Open input /開放式輸入:自然語言互動的核心模式
開放式輸入模式是互動式人工智慧設計的核心，強調透過簡單的介面促進使用者與AI系統之間的對話。這種模式依靠自然語言輸入，降低了使用者的使用門檻，能夠讓使用者在短時間內熟悉操作方式。然而，這種模式也存在侷限性，特別是在使用者未明確知道接下來該輸入什麼時，可能會導致互動受限。
使用者體驗的挑戰
- 空白畫布效應：當使用者不知道下一步該說什麼時，可能會因過多選擇而感到束手無策。這種現象在內容生成平臺或開放式聊天系統中尤為明顯。
- 提示技能的缺乏：多數使用者不具備構造有效提示的技能，難以準確表達需求，從而影響返回結果的質量和一致性。
- 缺乏引導工具：當前模式中的引導手段僅限於簡單的提示或示例，無法有效幫助使用者學習如何最佳化提示。
解決方法與改進方向
- 模板引導：提供預設模板，幫助使用者構造更精準的提示，減少其對專業技能的依賴。
- 提示最佳化建議：在使用者輸入後，給出最佳化提示的建議，讓使用者瞭解更有效的表達方式。
- 互動引數設定：將複雜功能簡化為直觀的引數或選項，便於使用者選擇，提升使用者體驗。
- 後續步驟設計：考慮使用者初始輸入後的進一步互動需求，為後續對話設計清晰的路徑。
優勢與潛在價值
- 普及與易用性：藉助自然語言處理技術，開放式輸入模式降低了技術門檻，使更多使用者能接觸並受益於AI工具。
- 靈活性與多樣性：該模式能夠適應不同使用者的需求和偏好，支援廣泛的查詢型別，提供個性化的解決方案。
- 增強使用者參與感：對話式的互動形式引導使用者探索AI的能力，提高使用者參與度，並鼓勵深入瞭解AI的功能。
- 快速反饋與迭代：使用者可根據AI的即時反饋調整輸入內容，使互動更加動態化，並幫助使用者更清楚地認識AI的優劣勢。
潛在風險
- 資訊過載與選擇困難 ：介面開放性過高可能導致不熟悉AI功能的使用者感到不知所措，特別是在缺乏明確提示時。
- 誤解與模糊性：自然語言具有模糊性，使用者的表達可能被AI誤解，導致返回結果不符合期望，進而影響使用者信任。
- 隱私與倫理問題 ：開放式互動可能導致使用者無意間分享敏感資訊，需有完善的資料保護政策以保障使用者隱私。
- 對NLP技術的依賴 ：該模式的效果高度依賴於底層自然語言處理技術的準確性，任何偏差都可能引發使用者的不滿。
