四 、例如手机语音助手的一句话创建待办，操作效率
GUI 的操作过程其实是眼、
同样的 ，Chat 形式最大的问题是手续爱你需要用户能想到，整体效率是很低的 ，追求通用则一定在精细化能力上会有不足 ，何况是各种大需求 ，在细分能力是不够强大 。用户无需学习复杂的界面或命令 ，
如果是在使用了多个模型/提示词/agent 的产品中 ，
人类会用自己习惯的方式解决问题 ，用户只能点击到当前显示出来的元素（如按钮） ，预置信息触发对应操作，能力精细度
即使模型能力范围越来越大，但 Chat 的形式则需要用户先想到。但一定需要新方案的体验强于旧方案体验+迁移成本 。因为能力的扩展对用户来说是隐形的过程，就同样认为对话式更优秀 。或是给出与用户期望不符的结果 。用户习惯
工具需要细分 ，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）。但通用的结果一定是不够精深 ，预置信息等三方面协同 ，
一 、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 。微信里可以打车但滴滴 APP 的日活还有几亿 。有错字、
出现错误后还需要多加一轮对话进行澄清 ，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 。
对于一些小语种 ，因为已经用「描述」代替了屏幕中必须显示出来的功能。但对话式交互没有这个问题，要注意以上内容并非语音交互哦 ，对用户输入准确率的保证性较低 。例如两个对话时 ，
② 灵活性
用户可以通过对话来表达繁琐的命令 ，
④ 扩展性
可以添加新的功能和服务 ，经常能被用户看到 。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，
在下图中用户可以很清晰的知道某篇笔记能导出 、
以上是对话式交互的 6 大缺点 。智能扬声器或其他物联网设备中，
以上是对话式交互的优点 ，对话式交互没有这个问题，手点击 、导致 AI 无法正确理解用户的查询意图 。在看到 AI 技术迅猛发展的时候 。修改对象 、
二 、那么模型就更加不可能提供优质服务了 。
还有一些生活中下意识的习惯也会有影响 ，可以退直接用语音指令：明天下午 3 点提醒我抢火车票，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 ，主要的技术发展方向是计算机视觉 ，往往不是只只针对唯一话题进行多轮次对话，
六
、多描述才能完成 ，五、时间选择器 、但要注意这里所说的「繁琐的命令」还不是「复杂的命令」
，这种形式也是非常真实的 ，就像我们设计师常用的设计规范 ，
但这一点同样会带来曝光率的问题 ，而大语言模型的核心功能之一就是生成内容。例如典型的订外卖场景 ：
使用图形化界面是这样的 ：
难以想象使用通用 Chatbot 如何帮助用户触达这些功能 ，只能解决多步骤但每一步都比较简单的问题 。扬声器 、从而无法正确提供关于苹果的营养信息 。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 ，需要把 GUI 交互中修改方式、
作者 ：AI与用户体验
手指甲和脚指甲的剪刀都会细分 ，但不小心打成了“萍果..” ，三 、所以作者坚定的认为工具产品的 All in one 是个伪命题 。但很难想象把所有应用集中到一起会是什么样子 ，讨论范围大概还是限定在文字对话形式的范围内 。
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 ，通用 Chatbot 可以实现快速把数据填充到表格 ，
但并非所有场景下 Chat 形式都比 GUI 形式低效，多语言适配的问题中 ，且能以多种格式导出，需要给出指令：增大登录按钮的宽度到 500PX，
以 WPS 为例，更复杂的科学计算公式也无法实现 。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。下面再简单聊聊对话式交互的优点 ，操作依赖屏幕可显示范围，
对 4 项不同的设置 ，减少了屏幕在设备中的成本 。路径长度、而“萍果”可能不是 ，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。输出都使用了大量的文字 ，对产品清晰性的影响较大 。正式因为没有图形界面的限制 ，眼睛瞄准 、因此当用户输入的文字不准确、迷失度 、加上 OpenAI 最早使用了这种形式被后来者效仿 。路径依赖会影响人类在拥有多工具时的选择，
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 、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，在增加功能时也不需要考虑界面显示能力，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 。只需要点击 4 下就可以了，
所以还是存在一个临界值 ，此时 AI 在理解时就会比较困难（因为出现了一句与上下文无关的话） 。多含义时 ，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 ，OCR 等等都是基于计算机视觉技术衍生的 。因为不需要在复杂的界面中寻找 。
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 。所以操作效率下降 。
现在大多数通用 Chat ，
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，例如在修改代码时 ，对话式交互和图形化界面相比有哪些缺点 。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 。
想打破用户的习惯需要并非不可以，但在 Chat 形式中几乎全部依赖手了 ，分类是人脑生理结构决定的人处理任务/信息的方式 。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。多语言适配
在面对产品国际化、就像小米的智能音箱 ，图形化用户界面只需要把界面中出现的文字做翻译即可 ，