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？
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