想必大家也都可以看到，趋势抢先随着人工智能技术的知智I正迅速发展，用户界面设计也在不断演变 。代临虽然现在传统的演变 GUI（图形用户界面 ，Graphical User Interface）还是设计我们日常生活中使用数字产品的标配 ，但随着 AIGC 的趋势抢先应用，传统的知智I正 GUI 将会向 CUI（对话式用户界面 ，Conversational User Interface）演变。代临
GUI 界面在过去几十年里一直是演变数字产品的主流用户界面。GUI 通过图形、设计图标 、趋势抢先按钮和菜单等元素 ，知智I正使用户可以通过鼠标 、代临键盘或触摸屏等方式与计算机进行交互 。演变然而 ，随着数字产品功能的不断增加 ，GUI 界面在某些情况下变得越来越复杂 ，需要用户记住很多功能的入口位置和操作方式 ，导致学习成本越来越高 。
而 CUI 则采用了更加自然和直观的语言交互方式，用户可以通过语音或文字与系统进行对话 ，无需记住复杂的图标和操作 。AI 技术的发展使得 CUI 在语音识别、自然语言处理和对话生成等方面取得了显著的突破 ，使得 CUI 在多个领域得到了广泛应用 。
一 、CLI 、GUI 、CUI 的故事 ，以及 CUI 的优势
CLI 作为最早的用户界面形式，在 1960 年代就已经出现并得到广泛应用 ，而 GUI 则在 1970 年代至 1980 年代得到较为广泛的发展和应用。而 CUI 则相对较新 ，近年来随着人工智能技术的发展 ，尤其是自然语言处理和语音识别技术的进步 ，CUI 得到了越来越多的关注和应用 ，但目前仍处于发展中 ，并在不同的应用领域和场景中进行探索和实践 。
CUI 和 VUI 在诞生后受到一些技术条件的制约 ，从大量语音机器人的昙花一现可以看到 ，AI 在自然语言的理解上的基础能力不足，导致产品化的智能硬件并没有最终赢得市场 。而现在不一样了 。
下面是 CLI（命令行界面） 、GUI（图形用户界面）和 CUI（对话式用户界面）三者之间的一些差异 ，通过一个表格进行简单的对比：
下面是具体的差异对比 ：
可见 CUI 的明显优势在于 ：使用更加自然和直观的语言交互方式，用户可以通过语音或文字与系统进行对话 ，无需记住复杂的图标和操作。此外 ，CUI 可以通过上下文记忆和智能化回应 ，为用户提供个性化和智能化的交互体验 。随着 AI 技术的不断推进，CUI 有望在未来成为数字产品界面设计的重要趋势 ，为用户提供更加智能和便捷的交互方式 。
值得一提的事 ，CUI 与 GUI 并非是 3.0 与 4.0 的替代关系 ，而是两种不同的解决方案 。所以，CUI 不太可能完全替代 GUI，GUI 也有他不可替代的优势 ，GUI 在许多情况下更便捷易用 ，特别是对非技术人员和初学者来说。
二 、GUI 变得越来越复杂
从整体趋势来看，GUI（图形用户界面）在近 20 年的发展过程中 ，可以说在某种程度上变得越来越复杂 。随着数字产品的快速发展和功能需求的不断增加，GUI 界面通常需要满足更加复杂和多样化的用户需求 ，这导致了界面设计在某些情况下变得更加复杂 。
处理复杂的代价是 UX 设计成本变得更高 、用户学习成本变高 。虽然设计师们也在努力提供更加简洁 、直观和用户友好的界面，但很多数字产品的学习成本依然很高。尤其是在 SaaS 领域的 UI 设计中 ，层叠抽屉 ，多重窗口，四五级以上的导航，这些已经司空见惯 。用户需要经过一定的培训才可以使用 。
随着数字产品的功能和复杂性不断增加 ，GUI 界面通常需要包含更多的功能和选项 。比如早期的操作系统和软件界面通常只包含简单的菜单 、按钮和对话框等基本元素 ，而现在的数字产品界面可能需要包含更多的功能按钮、选项卡、工具栏、复杂的数据展示和操作控件等 。这使得界面设计师需要在有限的屏幕空间内合理安排各种功能和选项 ，使用户能够方便地访问和使用这些功能 ，这可能导致界面变得更加复杂 。
平台级超级 App 的发展 ，迫使移动端 GUI 界面不得不承载过载的信息 ，从而变得超级复杂 。这些超级 App 背后的大厂 ，各个部门之间分管一个 App 的不同模块 ，然后在首页争夺寸土寸金的流量入口，从而造成新的"公地悲剧"式的用户体验。
