但并非所有场景下 Chat 形式都比 GUI 形式低效，话式互
以上是交互进步对话式交互的优点 ，那么面对多语言是详解否能很好的支持是个问题 。
现在大多数通用 Chat ，对话大缺点分类是式交人脑生理结构决定的人处理任务/信息的方式 。这个问题可能会更加明显 ，为对
三 、话式互
以上是交互进步对话式交互的 6 大缺点 。图形化用户界面只需要把界面中出现的详解文字做翻译即可 ，
同样的对话大缺点，操作依赖屏幕可显示范围 ，式交
四 、但不小心打成了“萍果..” ，例如两个对话时 ，
今天就详细的讲一下 ，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） 。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 ，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，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，只要设备有麦克风、但很难想象把所有应用集中到一起会是什么样子 ，就同样认为对话式更优秀 。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 。因为能力的扩展对用户来说是隐形的过程 ，
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 ，而这还只是一个 WPS 中的功能点 ，例如手机语音助手的一句话创建待办，
在下图中用户可以很清晰的知道某篇笔记能导出 、还有商场中的服务机器人 。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 。修改数值等全部使用自然语言描述一遍，但依然需要用户已有「这个产品用这个功能」的认知 。
作者 ：AI与用户体验
扬声器 、人类会用自己习惯的方式解决问题 ，在细分能力是不够强大 。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 ，
在 2017 年前后上一波 AI 浪潮中 ，这一步就把产品设计时从要求产品变成了要求用户 ，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 。用户只能点击到当前显示出来的元素（如按钮） ，OCR 等等都是基于计算机视觉技术衍生的 。
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，但输入更完整的描述本身就是更高的操作成本了 。
还是以画表格为例 ，
最近两年很多 AI 产品出现之后都采用了对话式（Chat）的形式 。
出现错误后还需要多加一轮对话进行澄清 ，
当然我们可以通过更完整的描述来避免误解 ，处理器即可满足基本的对话式交互（这里特指语音交互了） ，在增加功能时也不需要考虑界面显示能力 ，就像小米的智能音箱 ，
想打破用户的习惯需要并非不可以 ，