觀點新聞

筆者在前幾篇文章已經向大家展示ChatGPT在各個領域的應用。他跟Google一樣能提供人們所需的資訊,甚至可以說跟Google相比,ChatGPT取得資訊的門檻更低;因為使用者能透過對話的方式一步步接近答案,不需要像Google透過關鍵字反覆嘗試。

但未來ChatGPT這類AI聊天機器人,真的能取代Google搜尋引擎嗎?筆者想從幾個角度來討論,並給出自己認為合適的搭配方案。

碰到問題尋求解答

無論Google還是ChatGPT,其實都無法保證資訊的「正確性」。

但兩者不同的地方在於,Google會得到許多結果,而ChatGPT只會給你一個答案。如果有多個結果,你就會去嘗試哪個方案是「能用的」,然後再從能用的方案中找出「最好的」;而當獲得的是一個答案時,我們通常只會去嘗試這個方案能不能用,導致思考的範圍有「侷限性」。

有時這個「侷限性」很可怕,因為ChatGPT的回答未必正確;沒有判斷能力的新手,可能會耗費大量時間在嘗試錯誤的方案。

即使今天要求ChatGPT給你多個答案,並請他幫你分析各自的優劣,那也是ChatGPT給出的結果;少了「嘗試」與「證明」的過程,我們很難將知識內化。

上面這段話並不是要否認ChatGPT,而是在提醒讀者千萬不要陷入「只有一個」解決方案的思維困境;同樣的,Google搜尋得到的第一個結果,也未必是最好的答案(不過通常是能執行的方案)。

下面是筆者的感觸:

●Google:在解決問題的過程中,你會學到其他相關知識,儘管費時較久,但對整體的掌握度更高(失敗的經驗會讓你有更深刻的理解)。
●ChatGPT:你有機會在短時間解決問題,不過缺點是在得到解答後,就容易停止思考(如果不幸得到錯誤的解答,那可能會卡更久)。

研究不熟悉的事物

如果我們對一個事務完全不了解,無法分辨方案間的好壞時;Google能給我們的幫助相對有限,因為此時的我們連「關鍵字」都不知道怎麼下,而不明確的關鍵字也只會得到發散的結果。

但面對這種情境時,ChatGPT卻能在一次次的對話中給你方向,因為關鍵字無需一次到位,他能理解你提供的「上下文」,像個咨詢師般給你「逐步」的指導,針對性地解決複雜問題。

不過ChatGPT的資訊未必全部正確,如果發現某個步驟走不下去時,還是需要Google救援。

有能力完成,但不想花時間

有時需要撰寫帶有「特殊需求」的報告,比如:

●比較瀑布式開發與敏捷式開發的不同,並以敏捷式開發比較好作為結論。
●介紹Git常用的分支策略,並說明為何會這樣設計。

或是整理「複雜情境」的問題,比如:

●團隊在跑Scrum時大家都不關心彼此的報告內容,我身為ScrumMaster可以如何引導?
●核心價值對公司來說有什麼意義?以軟體公司舉例。

如果使用Google,你可能要搜尋多篇文章,然後再根據自己的需求拼湊出最終的版本;不過在「有能力判斷真偽」的前提下,ChatGPT能快速的幫你進行整合。

下面放2個ChatGPT的回答供讀者參考:

圖片來源:ChatGPT

圖片來源:ChatGPT

結語:沒有完美的技術

每個人對「完美」的定義不同,因為每個人對解答的期待都不一樣。筆者認為Google跟ChatGPT更像是一塊互補的拼圖,Google通過你給的關鍵詞搜索相關資訊,你再從中分辨出需要的部分;而ChatGPT則是基於過去訓練的大量資料,用對話的形式向你提出建議。

這邊就舉一個結合應用的場景:

SETP1:你在Google找到一篇看不懂的英文文獻。
SETP2:把文獻丟給ChatGPT,讓他幫忙翻譯並整理成你看得懂的資訊。
SETP3:確認這些資訊是否為自己需要的,以此加速學習與理解的過程。

希望上面的範例能給讀者一些靈感,相信大家在使用的過程中能找出更多實用的搭配,發揮出各自的優勢!

本文獲「林鼎淵」授權轉載,原文:會從萬事問Google變成萬事問ChatGPT嗎?

延伸閱讀
AI會取代我的工作嗎?對「這一類人」影響最大,部分行業可能只有前50%「強者」能生存
比Google翻譯更好用?教你用ChatGPT寫英文履歷,求職不再有障礙

小檔案_林鼎淵

Nexusguard Software Specialist、生成式AI創新學院發起人及講師、全台第一本ChatGPT應用專書《ChatGPT與AI繪圖效率大師》作者。

曾於商業周刊、遠見雜誌、T客邦等平台開設過AI課程,也受邀至中華電信、中華郵政、滾動力等企業擔任內訓講師。職涯中培育過多名工程師,專注寫 (1)最新技術 (2)團隊合作 (3)工程師職涯的文章,目前出版過5本專業書籍。

部落格:https://dean-lin.medium.com/


{DS}