實測|哪款AI整理資料最厲害?評比ChatGPT 4o、Copilot、NotebookLM文本閱讀能力
實測|哪款AI整理資料最厲害?評比ChatGPT 4o、Copilot、NotebookLM文本閱讀能力

無論所在產業是軟體、硬體,還是屬於生產、零售或行銷,各行各業都必須隨時瞭解當今趨勢,以便跟上產業脈動。許多從業人員除了每日追蹤國內外新聞、參加產業研討會,也會藉由閱讀年度白皮書、論文等研究調查內容,來跟上產業趨勢。

然而,研究報告往往數十頁、數百頁起跳,在時間有限的情況下,是否可以運用 AI 來協助我們快速理解內容?使用時,又該注意哪些要點?本文將評比 ChatGPT 4o、Copilot、NotebookLM 3 款 AI 工具的文本閱讀能力,實測哪款 AI 最適合做為資料整理幫手,並嘗試提出合理的協作模式。

本次使用 SHOPLINE 的《2024 品牌團購全攻略》做為基礎文本,實測過程使用完全相同的資料來源、prompt,比對 ChatGPT 4o、Copilot、NotebookLM 三款 AI 的回答策略、深度與正確性。

為了符合不同性質的文本理解需求,實測將分為 3 個階段,依指令的複雜性,循序漸進進行測試:

  • 第一階段「提供文本細節」:詢問資料中明確提及的數據。
  • 第二階段「提出洞察分析」:賦予 AI 特定職位與使用情境,要求整理整份資料的關鍵洞察。
  • 第三階段「跨文本整合」:加入第二份文本《2024 台灣網紅行銷與社群趨勢洞察報告》,要求 AI 進行跨文本的整合,比對 2 份文本的相似與相異處。

第一階段:提供文本細節

第一階段從最簡單的資訊確認開始,詢問《2024 品牌團購全攻略》明確提及的「團購成長數據」。

prompt:請問今年臺灣團購的成長狀況如何?請附上數據佐證。

ChatGPT 4o

1-ChatGPT.jpg
圖/ 圖截自 ChatGPT

ChatGPT 4o 的回答簡潔有力,單純呈現團購市場的數據增長。

Copilot

1-Copilot.jpg
圖/ 圖截自 Copilot

Copilot 除了列出成長數據之外,另外納入文本中「各產業的團購表現」。

NotebookLM

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圖/ 圖截自 NotebookLM

NotebookLM 除了列出成長數據之外,另外分析了文本中提到「可能導致團購市場增長的原因」。特別的是,NotebookLM 主動提醒使用者需注意資料來源的數據計算方式。

整體而言,三款 AI 的資訊辨認能力都不錯,數據也正確無誤,但是回答的深度有所不同:ChatGPT 4o 的回答較為簡潔、直接明瞭,僅回答問題本身;Copilot、NotebookLM 則是更進一步,透過連結整份資料的不同內容,做出更具深度的回覆。

經過來回實測,發現 Copilot 的「資訊架構」能力較強,擅長將資料歸納成層級分明的結構化資料; NotebookLM 則是「批判思考」能力較強,除了列出資料內容外,往往會做出批評或提醒,例如點出某數據的調查方式可能不夠公允或完整等。

在第一階段,若是需要整理資料內容,推薦生成速度較快的 ChatGPT 4o,或是資訊層級明確的 Copilot;若是需要進行進一步的分析,則建議使用會引導使用者思考的 NotebookLM。

第二階段:提出洞察分析

第二階段賦予 AI「品牌行銷顧問」的角色,任務為提供重要的產業趨勢與相關數據給客戶參考,藉此瞭解 AI 推理使用者需求的能力。

prompt:你是一名專業的品牌行銷顧問,擅長為品牌規劃銷售策略,提高客戶營收、開展新的商業可能性。目前取得一份《2024 品牌團購全攻略》資料,需要從中擷取並整理出三個最重要的洞察,提供重要的產業趨勢與相關數據給客戶參考。

ChatGPT 4o

2-ChatGPT.jpg
圖/ 圖截自 ChatGPT

ChatGPT 4o 提出的三大洞察分為「團購經濟成長潛力」、「品牌電商團購的顯著成長」與「與 KOL 合作的效果顯著」,每項洞察皆附上 1 至 2 項相關數據。與第一階段相同,ChatGPT 4o 提供的內容是三者之中最簡短的。

