Siri हर चीज़ में इतना खराब है
Siri का नया AI-powered रूप Apple उपयोगकर्ताओं की कड़ी आलोचना झेल रहा है, जो कहते हैं कि यह timers सेट करने, calls करने, smart-home devices नियंत्रित करने, और preferences याद रखने जैसे बुनियादी कामों में भी विफल रहता है, अक्सर अतिरिक्त latency और unpredictability के साथ। टिप्पणीकार इसकी तुलना ChatGPT या Grok जैसे अधिक सक्षम LLM-based assistants से करते हैं, जो अधिक स्मार्ट लगते हैं लेकिन गहरी OS integration नहीं रखते, और पुराने, अधिक deterministic voice-command systems से, जो simple actions के लिए अधिक reliable थे। कई लोग Siri की कमियों को privacy या on-device-compute की सीमा के बजाय product और management की विफलता मानते हैं, और कुछ लोग Apple के broader home और automation ecosystem पर भरोसे को लेकर भी सवाल उठाते हैं क्योंकि ये समस्याएँ बनी हुई हैं।
Siri के बारे में समग्र भावना
- व्यापक सहमति है कि Siri अविश्वसनीय है, धीमी है, और अक्सर बुनियादी कार्यों में विफल हो जाती है।
- कई लोग बढ़ती निराशा और “rage” का वर्णन करते हैं, खासकर इसलिए कि Siri Apple ecosystem में गहराई से एकीकृत है।
- कुछ लोग नवीनतम Siri AI में सुधार की रिपोर्ट करते हैं, लेकिन कहते हैं कि वे उसे फिर भी “dumb” और सीमित ही मानते हैं।
विशिष्ट विफलताएँ और regression
- मुख्य कार्य नियमित रूप से विफल होते हैं या असंगत व्यवहार करते हैं: timers, alarms, reminders सेट करना, contacts को call करना, media चलाना, और HomeKit scenes नियंत्रित करना।
- एक ही command phrasing एक दिन काम करती है और अगले दिन विफल हो जाती है; Siri अक्सर कई प्रयास मांगती है।
- चिंताजनक गलतियाँ: समान नाम वाले गलत contact को call करना, “call X” को songs जोड़ना समझ लेना, या बार-बार कहने तक calls लगाने से मना करना।
- Apple Watch के उदाहरण: “missing Clock app” के कारण timers set न कर पाना, बेहद धीमी या कोई response न मिलना, और stale या असंगत complication data।
- Home control और scenes धीमे, flaky, और syntax-sensitive हैं; उपयोगकर्ता workaround के तौर पर devices या scenes का नाम बदल देते हैं।
LLMs बनाम Classic Siri Design
- कई लोगों का मानना है कि Siri को LLM-style system की ओर ले जाने से simple commands के लिए determinism और latency खराब हुई।
- कुछ का तर्क है कि Siri को common actions के लिए छोटे, robust models या fixed grammars इस्तेमाल करने चाहिए, और LLMs को complex requests के लिए सुरक्षित रखना चाहिए।
- शिकायतें कि Siri के पास multi-step tasks और conversational corrections के लिए working memory नहीं है।
अन्य assistants से तुलना
- ChatGPT Voice और अन्य LLM-based tools को conversational रूप से कहीं अधिक सक्षम माना जाता है, लेकिन उनमें OS integration नहीं है।
- Google/Gemini और Alexa की भी आलोचना होती है, खासकर “Gemini upgrades” के बाद, लेकिन कुछ बुनियादी कामों में (जैसे timers, timers में जोड़ना) वे बेहतर माने जाते हैं।
- कुछ लोग alternative ecosystems (Home Assistant, car-specific assistants) को Apple के stack से अधिक reliably काम करते हुए बताते हैं।
Privacy, Strategy, और Product Direction
- कुछ लोग “privacy” को खराब quality के लिए बहाना मानकर खारिज करते हैं, और तर्क देते हैं कि समस्याएँ product और engineering issues हैं, on-device processing की अंतर्निहित सीमाएँ नहीं।
- यह धारणा कि Apple Siri की कमजोरियों को स्वीकार नहीं करता और regressions ship करता रहता है।
- Home/HomeKit onboarding, background update policies, और Siri की data-learning settings की आलोचना की जाती है कि वे confusing या dark-pattern-like हैं।
Use Cases, Skepticism, और Workarounds
- assistants के समर्थक driving, cooking, और disability/hands-busy स्थितियों का हवाला देते हैं; skeptics कहते हैं कि buttons अधिक reliable हैं और assistants मुख्यतः “friction” कम करते हैं, convenience को वास्तव में बहुत नहीं बढ़ाते।
- कुछ उपयोगकर्ता Siri AI को disable करते हैं, “classic” Siri पर लौटते हैं, या सीधे Shortcuts, ChatGPT/Claude apps, या third-party home automation पर निर्भर रहते हैं।
- meta-discussion सवाल उठाती है कि एक छोटी Reddit gripe post HN पर इतना engagement क्यों लाती है, साथ ही brigading और discussion quality के गिरने की चिंताएँ भी हैं।