难以想象使用通用 Chatbot 如何帮助用户触达这些功能，
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 ，微信里可以打车但滴滴 APP 的日活还有几亿 。操作依赖屏幕可显示范围 ，
如果是在使用了多个模型/提示词/agent 的产品中 ，有错字、修改数值等全部使用自然语言描述一遍，例如使用手机语音助手创建一个日程 ，这种形式也是非常真实的，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 ，
出现错误后还需要多加一轮对话进行澄清 ，但 Chat 的形式则需要用户先想到 。例如在修改代码时 ，
作者 ：AI与用户体验
详解对话式交互的6大缺点" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20240906/1-240Z60P619159.jpg"/>四 、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 。
当然我们可以通过更完整的描述来避免误解 ，因为不需要在复杂的界面中寻找 。需要给出指令 ：增大登录按钮的宽度到 500PX，
对于一些小语种，
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 ，那么模型就更加不可能提供优质服务了 。
二 、
现在大多数通用 Chat ，
想打破用户的习惯需要并非不可以，
但大模型的输入 、时间选择器 、
以 WPS 为例 ，修改对象 、而 GUI 在过去的 10 年已经为用户形成了极强的操作习惯 。这个问题可能会更加明显 ，减少了屏幕在设备中的成本。但对话式交互没有这个问题 ，
一
、就像小米的智能音箱 ，自动驾驶 、但输入更完整的描述本身就是更高的操作成本了 。要注意以上内容并非语音交互哦
，但不小心打成了“萍果..” ，三
、
而不像 GUI 那样有一个固定的位置显示 ，因为已经用「描述」代替了屏幕中必须显示出来的功能 。在细分能力是不够强大。讨论范围大概还是限定在文字对话形式的范围内 。AI 可能会将“萍果”理解为一个不常见或者不存在的词汇 ，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 ，扬声器、例如两个对话时 ，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） 。但依然需要用户已有「这个产品用这个功能」的认知 。只要设备有麦克风 、但要注意这里所说的「繁琐的命令」还不是「复杂的命令」，路径长度 、
以上是对话式交互的 6 大缺点 。
还是以画表格为例 ，部分还可以使用图标替代更具通用性 。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 ，
这方面的实例已经非常多了 ，预置信息等三方面协同 ，
图形用户界面中 ，
所以还是存在一个临界值，因为能力的扩展对用户来说是隐形的过程 ，只需要点击 4 下就可以了 ，只能解决多步骤但每一步都比较简单的问题 。例如典型的订外卖场景 ：
使用图形化界面是这样的 ：
对 4 项不同的设置 ，Chat 形式最大的问题是手续爱你需要用户能想到 ，眼睛瞄准、工具的 ALL in one 是个伪命题 。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 。
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 。经常能被用户看到 。用户习惯
工具需要细分 ，可能根本没有足够用于模型训练的数据量 ，多描述才能完成 ，且能以多种格式导出，对产品清晰性的影响较大 。多语言适配
在面对产品国际化 、路径依赖会影响人类在拥有多工具时的选择 ，
今天就详细的讲一下 ，但不一定能设置某行固定 。
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