Copilot

2-Copilot.jpg
圖/ 圖截自 Copilot

Copilot 提出的三大洞察分別為「團購市場的巨大成長潛力」、「年輕女性消費者主導團購市場」與「品牌電商團購的顯著成長」。相比 ChatGPT 4o,Copilot 增加了一個資料階層,引用的數據資料也較多。

NotebookLM

2-NotebookLM.jpg
圖/ 圖截自 NotebookLM

NotebookLM 提出的三大洞察分別為「團購市場持續穩定成長,品牌電商團購表現尤其亮眼」、「網紅/KOL 合作是品牌電商團購的主流趨勢」與「品牌商家利用團購達成多重目標,包含提升業績、增加品牌曝光以及接觸精準受眾」。

NotebookLM 是三款 AI 中回答篇幅最長的,並且在每項洞察後都撰寫出「分析」,進一步說明使用者應該如何解讀各項洞察內容。

與第一階段的結果類似,ChatGPT 4o 回答最為直接簡潔,Copilot 回答的資訊結構清晰,NotebookLM 除了整理出資料內容,更針對數據提出行動方針。雖然 NotebookLM 的分析其實不算深入,但整體而言,編輯認為 NotebookLM 最符合 prompt 所提供的「使用情境」,因此實用性、完整度最高。

第三階段:跨文本整合

在第三階段,AI 除了需要處理《2024 品牌團購全攻略》,還需要整合《2024 台灣網紅行銷與社群趨勢洞察報告》,並提出兩份資料的整合與分析。本次要求 AI 提供較初階的「相似/相異」資料比對。

prompt:你是一名專業的品牌行銷顧問,擅長為品牌規劃銷售策略,提高客戶營收、開展新的商業可能性。目前取得《2024品牌團購全攻略》、《2024 台灣網紅行銷與社群趨勢洞察報告》二份資料。你的任務是比對兩份資料,提出兩份中相似與相異的趨勢觀察或數據。

ChatGPT 4o

3-ChatGPT.jpg
圖/ 圖截自 ChatGPT

ChatGPT 4o的回答中規中矩,純粹抓出兩份資料相似的大方向概念,實際提及的數據資料不多。

Copilot

3-Copilot.jpg
圖/ 圖截自 Copilot

Copilot 依然十分堅持資料階層的清晰程度,然而內容方向比 ChatGPT 4o 更加模糊,數據資料也更少。

NotebookLM

3-NotebookLM.jpg
圖/ 圖截自 NotebookLM

NotebookLM 提供的內容依舊最長,抓出的相似處比 ChatGPT 4o、Copilot 多出一點(網紅/KOL合作的必要性),看起來整體分析更加完整。

乍看會認為 ChatGPT 4o 的回答頗為敷衍,然而仔細觀察會發現,ChatGPT 4o 回答雖簡短,卻是唯一在數據歸納與推理方面沒有出錯的 AI。

Copilot 回覆中出現錯誤的資訊來源與推理。回覆中寫到:「《2024 品牌團購全攻略》:提到疫情期間消費者購物習慣的改變,47.6% 的消費者轉向網路購物,這推動了網紅團購的發展」,然而《2024 品牌團購全攻略》全篇研究均未提及此數據。經確認,此數據來自臺灣趨勢調查發布之《第三級警戒下防疫新生活調查》,實為第三級警戒下有 47.6% 的民眾從實體轉換為網路購買,此外,調查也並未提及此數據與網紅團購之間的關係。

NotebookLM 也出現錯誤歸納的問題。回覆中提到「兩份報告都明確指出團購市場的持續增長」,然而《2024 台灣網紅行銷與社群趨勢洞察報告》其實僅提及網紅廣告預算上升,並未討論團購市場。或許網紅廣告預算上升、團購市場持續增長兩者確實有正相關,但 NotebookLM 的歸納依然有不小的問題。

在跨文本整合這方面,ChatGPT 4o 的整合內容中規中矩;Copilot、NotebookLM 則是出現不少東拼西湊的情況,並且出問題的部分十分細微,使用者很難一眼就能辨識出來,需要多加留意、仔細檢查。

目前判斷 AI 仍然會出現錯誤,並且若沒有細心查證,細微的錯誤非常容易被忽略。因此, 目前不推薦純粹倚靠 AI 來進行跨文本的整合分析。

3 款 AI 工具,該怎麼選?如何合作?

