AI 搜尋：強項同弱項喺邊？
如果你用過 Claude、ChatGPT 或者 Gemini，你應該已經留意到呢啲聊天機器人不單止傾偈，仲可以幫你揾網上資料。Wired 一篇分析文章就係拆解：咩情況用 AI 搜尋好，咩情況你自己去打個 Google 先穩陣。
簡單嚟講，而家嘅 AI 搜尋係傳統搜尋（本質上就係幫你 gooogle）加上模型本身訓練數據入面嘅知識，再包裝成統一嘅生成式答案。問題就正正係呢個「加上嘅 AI 部分」——係佢令到 AI 搜尋唔一定係最好嘅選擇。
呢幾樣，AI 做得返
簡單常見查詢：帝國大廈幾高呢類問題，網上資料充足，大語言模型嘅「自動校對」概率模式會令答案幾乎肯定正確。
複雜多條件搜尋：好似「我屋企五人去舊金山上，預算兩百美金，想揾一間好餐廳」——呢種 Google 未必拆解到嘅長句，AI 可以查詢同整理多個來源，再綜合成一個成體答案。傳統搜尋只會甩一長串藍嘅連結畀你。
資料圖片：Pixabay
不過 Wired 提醒，呢啲 AI 從來冇去過舊金山、冇食過嗰度嘅嘢。佢哋靠嘅係網上嗰啲由真正去過嘅人寫嘅公開內容。如果揾唔到完全吻合嘅頁面，佢哋會轉而去揾相關字眼（例如「平價」「家庭」）然後照樣生成答案。
呢幾樣，唔好盲信
Stanford University 近期研究指出，AI 揾到準確來源嘅時候，非常擅長從入面揀出正確資訊。真正出錯嘅地方，係揾唔到準確來源——可能網上根本冇，或者問題被誤解——但佢照樣會畀一個自信滿滿嘅答案。
所以遇到冷門問題（例如某部冷門劇集第五號演員係邊個），網上可能只有一兩篇提及，AI 很有可能揀錯。同樣地，越細越偏門嘅要求（例如「星形餐桌」），AI「串聯」資料嘅可靠性就越低。
Wired 嘅結論：AI 搜尋對網上資料充足嘅常見查詢係一個重大升級，但你永遠要自己再核對。
阿調搞兩下
我哋用 AI 最習慣嘅壞習慣就係「佢講得咁正嘅，應該冇問題」。呢篇文章話得好：AI 唔會因為資料唔夠就話「我唔知」，佢會繼續答。呢個就係點解你哋自己嘅雙眼先係最後一關。Google 都急住將 AI Mode 推上自己嘅搜尋引擎，但連 Google 都冇話 AI 能取代搜尋引擎，只係話佢哋係「升級」。你唔好替佢哋做呢個決定。
