在 2017 年前后上一波 AI 浪潮中 ，为对
所以还是话式互存在一个临界值 ，就像小米的交互进步智能音箱 ，这种形式也是详解非常真实的 ，
最近两年很多 AI 产品出现之后都采用了对话式（Chat）的形式 。整体效率是很低的，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 ，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 ，导致很多人认为对话形式（Chat）交互相对于常见的图形化界面是一种进步 。
对于一些小语种，对用户输入准确率的保证性较低 。就像我们设计师常用的设计规范，下载等能力，
在下图中用户可以很清晰的知道某篇笔记能导出 、
一、那么模型就更加不可能提供优质服务了 。分类是人脑生理结构决定的人处理任务/信息的方式 。预置信息触发对应操作，多含义时，但很难想象把所有应用集中到一起会是什么样子 ，还有商场中的服务机器人。对话式交互和图形化界面相比有哪些缺点 。而“萍果”可能不是 ，时间选择器 、可能根本没有足够用于模型训练的数据量 ，
如果是在使用了多个模型/提示词/agent 的产品中 ，只能解决多步骤但每一步都比较简单的问题 。主要的技术发展方向是计算机视觉，且能以多种格式导出 ，可通讯通道场景等方面综合衡量。但通用的结果一定是不够精深 ，
难以想象使用通用 Chatbot 如何帮助用户触达这些功能，有错字 、像人脸识别 、多语言适配的问题中 ，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 。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） ，或是给出与用户期望不符的结果。图形化用户界面只需要把界面中出现的文字做翻译即可 ，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 。所以作者坚定的认为工具产品的 All in one 是个伪命题 。例如在修改代码时 ，减少了屏幕在设备中的成本 。在增加功能时也不需要考虑界面显示能力 ，何况是各种大需求，
而不像 GUI 那样有一个固定的位置显示 ，
图形用户界面中 ，
以 WPS 为例 ，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 。需要从点击次数 、可以退直接用语音指令 ：明天下午 3 点提醒我抢火车票 ，而这还只是一个 WPS 中的功能点 ，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。但一定需要新方案的体验强于旧方案体验+迁移成本 。
还是以画表格为例，而用户无需下载更新或学习新的交互方式。
出现错误后还需要多加一轮对话进行澄清 ，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 ，迷失度 、如果用户想要搜索“苹果的营养价值” ，
三 、通用 Chatbot 可以实现快速把数据填充到表格 ，修改数值等全部使用自然语言描述一遍 ，多语言适配
在面对产品国际化 、
六 、但对话式交互没有这个问题 ，用户习惯
工具需要细分 ，这个问题可能会更加明显，
当然我们可以通过更完整的描述来避免误解 ，但不一定能设置某行固定 。但不小心打成了“萍果..” ，输出都使用了大量的文字，路径依赖会影响人类在拥有多工具时的选择 ，下面再简单聊聊对话式交互的优点 ，AI 可能会将“萍果”理解为一个不常见或者不存在的词汇 ，因为已经用「描述」代替了屏幕中必须显示出来的功能。
以上是对话式交互的优点 ，
但大模型的输入 、
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。
同样的 ，而大语言模型的核心功能之一就是生成内容 。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 ，预置信息等三方面协同 ，但输入更完整的描述本身就是更高的操作成本了 。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 。手、
作者 ：AI与用户体验
四 、
人类会用自己习惯的方式解决问题 ，
Chat 形式的每一次交互包含了操作+对象+修改内容的具体描述 ，在细分能力是不够强大 。自动驾驶 、讨论范围大概还是限定在文字对话形式的范围内 。因为不需要在复杂的界面中寻找。能力精细度
即使模型能力范围越来越大 ，导致 AI 无法正确理解用户的查询意图。可以直接用自己的语言与系统交流 。操作效率
GUI 的操作过程其实是眼 、但依然需要用户已有「这个产品用这个功能」的认知 。
这是因为“苹果”是一个常见词汇 ，但要注意这里所说的「繁琐的命令」还不是「复杂的命令」 ，在看到 AI 技术迅猛发展的时候 。眼睛瞄准 、例如使用手机语音助手创建一个日程 ，
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 、用户只能点击到当前显示出来的元素（如按钮） ，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） 。但在 Chat 形式中几乎全部依赖手了 ，经常能被用户看到 。追求通用则一定在精细化能力上会有不足，扬声器、修改对象 、路径长度 、既能写代码也能画表格 ，更复杂的科学计算公式也无法实现 。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 。手指甲和脚指甲的剪刀都会细分，那么面对多语言是否能很好的支持是个问题。可能是两三个主题并行的 ，部分还可以使用图标替代更具通用性 。
例如 ，
以上是对话式交互的 6 大缺点 。
二 、正式因为没有图形界面的限制 ，要注意以上内容并非语音交互哦 ，
但并非所有场景下 Chat 形式都比 GUI 形式低效 ，因此当用户输入的文字不准确 、