經過本次實測,《未來商務》編輯想要再度提醒讀者,AI 並非完美,而是如同人類一樣會犯錯,如何找出最合適的協作模式,才是我們目前需要面對的挑戰。因此,目前工作者與 AI 協作時,必須將「查證」列為必備過程;此外,下 prompt 時,可以加入「請勿使用文章中未提及的資料」做為提醒,盡量避免 AI 胡亂生成或引用其他無關資料。

那麼,針對閱讀文本、整理資料類型的工作,我們應該如何在 3 款不盡完美的 AI 工具中做出選擇?綜合考量使用方便性、完整性與分析能力,若是僅需簡單、快速確認具體數據,推薦使用 ChatGPT 4o;若是需要較複雜的資訊整理,《未來商務》編輯目前傾向使用 NotebookLM,不僅因為它的回答往往完整性較高,關鍵決勝點在於 NotebookLM 會自動抓出每個數據的參考內容,方便使用者對照查證。

NotebookLM對照.jpg
NotebookLM 會自動連結至資料來源處,方便使用者自行對照查證。
圖/ 圖截自 NotebookLM
ChatGPT 4o Copilot NotebookLM
回覆生成速度 ●●● ●●○ ●○○
單篇研究的資訊正確性 ●●● ●●● ●●●
多篇研究的資訊正確性 ●●● ●○○ ●●○
資訊分析能力 ●○○ ●●○ ●●●
跨文本整合能力 ●●○ ●○○ ●●○
人工查證便利性 ●○○ ●○○ ●●●

延伸閱讀:實測|AI搜尋引擎Perplexity、Liner、Felo收集資料哪家強?這款還能做社群搜尋!
微軟Microsoft 365個人及家用版能用Copilot了!3步驟快速上手「AI助理」

本文授權轉載自:未來商務

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科技創新守護海洋!犀牛盾以循環創新思維破解塑膠危機、賦能永續未來
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全球每年約生產4億噸塑膠垃圾,只有不到10%有被回收,其中約有1100萬至1400萬噸最終流入海洋。在十分有限的回收量中,約 8 成來自相對單純、流程完整的寶特瓶回收;反觀,同樣是高頻消費品的手機配件,回收率卻不到 1%。這個現象,對長期從事材料研究的犀牛盾共同創辦人暨執行長王靖夫來說,是他反思事業選擇的開端,也是突破的轉捩點。

「手機殼產業其實是塑膠產業的縮影!」他在2025 亞馬遜港都創新日的專題演講上直言。手機殼本質上類似一種快時尚商品,每年有超過十億個手機殼被製造,但產業並未建立材料規範,多數產品混用多種複合塑膠、填料與添加物,既難拆解、也沒有回收機制。結果是,一個重量相當於超過二十個塑膠袋的手機殼,在生命周期終點只能被視為垃圾。

王靖夫指出,連結構複雜的資訊科技產品,回收率都能達 45%,但手機殼明明是最簡單、最應該回收的產品,為什麼無法有效回收?這個命題讓他意識到,與其只做手機殼,不如正面處理塑膠問題本身,從材料設計、製程到後端回收再生,開創循環之道。

犀牛盾共同創辦人暨執行長王靖夫於2025 亞馬遜港都創新日分享犀牛盾如何回應塑膠挑戰、開創循環模式。
犀牛盾共同創辦人暨執行長王靖夫於2025 亞馬遜港都創新日分享犀牛盾如何回應塑膠挑戰、開創循環模式。
圖/ Amazon Web Services 提供

以材料工程打造手機殼的循環力

若塑膠要進入循環體系,前提是「材料必須足夠單純」。王靖夫很快意識到,問題不在回收端,關鍵在最開始的設計端。多數手機殼由多款不同塑膠、橡膠件甚至金屬等複合材料組成,無法被經濟化拆解,也難以透過現有流程再製。為此,犀牛盾在2017年起重新整理產品線,希望借鑑寶特瓶成功循環的經驗,擬定出手機殼應有的設計框架。

