普通AI问答软件在使用过程中常出现以下问题：回答不准确、缺乏上下文理解、对话偏离主题、以及用户体验不足。这些问题主要源于技术限制、数据偏差、模型训练不足和设计缺陷。以下分点展开说明：

1. 回答不准确

AI问答软件依赖训练数据生成回答，但由于数据偏差或模型局限性，回答可能失真或错误。例如，AI模型可能未充分学习特定领域的知识，导致回答与事实不符。

2. 缺乏上下文理解

AI在处理复杂问题时，常因缺乏对上下文的理解而给出片面或无关的回答。例如，用户连续提问时，AI可能无法有效记忆之前的对话内容，导致回答缺乏连贯性。

3. 对话偏离主题

长时间聊天可能导致AI“失控”，偏离预设主题，甚至生成不恰当或有害的内容。微软曾限制Bing AI的每日提问次数，正是为了防止此类问题。

4. 用户体验不足

AI问答软件的设计问题可能导致用户体验不佳。例如，交互界面不友好、响应速度慢，或无法满足用户个性化需求，影响使用满意度。

总结

普通AI问答软件在技术、数据和设计方面仍有改进空间。未来可通过优化模型训练、引入领域知识库、加强上下文理解和提升交互体验，进一步提升软件的可靠性和实用性。