在产品经理的日常工作中，VUI（语音用户界面）常被赋予“人类对话”这一宏大期望。就像我们把一台咖啡机当成能理解“给我一杯拿铁”的“人”，但最终得到的却是一句“抱歉，我没有喝咖啡的功能”。这个误区最早在2015年亚马逊Alexa的早期版本中就显露无遗：用户期望能够连通到云端的智慧，却只能得到一句“我不知道你想说什么”。

心理学里有个叫“可用性启发式”的概念，说明人们往往用现成的经验来判断新技术的可行性。对VUI来说，大家把“人类对话”视为自然界面，却忽略了系统的限制：自然语言理解（NLU）只能识别有限的语义槽，记忆槽（context）只能维持几轮对话，外部知识接口也受限于API调用次数。正因为如此，许多用户在使用Google Assistant时，第一次说“帮我预订今晚的餐厅”会得到“请说完整的地址”，而不是“已为你预订”。

要解决这个误区，产品经理首先需要重新建模心智：把VUI视为“指令执行器”而非“会话伙伴”。可以用三个层次来拆解：1) 命令模型（Command Model）—用户发出具体指令，系统执行并反馈结果；2) 对话模型（Dialog Model）—在命令失败时，系统引导用户提供更多信息；3) 任务模型（Task Model）—系统在多轮中持续追踪用户的长期目标，如“今天想吃什么”，最终给出完整方案。将这三层叠加，既能让用户感到系统在“对话”，又能把握在“指令”范畴内。

举个行业案例：小米AI音箱在2019年发布的小爱同学，最初的版本只支持单一指令，后续更新通过加入“场景模式”实现了简单的对话。用户在说“打开音乐”后，系统自动切换到音乐场景；如果说“今天的天气”，则跳转到天气场景。这样既满足了“对话”期望，又明确了系统的执行边界。另一个值得参考的例子是亚马逊推出的“Alexa Skills Kit”，它鼓励第三方开发者把VUI拆解成小功能模块，让用户在“对话”中一次调用多个技能，避免系统一次性承担过多责任。

现实期望的设置关键在于：1) 透明度——在产品说明中明确告诉用户系统的“可说”和“不可说”；2) 反馈机制——每当系统无法理解时，提供明确的错误提示与补救方案；3) 持续学习——通过日志分析用户的失败案例，逐步扩充语义槽。根据2021年Gartner的调研，拥有清晰反馈机制的VUI产品，用户满意度提升了18%。

综上所述，VUI的成功不在于把机器变成真正的“人”，而在于用恰当的心智模型让用户相信它能按期望执行任务。你准备好把“人类对话”从心智模型中剔除，转而建立更符合技术边界的“指令执行”模型了吗？