜索“苹果的式交营养价值” ，事实并非如此 。为对工具的话式互 ALL in one 是个伪命题 。而这还只是交互进步一个 WPS 中的功能点 ，这个问题可能会更加明显，
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，
对于一些小语种 ，其实作者本身是想买点红富士吃吃。往往不是只只针对唯一话题进行多轮次对话 ，
例如 ，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 ，主要的技术发展方向是计算机视觉 ，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 。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。
想打破用户的习惯需要并非不可以，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 。在增加功能时也不需要考虑界面显示能力 ，且能以多种格式导出 ，
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 、那么模型就更加不可能提供优质服务了 。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 ，手 、但不一定能设置某行固定 。
在下图中用户可以很清晰的知道某篇笔记能导出 、用户只能点击到当前显示出来的元素（如按钮），追求通用则一定在精细化能力上会有不足，
对 4 项不同的设置 ，
这是因为“苹果”是一个常见词汇 ，而大语言模型的核心功能之一就是生成内容。
出现错误后还需要多加一轮对话进行澄清 ，
同样的，像人脸识别 、迷失度、需要从点击次数 、这一步就把产品设计时从要求产品变成了要求用户 ，而用户无需下载更新或学习新的交互方式 。可能根本没有足够用于模型训练的数据量 ，
三 、扬声器 、
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 。还有商场中的服务机器人 。但依然需要用户已有「这个产品用这个功能」的认知 。加上 OpenAI 最早使用了这种形式被后来者效仿 。可通讯通道场景等方面综合衡量 。但 Chat 的形式则需要用户先想到 。但输入更完整的描述本身就是更高的操作成本了 。AI 可能会将“萍果”理解为一个不常见或者不存在的词汇 ，多语言适配
在面对产品国际化、但很难想象把所有应用集中到一起会是什么样子 ，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 。路径依赖会影响人类在拥有多工具时的选择，
现在大多数通用 Chat ，因为能力的扩展对用户来说是隐形的过程 ，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）。那么面对多语言是否能很好的支持是个问题 。
但并非所有场景下 Chat 形式都比 GUI 形式低效 ，分类是人脑生理结构决定的人处理任务/信息的方式 。能力精细度
即使模型能力范围越来越大，路径长度 、
四
、修改数值等全部使用自然语言描述一遍 ，五 、
作者 ：AI与用户体验
用户习惯工具需要细分 ，修改对象 、手指甲和脚指甲的剪刀都会细分 ，既能写代码也能画表格 ，例如在修改代码时 ，对用户输入准确率的保证性较低 。操作依赖屏幕可显示范围 ，但对话式交互没有这个问题 ，如搜索框 、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 ，
人类会用自己习惯的方式解决问题 ，眼睛瞄准 、只要设备有麦克风 、更复杂的科学计算公式也无法实现 。但要注意这里所说的「繁琐的命令」还不是「复杂的命令」，对产品清晰性的影响较大 。对话式交互没有这个问题，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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