ChatGPT有多強?對手Google實測可以當「年薪500萬」工程師,Bard怎麼比拼?
ChatGPT有多強?對手Google實測可以當「年薪500萬」工程師,Bard怎麼比拼?

Google正在測試新的AICG產品,這些產品可能會影響未來Google服務的樣貌,包括有一個新的聊天機器人,以及將這個聊天機器人整合到搜尋引擎的潛在方式。

根據外媒cnbc的報導,Google的雲端運算部門正在進行一個名為「Atlas」的計畫,是完全針對ChatGPT而來的。這些計畫包括測試一個內部名稱叫「實習生Bard」的聊天機器人,員工可以對它提出問題,並收到與ChatGPT類似的詳細答案。另外,還有一個產品部門一直在測試一種新的桌上型搜尋引擎的設計,可以用問答的形式來使用。

最近幾周,Google的高層一直在向更多員工徵求對這些工作的意見。根據CNBC採訪了相關人士,得到了更多細節。

Google與ChatGPT之間的對決,可以從先前的一次Google全體員工會議講起。當時因為ChatGPT突然流行起來,會議上有員工對公司在人工智慧方面的競爭優勢提出了擔憂。

ChatGPT它是由OpenAI推出的,這是一家位於舊金山的新創公司,不過背後有微軟的資金支持。

Google的人工智慧主管迪恩(Jeff Dean)當時告訴員工,ChatGPT提供的答案並不見得準確。而Google在提供錯誤資訊方面的「聲譽風險」要大得多,因此在行動上比一家小型創業公司要保守。

當時他也和執行長皮蔡表示,Google可能會在今年某個時候向公眾推出類似產品。Google的首要業務是網路搜尋引擎,該公司長期以來一直表示自己是人工智慧領域的先鋒。

實習生Bard(Apprentice Bard)

目前已知Google正在進行的一項工作就是在測試一個名為Apprentice Bard的聊天機器人,它使用了Google的大型語言模型LaMDA。

「為了應對ChatGPT的來襲,LaMDA團隊被要求將對應ChatGPT的工作列為第一優先,」CNBC表示一份Google的內部備忘錄寫道。「在短期內,這項工作優先於其他專案,」電子郵件繼續說,並警告一些員工停止參加與這無關的會議。

實習生Bard看起來與ChatGPT類似。員工可以在對話方塊中輸入一個問題,得到一個答案,然後對回答進行回應。根據CNBC查看的幾個回答,Apprentice Bard的回答可以包括最近的事件,這點因為ChatGPT並沒有連網的功能,因此還做不到。

例如,Google一個測試者就問了「實習生Bard」一個相當切身而且即時的問題:Google是否會有新一輪的裁員。(該公司先前解雇了12000名員工,占其員工總數的6%。)

「根據我的資料庫中的資料,Google不太可能在2023年進行新一輪的裁員,」Bard回應。「進行裁員一般是為了降低成本和結構,但公司的財務狀況良好。事實上,Google的收入在2021年增長了34%,公司的股價自2022年1月以來已經上漲了70%。」

Google版本的聊天搜尋引擎

此外,他們也在測試一個備用的搜尋頁面,可能會使用問答的形式來呈現搜尋的答案。這點應該是針對微軟結合了ChatGPT的Bing聊天機器人而來。

根據描述,主搜尋網頁面提供了五個不同的潛在問題提示,直接放在主搜尋欄下方,取代了目前的「好手氣」欄位。然後搜尋欄的最右端有一個小的聊天標誌。

當你輸入一個問題時,在搜尋欄的正下方會顯示一個灰色的氣泡把搜尋結果列出來,這比目前的條列式搜尋結果相比,提供了更類似人類的回應。在它的正下方,頁面建議了幾個與第一個問題相關的後續問題。然後在這個下面,則是傳統的Google搜尋結果:網頁標題以及連結。

「我們長期以來一直專注于開發和部署人工智慧,以改善人們的生活,」Google一位發言人說。「我們相信,人工智慧是基礎性和變革性的技術,對個人、企業和社區都非常有用,正如我們的人工智慧原則所概述的,我們需要考慮這些創新可能產生的更廣泛的社會影響。我們繼續在內部測試我們的人工智慧技術,以確保它是有幫助的和安全的,我們期待著很快在外部分享更多經驗。」

ChatGPT的能力可在Google被聘為3級工程師

此外,Google團隊也一直在測試LaMDA與ChatGPT之間進行對比。在一份文件中,披露了ChatGPT在程式設計的能力表現印象深刻。

「令人驚訝的是,ChatGPT在面試程式設計職位時,足以被L3錄用,」在一份比較LaMDA和ChatGPT的內部文件中,這份文件中指出ChatGPT的程式設計能力令他們印象深刻,足以擔任3級工程師,這份工作年薪高達18.3萬美元(約新台幣552萬)。而在同一份文件中並沒有說明LaMDA是否會有類似的表現,不過從語意上看來應該表現不及ChatGPT。

文件中還有一個例子,問這兩個聊天機器人,ChatGPT和AlphaCode(Alphabet子公司DeepMind擁有的一個編碼引擎)是否會取代程式設計師。

「不,ChatGPT和AlphaCode不會取代程式師,」LaMDA的回答,隨後是四段解釋,包括「程式設計是一項團隊工作」,雖然聊天機器人「可以幫助程式設計師更有效率地工作」,但它「不能取代偉大程式所需具備的創造力和藝術性」。

ChatGPT的回應也類似,稱「ChatGPT或Alphacode不太可能取代程式設計師」,因為它們沒有能力完全取代人類程式師的專業知識和創造力......程式設計是一個複雜的領域,需要對電腦科學原理有深刻的理解,並有能力適應新技術。」

還有另一個問題要求其按照魏斯·安德森(美國電影導演、編劇和監製,曾獲柏林影展最佳導演獎和英國電影學院獎最佳原創劇本獎)風格寫一個詼諧有趣的電影場景,扮演一個在香水店中被保全審問的店員。LaMDA以劇本的形式寫出來,而ChatGPT則以敘述的形式寫出來,但時間更長,更有深度。

當然了,以上的測試都還是ChatGPT在GPT-3時代的測試結果,而現在GPT-4推出了,恐怕這些測試也僅供參考,LaMDA也要追的更累了。

本文授權轉載自:T客邦

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

關鍵字: #Google
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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

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方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
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方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

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方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
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為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
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創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
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「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
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方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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