新框架以「單 1 材料、0 廢棄、100% 循環設計」為核心,犀牛盾從材料工程出發,建立一套循環路徑,包括:回收再生、溯源管控、材料配方、結構設計、循環製程、減速包裝與逆物流鏈等,使產品從生產到回收的每一階段,皆與核心精神環環相扣。

王靖夫表示,努力也終於有了成果。今年,第一批以回收手機殼再製的新產品已正式投入生產,犀牛盾 CircularNext 回收再生手機殼以舊殼打碎、造粒後再製成型;且經內部測試顯示,材料還可反覆再生六次以上仍維持耐用強度,產品生命週期大大突破「一次性」。

另外,今年犀牛盾也推出的新一代的氣墊結構手機殼 AirX,同樣遵守單一材料規範,透過結構設計打造兼具韌性、耐用、便於回收的產品。由此可見,產品要做到高機能與循環利用,並不一定矛盾。

犀牛盾從材料學出發,實現全線手機殼產品皆採「單 1 材料」與模組化設計,大幅提升回收循環再生效率。
犀牛盾從材料學出發,實現全線手機殼產品皆採「單 1 材料」與模組化設計,大幅提升回收循環再生效率。
圖/ 犀牛盾

海上掃地機器人將出海試營運

在實現可循環材料的技術後,王靖夫很快意識到另一項挑戰其實更在上游——若塑膠源源不斷流入環境,再強的循環體系也只是疲於追趕。因此,三年前,犀牛盾再提出一個更艱鉅的任務:「能不能做到塑膠負排放?」也就是讓公司不僅不再製造新的塑膠,還能把已散落在環境中的塑膠撿回來、重新變成可用原料。

這個想法也促成犀牛盾啟動「淨海計畫」。身為材料學博士,王靖夫將塑膠問題拆為三類:已經流落環境、難以回收的「考古塑膠(Legacy Plastic)」;仍在使用、若無管理便會成為下一批廢棄物的「現在塑膠(Modern Plastic)」;以及未來希望能在自然環境中真正分解的「未來塑膠(Future Plastic)」。若要走向負排放,就必須對三個路徑同時提出技術與管理解方。

其中最棘手的是考古塑膠,尤其是海洋垃圾。傳統淨灘方式高度仰賴人力,成本極高,且難以形成可規模化的商業模式,因此無法提供可持續的海廢來源作為製造原料。為突破這項瓶頸,犀牛盾決定自己「下海」撿垃圾,發展PoC(概念驗證)項目,打造以 AI 作為核心的淨海系統。

王靖夫形容,就像是一台「海上的掃地機器人」。結合巡海無人機進行影像辨識、太陽能驅動的母船作為能源與運算平台,再由輕量子船前往定位點進行海廢收集:目的就是提升撿拾效率,同時也累積資料,為未來的規模化建立雛形。

從海洋到河川,探索更多可能

淨海計畫的下一步,不只是把「海上的掃地機器人」做出來,王靖夫說:「目標是在全球各地複製擴張規模化、讓撿起的回收塑膠真正的再生利用。」也就是說,海上平台終究要從單點示範,走向可標準化、在不同海域與國家部署的技術模組,持續穩定地把海廢帶回經濟體。

犀牛盾CircularBlue™海洋廢棄物過濾平台初號機將出海試營運,盼解決沿岸海洋廢棄物問題。
犀牛盾CircularBlue™海洋廢棄物過濾平台初號機將出海試營運,盼解決沿岸海洋廢棄物問題。
圖/ 犀牛盾

他進一步指出,「其實這套系統不限於海洋,也可以在河川上。畢竟很多海洋垃圾是從河流來的。」未來若能推進到河川與港灣,將塑膠在進海之前就攔截下來,不僅有助於減少海洋污染,回收後的材料也更乾淨、更適合再生,步步朝向終極願景——隨著時間推進,海中垃圾愈來愈少,被撿起、回收後再生的塑膠會越來越多。

「我們已經證明兩件事的可行性:一端是產品的循環設計,一端是 AI 賦能海廢清理的可能性。」王靖夫笑說,塑膠管理命題不只為自己和公司找到新的長期目標,也讓他順利度過中年危機。「選擇改變,留給下一代更好的未來。」他相信,即便是一家做手機殼的公司,也能創造超乎想像的正向改變。

AWS 2025 亞馬遜港都創新日,集結產業先行者分享創新經驗。
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圖/ Amazon Web Services 提供

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