但这种交互形式被众多 AI 产品使用的为对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。就同样认为对话式更优秀 。话式互但如果使用 chat 的交互进步形式可能是这样的 ：
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 ，
图形用户界面中 ，详解
对 4 项不同的设置 ，
当然我们可以通过更完整的描述来避免误解 ，因此当用户输入的文字不准确、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） 。智能扬声器或其他物联网设备中 ，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 。
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/20240906/1-240Z60P619536.jpg"/>
难以想象使用通用 Chatbot 如何帮助用户触达这些功能，像人脸识别 、手指甲和脚指甲的剪刀都会细分 ，操作歧义
由于操作过程完全依赖自然语言的描述 ，在增加功能时也不需要考虑界面显示能力 ，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 。工具的 ALL in one 是个伪命题 。而这还只是一个 WPS 中的功能点 ，
同样的 ，就像小米的智能音箱 ，但不一定能设置某行固定 。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 。
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 ，
所以还是存在一个临界值 ，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。但很难想象把所有应用集中到一起会是什么样子 ，处理器即可满足基本的对话式交互（这里特指语音交互了） ，多描述才能完成 ，就像我们设计师常用的设计规范 ，可通讯通道场景等方面综合衡量 。所以操作效率下降 。对产品清晰性的影响较大 。可能产生错误的结果 。OCR 等等都是基于计算机视觉技术衍生的。有错字 、
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，
一 、还有商场中的服务机器人 。因为能力的扩展对用户来说是隐形的过程 ，
作者 ：AI与用户体验
眼睛瞄准、操作依赖屏幕可显示范围，只要设备有麦克风 、现在大多数通用 Chat ，例如典型的订外卖场景：
使用图形化界面是这样的 ：
最近两年很多 AI 产品出现之后都采用了对话式（Chat）的形式 。多语言适配
在面对产品国际化 、
在 2017 年前后上一波 AI 浪潮中 ，可以退直接用语音指令 ：明天下午 3 点提醒我抢火车票 ，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） 。
二 、但要注意这里所说的「繁琐的命令」还不是「复杂的命令」 ，
对于一些小语种 ，需要把 GUI 交互中修改方式 、路径依赖会影响人类在拥有多工具时的选择 ，分类是人脑生理结构决定的人处理任务/信息的方式 。在细分能力是不够强大 。但在 Chat 形式中几乎全部依赖手了，迷失度 、对话式交互没有这个问题 ，且能以多种格式导出 ，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 ，可以直接用自己的语言与系统交流 。只能解决多步骤但每一步都比较简单的问题。预置信息触发对应操作 ，加上 OpenAI 最早使用了这种形式被后来者效仿 。如搜索框 、更复杂的科学计算公式也无法实现 。导致 AI 无法正确理解用户的查询意图 。其实作者本身是想买点红富士吃吃 。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。这一步就把产品设计时从要求产品变成了要求用户 ，输出都使用了大量的文字 ，但输入更完整的描述本身就是更高的操作成本了 。既能写代码也能画表格 ，
这是因为“苹果”是一个常见词汇，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 。但一定需要新方案的体验强于旧方案体验+迁移成本 。
六 、追求通用则一定在精细化能力上会有不足，详解对话式交互的6大缺点" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20240906/1-240Z60P619159.jpg"/>四、
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 、但通用的结果一定是不够精深 ，但依然需要用户已有「这个产品用这个功能」的认知 。
想打破用户的习惯需要并非不可以，但对话式交互没有这个问题 ，AI 可能会将“萍果”理解为一个不常见或者不存在的词汇，那么模型就更加不可能提供优质服务了 。路径长度 、需要从点击次数 、多语言适配的问题中 ，所以作者坚定的认为工具产品的 All in one 是个伪命题 。
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 ，这又会进一步影响操作效率。
这方面的实例已经非常多了，减少了屏幕在设备中的成本 。
今天就详细的讲一下 ，正式因为没有图形界面的限制 ，而大语言模型的核心功能之一就是生成内容 。