交谈是人与人之间互动的关键，追根溯源它可以是远古穴居人篝火旁的围坐，或者政坛上冗长的辩论，又甚至于你与牙医之间尴尬的小对话。我们常常可以通过交流很快速地判断出对方是否有兴趣、我们是否愿意与之约会或形成雇佣关系。如果我们希望完成某件事，那就交谈吧，这是我们传递信息并且与他人交流的途径。
所以这表明我们也将在交谈中实现与服务和商品的互动，不是吗？
确实如此。但事实证明创建智能的对话对象仍具有一定的挑战性，特别是当它能获取你的财政状况或向老板发送信息的时候。这些长期以来在人与人的交谈中已被解决的问题对于对话界面仍然是个挑战。
对话是我们都熟知的交互界面，因此，站在服务的角度理解，对于交互界面设计师来说，想要用户为了与一项服务互动而必须重新学习对话是不合理的。不论用户选择用何种自然的方式与系统对话，服务方都必须试图去理解。
以下是亚马逊Alexa语音助手的最近大热而引起人们注意的一些有关交互界面的挑战：
认证鉴定
“谁正在讲话？”
在一个当地新闻节目中，新闻主播模仿了一个偶然通过与Alexa语音助手对话买到了玩偶的小女孩。捕获到的声音信号被Alexa处理为一则命令，随即许多观众也通过Alexa接口尝试订购了一个玩偶。
认证在交易和交流服务中都是至关重要的：我们期待合理的保障措施，尤其面对需要支付和登陆的时候。当处理资金与个人信息时，我们需要更谨慎。对话界面在此有了一个新的挑战，比如偶然的噪声干扰。这样的意外绝不可能发生在物理触屏上。
在人与人的交流中，我们有很多我们甚至不会意识到的形式的认证方式：
面对面：我们通过长相得知我们在与谁交谈，毕竟我们知道朋友的长相。
声音：我们通过声音辨认交谈的对象，包括语气、词汇等。有时有人错误地接起了电话，你立刻就能觉察。
位置/直觉：我们对一个新环境中可能遇到某人的概率做了逻辑性的假设。正在外地度假时你突然发现一个人看起来好熟悉？好吧，应该不可能……
但是对话机器人是如何核实客户身份的？
一个折衷的办法是利用传统的验证方法，比如密码验证，虽然显得有些拙劣但是效果很好。然而理想的办法是收集足够多有关客户声音和外貌（取决于介质）的信息，使得对话界面可以不再依赖这种看起来比较笨拙的输入方式，它就好像你的朋友，必须确认你真的是你，才肯借钱给你。
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