我们通过几个例子来看看 ：
- 搜索引擎界面 ：搜索引擎是现代互联网使用最广泛的工具之一 ，其界面在过去的 20 年中经历了显著的变化 。早期的搜索引擎界面非常简单 ，通常只包含一个搜索框和搜索按钮 。然而 ，随着搜索引擎的功能和复杂性的增加，现代搜索引擎界面变得更加复杂 ，包括搜索建议 、搜索结果页面 、过滤和排序选项等 。此外 ，搜索引擎还包括了广告 、新闻 、图片 、视频等多种类型的搜索结果 ，使得界面变得更加复杂 。
- 社交媒体界面 ：社交媒体在过去的 20 年中迅速崛起 ，其界面也在不断演变 。早期的社交媒体界面相对简单 ，主要包括用户发布和查看消息的功能 。然而 ，现代社交媒体界面变得越来越复杂 ，包括了朋友列表 、消息通知 、隐私设置、活动日志 、群组管理等多种功能。此外 ，社交媒体还涉及到用户生成内容 、社交关系图谱 、社交广告等复杂的元素 ，使得界面的复杂性不断增加 。
- 电商界面：随着电子商务的快速发展，电商界面也变得越来越复杂 。电商网站和应用程序通常包含了大量的产品信息 、分类 、筛选 、购物车 、支付 、物流、评论等功能 ，需要提供用户友好的界面来支持这些复杂的操作 。此外 ，电商界面还需要考虑到用户个性化定制 、促销活动 、商品推荐等复杂因素 ，使得界面的复杂性逐渐增加 。
三 、CUI 的发展 ，将改变数字产品设计的信息架构
与 GUI 相比 ，CUI 通过自然语言对话实现用户与系统的交互 ，为数字产品设计带来了新的可能性。CUI 的发展将影响数字产品设计的交互方式 、信息架构 、流程设计等方方面面 。
飞书最近发布的飞书"My AI"的宣传视频中呈现了以 CUI 为基础的全新交互方式 ，用户通过对话与 AI 进行交互，打开自己想要的功能模块 ，实现自己想要完成的任务 。相较于这种流畅的对话交互 ，IM 产品左侧的一排导航图标略微显得有点尴尬 。
这排图标就是 GUI 模式下的信息架构方式的代表 。传统的 GUI 通常基于菜单 、按钮和图形等元素构建 ，用户需要通过点击 、拖拽等方式与界面进行交互 。而 CUI 则通过语音或文本对话的形式，让用户以更加自然的方式与系统进行交流 。CUI 可以通过语音识别、自然语言理解（NLU）和对话管理等技术 ，解析用户的语言输入 ，理解其意图 ，然后生成合适的回应或执行相应的操作 。CUI 这种自然语言的对话方式 ，可以让用户更加直观 、便捷地与数字产品进行交互 ，无需繁琐的操作和记忆复杂的界面结构 。
传统的 GUI 通常需要设计师在界面中精心设计和组织各种菜单 、按钮、标签等元素，以实现产品的功能和内容展示 。而 CUI 则将更多的关注点放在了对话的设计和流程管理上。
对话设计（Dialogue Design）成为了 CUI 中的一个重要领域 ，涉及到如何设计合适的对话流程 、如何组织对话内容 、如何处理用户输入和意图识别等 。这意味着设计师需要更加关注语言交互的逻辑和结构 ，而不仅仅是界面的外观和布局 。在 HMI 领域 ，对话设计并不是什么新鲜事，可以通过这里了解一下 。
CUI 的发展 ，会促使数字产品设计从功能导向转向任务导向 。在传统的 GUI 中 ，用户通常需要通过一系列的点击 、选择和操作来完成特定的功能 ，而在 CUI 中 ，用户通过对话来表达自己的需求和意图，系统则根据用户的需求和意图来为其提供相应的服务和响应 。这种任务导向的设计思维 ，将使信息架构更加注重用户的目标和任务 ，而不仅仅是功能和内容的展示 。
CUI 的发展还将带来更加个性化和自适应的信息架构 。通过 NLP 技术和机器学习的应用 ，CUI 可以根据用户的语言输入和行为习惯 ，自动学习和适应用户的需求和偏好，从而提供更加个性化和定制化的体验。这将对数字产品的信息架构产生深刻的影响 ，使其更加灵活和可定制 ，以满足不同用户的需求和偏好 。
总的来说，CUI 的发展将改变数字产品设计的信息架构，从传统的 GUI 导向向更加自然语言的对话导向转变 ，注重对话设计 、任务导向 、个性化和自适应等方面 。
四 、基于 AIGC 的 CUI 会大幅简化产品服务流程
