Siri 在各方面都糟透了
Siri 新的 AI 版本正遭到 Apple 用户的强烈批评；他们表示，它在设置计时器、拨打电话、控制智能家居设备和记住偏好等基础任务上仍然频频失败，而且还伴随着更高的延迟和更强的不确定性。评论者将其与 ChatGPT 或 Grok 这类能力更强的基于 LLM 的助手进行对比，后者显得更聪明，但缺乏深度的操作系统集成；也与更早期、确定性更强的语音命令系统进行对比，后者在简单操作上更可靠。许多人认为 Siri 的问题是产品和管理失败，而不是隐私或端侧算力的限制；也有人质疑，鉴于这些长期存在的问题，Apple 的整体家庭与自动化生态是否真的值得信任。
关于 Siri 的总体感受
- 普遍共识是 Siri 不可靠、缓慢，而且经常连最基本的任务都无法完成。
- 许多人形容自己越来越沮丧，甚至“愤怒”，尤其因为 Siri 深度嵌入了 Apple 生态系统。
- 少数人表示最新的 Siri AI 有所改进，但仍把它当作“笨拙”的、能力有限的工具。
具体失败与回归问题
- 核心任务经常失败或表现不一致：设置计时器、闹钟、提醒事项、呼叫联系人、播放媒体，以及控制 HomeKit 场景。
- 同样的命令措辞今天可用，明天却失效；Siri 往往需要多次尝试。
- 令人震惊的误操作：拨打了名字相近的错误联系人，把“call X”听成了添加歌曲，或是在多次重复之前拒绝拨号。
- Apple Watch 的例子：Siri 因“缺少 Clock app”而无法设置计时器，响应极慢甚至没有响应，以及过时或不一致的复杂功能数据。
- 家居控制和场景切换速度慢、容易出错，而且对语法很敏感；用户会重命名设备或场景作为变通办法。
LLM 与经典 Siri 设计
- 许多人认为，将 Siri 转向类似 LLM 的系统，削弱了简单命令的确定性和低延迟表现。
- 有人主张 Siri 应该为常见操作使用小型、稳健的模型或固定语法，而把 LLM 留给复杂请求。
- 也有人抱怨 Siri 缺乏用于多步骤任务和对话式纠正的工作记忆。
与其他助手的比较
- ChatGPT Voice 和其他基于 LLM 的工具因对话能力强得多而受到称赞，但缺乏操作系统集成。
- Google/Gemini 和 Alexa 也受到批评，尤其是在“Gemini 升级”之后，但在某些基础功能上被认为更好（例如计时器、往计时器里加时间）。
- 少数人提到替代生态系统（Home Assistant、车载专用助手）比 Apple 的整套方案更可靠。
隐私、策略与产品方向
- 一些人认为“隐私”只是质量差的借口，声称这些失败是产品和工程问题，而不是设备端处理的固有限制。
- 大家普遍觉得 Apple 并未正视 Siri 的弱点，却不断推出回归问题。
- 对 Home/HomeKit 的上手流程、后台更新策略，以及 Siri 的数据学习设置的批评，认为这些设计令人困惑，甚至带有暗黑模式意味。
使用场景、怀疑与变通方法
- 支持助手的人举例说，开车、做饭以及残障/双手忙碌的场景很有帮助；怀疑者则说按钮更可靠，而且助手主要只是减少“摩擦”，并没有实质提升便利性。
- 一些用户会禁用 Siri AI，回退到“经典” Siri，或者直接依赖 Shortcuts、ChatGPT/Claude 应用，或第三方家居自动化方案。
- 还有一些元讨论在质疑，为什么一篇短短的 Reddit 抱怨帖会在 HN 上引发这么大的关注，并担心刷屏式参与和讨论质量下降。