另一方面，聊天机器人很容易对人的需求产生误读 。 比如对Siri发出“区块链”的指示，Siri提供的是关于区块链的百度百科，这与用户想要了解区块链的最新发展动态的初衷大相径庭 。
目前聊天机器人语音识别主要基于语音识别的基本架构、声学模型、语言模型并进行解码，而真正通过用户画像来实现个性化适配的聊天机器人少之又少 。 其实，不同用户的性格、特点、知识层次都不相同，如果有预设的用户画像，那出现适配失误的可能性也会大大减小 。
当前语音识别的通常模式
纵观历史上机器学习能够做到的事情，都是一些字符识别（OCR），语音识别，人脸识别一类的，这些称之为“识别系统” 。 这些系统存在的问题在于难以变通，简单的语音识别难以真正为用户较为复杂的工作助力，线性的识别方式也难以适用于更开放式的应用场景 。
【从人工智能变成“人工智障”，聊天机器人怎么凉了？】3.隐私安全终成隐忧
Facebook爆史上最大数据泄露案，特朗普被指利用AI竞选成功，这也让更多的聊天机器人用户对自身的隐私感到隐忧 。 “Alexa发笑”事件中亚马逊公司对于事件原因的闪烁其词，似乎用户数据已经进入了一个“围墙花园”的模式 。 语音分析和人工智能软件存在于一个黑匣子中，而这些软件只有硅谷的开发人员才能真正理解 。 很难想象，如果你将一切的智能家居与聊天机器人连接起来时，这一切都在一个你无法拥有也无法控制的计算机上控制着你的生活以及你的家 。
作为语音识别领域的领军人物，微软于2016年也仅仅将错误率控制在5.8%左右 。 可是随着人工智能进一步拓展到金融、医疗等领域，1%的错误率导致的可能是财产的损失和生命的安全 。
微软语音识别错误率（2016年）
此外，配套设施的不完善难以让聊天机器人发展成了一个严密的体系，这使得初次试水的用户对此颇有微词 。 聊天机器人何时能够完善到能够大范围普及，这也是产品长足发展需要认真思考的问题 。
死地而后生，聊天机器人或许需要“洗心革面”
曾经火遍全球的索菲娅机器人最近摊上大事了 。 Yan LeCun（机器人专家）指责索菲娅与人类堪称完美的聊天是一场彻头彻尾的骗局，以目前人工智能的技术来看，此种对话是不可能达到的 。 然而能像人那样自然地聊天的机器人一直以来都是机器人学者所追求的目标之一，这是一个漫长的过程 。
而在2018年年初，Facebook关闭了虚拟助理「M」，这像是压死骆驼的最后一根稻草，许多品牌对聊天机器人已经不再感兴趣，聊天机器人的发展走进了一个死胡同 。 曾经热极一时的聊天机器人似乎遭遇了滑铁卢，死地而后生，智能相对论（ID:aixdlun）认为，可以从三个方面“洗心革面” 。
1. 塑造聊天机器人的“独立三观”
能够独立表达喜欢、不喜欢和偏好怎样的人类性格，在聊天的过程中展示出诚实和值得信任等可贵品质是塑造聊天机器人“独立三观”的重要体现 。 正如聊天机器人被引入日常生活，我们还能训练机器人去识别我们的语言，挖掘我们的喜好，甚至还能分析我们的口音，推测我们的情绪 。
通过自然语言和情感分析，Quartz公司尝试着让Quartzy来指导特定用户做面包 。 Quartzy会以一种友好且有趣的方式和用户聊聊「怎么做一个免揉面包」，这项体验会持续两天，一旦用户完成了第一个步骤，Quartzy 会在大概 12 小时后，用 Facebook Messenger 给你「叮」一个通知，提醒你完成后续的步骤 。 这是机器人独立三观的一个体现，当然希望以后这样的尝试会更加普及 。
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