堪稱現代人工智慧代表之一的 ChatGPT 是一個由 OpenAI 訓練的大型語言模型，設計用來回答各種問題、提供資訊、甚至是進行對話。特別的是 ChatGPT 能藉由學習和處理大量的資料庫數據來不斷增進自己的能力，帶來更自然、流暢的對話和即時的內容。我們可能從很多專家分享過 ChatGPT 的架構、能夠協助編寫的程式或廣告文案稍微了解一二。因此這邊我們要來分享的是，ChatGPT 在不同領域的文章表現上如何，以及與 Google 助理、Siri 又有哪些不同？
如果你也是參與到科技爆發成長階段的朋友，那讓我們先來回想一下當我們開始從自己用手指一鍵一鍵輸入想要找尋答案的問題，到能夠對著 siri 問天氣、對 Google 問路，請他們打電話、傳訊息甚至念網頁內容等動作時那種驚艷感？那麼可以先把 ChatGPT 想成就是它們的進階版。
怎麼說呢？簡單來說我們可以從設計出發、對話能力、對話方式、個性化回應與開放性應用這 5 個層面來看。
一、設計出發點
Google 助理與 Siri 當時分別是由 Google 以及 Apple 為用戶為出發所設計的，主要目的是幫助自己的用戶來用更輕鬆的方式完成一些傳簡訊、找餐廳、開啟網頁、打電話等任務。而 ChatGPT 則是由 OpenAI 所開發的通用語言模型，一開始的設計目標就是用於對話式的方式來解答、翻譯、產生文章等句子型回應。
舉個例來說，我們對 Google 助理、Siri、ChatGPT 分別問「人真的會發光嗎？」這樣的問句時，Google 助理給了我它找的資料後，告訴我從哪裡看到了什麼樣的內容。Siri 則是直接列出它在網路上看到的能夠回答這個問題的相關網頁給我參考，但 ChatGPT 卻是直接用一篇文章來回應我們！
[▼ Google 助理]
[▼ Siri]
[▼ ChatGPT]
二、對話能力
從剛剛提到的「人真的會發光嗎？」這個問題的回應方式，我們可以看出 Google 助理和 Siri 的回應方式是基於預先設定的資料庫和演算法，因此能夠回答一些簡單的問題，但在複雜的情況下可能會失效。不過 ChatGPT 則由於擁有較為強大的對話能力，所以能夠理解更複雜的問題並對我們給出更多元化的答案。這也是因為 ChatGPT 透過大量的語言數據建立了一個龐大的資料庫後，再不斷地從用戶的回應中學習與改進。
像是我們如果分別請 Google 助理、Siri 與 ChatGPT 「用小學 6 年級的程度寫一篇『疫情下的學習與生活』作文」時，對 Google 助理與 Siri 來說，這是一個它們還無法理解與消化的題目，但對 ChatGPT 來說，這，就是它的強項。
三、對話方式
除了剛剛提到對於提出的問題，Google 助理、Siri 與 ChatGPT 的回答方式不同外，能夠接受我們提問的方式也不太相同。對 Google 助理與 Siri 來說，我們需要使用指令方式的對話，給出具體的指令或問題，像是 「播放告五人的音樂」或是 「明天會下雨嗎？」。
而 ChatGPT 則是可以直接用對話的方式，自然的提出問題或表達自己的想法，像是 「最近有什麼好看的電影？」或 「你覺得 AI 與人類的關係將會如何發展?」。
四、個性化能力
剛剛也提到過 Google 助理和 Siri 的回答大部分是建立在一般的資料庫，因此會進行比較制式、具體性的回應。可是 ChatGPT 會透過學習用戶的語言風格、喜好與生活習慣，來調整更具有個性化的回答或建議。例如，如果用戶經常問關於健康和運動的問題，ChatGPT 會學習到這一點，提供更相關的建議和資訊。此外 ChatGPT 還會透過建立用戶的語言模型，來理解用戶的問題和回答方式，進一步提高回答的準確性和響應速度。
五、開放性
Google 助理和 Siri 的開放性相對於 ChatGPT 較低，因為畢竟受限於它們的原始平台。ChatGPT 則是一個開放式平台，可以透過 API 或其他方式與不同的應用程式進行合作，帶來更多樣化的應用和開發。例如，ChatGPT 可以用於機器翻譯、文字生成、智慧客服和智慧對話機器人等應用之中。
那麼 ChatGPT 的可塑性既然如此高，是不是就很好用?
我們這樣說好了，相較於 Google 助理與 Siri 來說，ChatGPT 或許對於文字的組合和理解更多變，我們分別測試了幾個以科技、心靈雞湯、科普等主題來嘗試，我們也發現對 ChatGPT 來說，這些的確都難不倒它，甚至剛剛示範過我們還可以直接指名要「國小六年級程度」以及「明確作文題目」條件來請 ChatGPT 完成一篇作文。
的確，ChatGPT 的文章架構、內容等都讓人感到相當驚艷與有參考價值，不過也許 ChatGPT 還在學習階段，我們除了能夠幫助它來做內容和使用上的改進，對使用中文的我們來說 ChatGPT 的中文學習上偶爾還是會發生出現簡體中文的文字與用詞，因此這或許也是目前我們 “人類智慧” 能與人工智慧的 ChatGPT 一搭一唱（一個校稿、一個產稿）的最佳合作模式之一。