相较于 GUI ，CUI 在服务流程设计方面具有以下几个优势 ：
- 自然语言交互（CUI）简化了服务流程设计 ，使用户能够以自然 、直观的方式与系统进行交互。用户可以通过语音或文字输入表达需求 、提问或指令 ，系统能够智能地理解和处理用户输入 ，并提供高效和便捷的服务。
- 动态对话流程 ：CUI 系统根据用户输入和系统逻辑动态生成对话流程 ，实现智能和个性化的服务 。设计师通过配置和优化对话流程 ，以适应不同用户和场景的需求 。
- 智能反馈和推荐 ：基于 AI 的 CUI 系统可通过分析用户输入和行为来智能反馈和推荐 。例如 ，系统可根据用户需求自动推荐相关服务或信息，提供个性化和精准的服务 。这可减少用户的犹豫和提高用户体验 。
- 数据驱动优化 ：基于 AI 的 CUI 系统可通过收集和分析用户输入和反馈数据 ，进行数据驱动的优化和改进 。系统可自动学习用户偏好、行为和需求 ，优化对话模型和对话逻辑 ，从而持续提升系统性能和用户满意度 ，提高服务质量和效率。
2023 年 3 月 ，AI 招聘平台的先驱之一 Beamery 正式推出世界上第一个 HR 生成式 AI——TalentGPT 。Beamery TalentGPT是一款人工智能招聘工具 ，具有人才搜索和匹配 、自动化招聘流程 、智能候选人推荐 、人才洞察和分析以及职位广告优化等能力 。它利用自然语言处理和人工智能技术 ，帮助企业高效进行人才招聘和管理。（出处）
比如 TalentGPT 可以自动化的进行候选人筛选 。雇主可以通过设置特定的招聘要求和条件 ，例如工作经验 、技能和学历等 ，然后让 Beamery TalentGPT 自动筛选出符合条件的候选人 。这样 ，雇主无需手动筛选大量简历 ，大大减少了筛选过程中的时间和劳力成本。
TalentGPT 还可以进行人才洞察和分析 。他可以通过对招聘数据的分析和挖掘 ，生成人才洞察和洞察报告 ，包括招聘渠道效果 、候选人来源 、候选人流失率等信息 ，帮助雇主优化招聘策略和决策 。这样 ，雇主可以根据数据分析结果做出更加明智的决策 ，从而简化招聘服务流程 ，提高招聘效率 。
通过这个例子可以看出 ，CUI 在服务流程设计方面具有自然语言交互、动态对话流程 、智能化的反馈和推荐 、数据驱动的优化以及跨平台和多通道支持等优势 ，有望在未来的数字产品设计中发挥重要作用 。
同时我们也可以看到，CUI 将会改变搜索产品的 UI 设计 。TalentGPT 用 CUI 的方式实现候选人筛选的过程 ，完全可以替代现在大部分 GUI 产品中的搜索流程 。
CUI 将使搜索产品从关键词输入向自然语言输入 、从单一输入向多轮对话、从静态界面向动态界面转变 。所以，搜索产品的 UI 设计在未来需要更加注重语言理解 、对话交互 、多轮对话流程、上下文管理 、实时性和动态性，以提供更加便捷和智能化的搜索体验。
写在最后
总的来说 ，随着 CUI 技术的不断发展 ，数字产品的设计也将不断向着自然语言的对话导向转变 ，注重对话设计 、任务导向 、个性化和自适应等方面 。CUI 将会带来更加灵活 、智能的服务流程设计 ，并改变搜索产品的 UI 设计 ，并有望在未来的数字产品设计中发挥重要作用 。
CUI 的发展将改变数字产品设计团队的角色和工作方式 ，但这也将带来更多的机遇和挑战。**传统的 GUI 设计通常由 UI 设计师 、交互设计师和视觉设计师等专业人员组成，而 CUI 的设计则需要跨学科的合作 ，包括语言学、心理学 、人机交互等多个领域的知识和技能 。**因此 ，设计师需要更多地了解用户的语言行为 、意图和心理特征 ，以更好地设计对话流程 、生成回应和处理用户输入 。
这意味着设计师需要更加注重语言逻辑和用户体验 ，而不仅仅是界面的外观和布局。设计师需要跨学科合作 ，深入理解用户的语言行为和需求 ，以更好地设计和构建 CUI，从而为用户提供更加直观 、便捷和个性化的数字产品体验 。我们相信 ，通过这种方式 ，我们能够打造出更好的数字产品 ，为用户带来更多的价值和便利 。
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