去年 Google 推出自家 AI 功能 Bard,並沒有引起太多注目,當時大家目光都放在 Open AI 的 ChatGPT, 生成式 AI 開發引領風騷,加上市場追捧競逐 AI 功能,Google Bard 成了雷聲大雨聲小的後起者。
Bard 推出的時候,我曾小小試用一下,答案是不至於答非所問,但可能太過空泛而顯得不夠實用,沒有讓人想繼續用的動力。後來去年底 Google 把 Bard 改名為 Gemini,強調擁有最強大的 AI 模型,能運用它的推理能力回答世界各地提問的難題,能夠處理文字、音訊、程式碼、圖像及視訊等複雜應用。
據聞今年 Gemini 1.5 多項測試接近 GPT-4,不曉得是不是 Google 把產品改名就改運了,但原本將代碼開放給內部研究人員後,卻因測試不夠周全,出現不少圖像生成的事故,像是把美國國父華盛頓變成黑人,引起軒然大波,於是2月就暫停圖片生成服務,可見 Gemini 還沒嶄露頭角,AI技術的可信度馬上備受質疑。
Google 雖在 AI 搜尋的開發進程落後一截,發佈後又接連出包,即使如此,我認為 Gemini 只要調整研發結構,依現有多年的搜尋優勢,加強 AI 可靠度,還是大有可為。
Gemini AI 側邊欄下載→https://chromewebstore.google.com/detail/gemini-side-panel/haapcgopkcpkekndibmagiobpbikmfbl
當 Gemini AI 推出 Chrome 擴展套件,我當下就安裝測試,在 Gemini 的場子我腦子想問的問題竟是問它覺得 Perplexity 怎樣,而 Gemini 的回答沒有讓我失望,開頭坦白說 Perplexity 是一個有潛力的 AI 工具,我絕對沒有看錯,接下來的評論都是持正面角度來解析,沒有排他性的負面說明。
以圖搜尋
另一個我認為 Gemini 的優勢來自 Google 長久以來以圖找圖的技術,上傳一張電腦下載的圖片問它在哪裡,由於我早就知道答案,檢視 Gemini 的回答四平八穩,連現象產生原理都說明完整,這讓我對 Gemini AI 功力大大有信心。
我一邊寫文章,看到某些名詞或解釋不懂,我就打開 Gemini AI 隨伺在側,所產生的答案內容可以複製到筆記,或以分享的方式傳送到文件或以產生公開連結。甚至可以按修改回覆,看你需不需要答案精簡點、長一點,甚至可以專業點或更口語點,讓 Gemini 多受訓練,讓語言生成更貼近需求。
日常使用範例
有時我看到不懂的外文,我就貼上去問 Gemini ,大大幫助我瞭解外文內容,或在咖啡店吃到可麗露回味無窮想回家做做看,問問 Gemini 有哪些步驟,說明相當清楚,只是看完之後我打退堂鼓放棄了,還是買現成的回家就好。於是我直接問 Gemini 台北哪裡買好吃的可麗露,何必自己做還會做失敗呢。
疑難問題解決師
以這樣的問法可以真的把 Gemini AI 當成解答生活日常疑難雜症的聊天機械人,問得愛不釋手,在鍵盤一直問下去。至於 Perplexity 我仍是很看好,它有它的優點設計,像是相關問題會列在下方,還能把相關問題蒐集在一起,雖然不能上傳圖片(屬於付費功能),我對 Perplexity 的答案品質感到還滿意。照目前來看,既然 Perplexity 和 Gemini 各有擅長,擴充套件就通通都用,突然覺得我提問越來越隨性了,想到什麼就問,搜尋速度越來越快,產生內容也越來越多元,資訊收集變得有趣多了。
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