會從萬事問 Google 變成萬事問 ChatGPT 嗎？

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。

大綱

▋ 碰到問題尋求解答
▋ 研究不熟悉的事物
▋ 有能力完成，但不想花時間
▋ 結語：沒有完美的技術

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 Scrum Master 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。

下面放兩個 ChatGPT 的回答供讀者參考：

---

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：

SETP 1：你在 Google 找到一篇看不懂的英文文獻。

SETP 2：把文獻丟給 ChatGPT，讓他幫忙翻譯並整理成你看得懂的資訊。

SETP 3：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！

未來筆者會出一系列使用 ChatGPT、openAI 的文章，如果你對這個議題感興趣，可以持續關注我的文章！

AI 實戰 實測生成式 AI 工具、Vibe Coding 與自動化流程的第一手心得，把 AI 變成每天都用得上的即戰力。 林鼎淵 Dean Lin

想將 AI 導入自己的職場與生活嗎？歡迎購買筆者出版的新書，幫助您在 AI 的浪潮中站穩腳步，並在未來的職場競爭中佔據優勢！