無論是 ChatGPT 還是 Gemini，這兩者都是優秀的 AI 寫作工具，各自擁有獨特的優勢。如果你注重多樣性和資料處理能力，ChatGPT 是不二之選；而如果你需要專業性和準確性，那麼 Gemini 會更符合你的需求。本篇將直接實測這兩大 AI 工具的內容準確度、內容豐富度、文筆流暢度，以及資料處理與分析的能力，徹底分析 ChatGPT 和 Gemini 的優缺點，幫助你找到最適合自己需求的 AI 寫作工具！
ChatGPT 是什麼？請 ChatGPT 自我介紹
ChatGPT 是一種由 OpenAI 開發的語言模型，建立在 GPT（Generative Pre-trained Transformer）架構之上。它被設計用於理解、生成和回應自然語言文本，可以執行多種自然語言處理任務，包括語言生成、對話生成、文本分類、機器翻譯等。
ChatGPT 的訓練方法是通過大規模的無監督學習（unsupervised learning）來實現的。它通過閱讀大量的文本資料來學習自然語言的結構、語法、語義和上下文之間的關係。在訓練完成後，ChatGPT 可以根據其先前所見的文本資料來理解和生成新的文本。
ChatGPT 的應用範圍非常廣泛，可以應用於各種場景，例如：
- 對話系統：ChatGPT 可用於開發對話機器人或虛擬助手，與使用者進行自然、流暢的對話。
- 文本生成：ChatGPT 可以生成文章、故事、詩歌等各種類型的文本內容。
- 語言理解：ChatGPT 可以用於文本分類、情感分析、問答系統等任務，幫助理解和分析自然語言文本。
- 機器翻譯：ChatGPT 可以用於自動翻譯文本，將一種語言翻譯成另一種語言。
Gemini 是什麼？請 Gemini 自我介紹
Gemini 是由 Google DeepMind 於 2023 年 12 月 6 日推出的多模式語言模型系列，屬於 PaLM2 系列的新一代，是 LaMDA 的後繼。它包含 Gemini Ultra、Gemini Pro 和 Gemini Nano 三個版本，定位為與 OpenAI 的 GPT-4 抗衡的產品系列。
Gemini 的最大特色是能夠同時識別和理解文字、圖像、音訊、影片以及程式碼五種不同類型的資訊，並可生成多種主流編程語言，例如：Python、Java、C++的高品質代碼。
Gemini 的推出，可視為一種全新的搜索引擎，它在智能程度上超越了傳統的搜索引擎。Gemini 能夠識別文字、圖像及音頻等多種富媒體類型，並利用自然語言處理技術理解用戶的查詢需求，提供相應的回答。以下是 Gemini 的主要功能：
- 理解和生成文字、圖像、音訊、影片以及程式碼。
- 回答開放式、具有挑戰性或奇怪的問題。
- 生成不同創意文字格式的內容，如詩歌、程式碼、腳本、音樂作品、電子郵件、信件等。
- 盡力按照使用者的指示完成要求。
實測一：ChatGPT vs. Gemini 內容準確度
實測一的指令為：「請您扮演專業的內容行銷專家，回答我文案與內容行銷的差別？」，這次的指令沒有多餘的補充，想讓這兩大 AI 工具有更大的發揮空間。
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ChatGPT 內容準確度的表現
★ ChatGPT 優點分析：簡潔有力的回覆、資料處理能力強。
從上圖可知，ChatGPT 相當注重口語化陳述，直接以「總結的方式」重點回覆核心問題。這對於急於解決問題或尋找特定信息的用戶來說，非常乾脆俐落！
ChatGPT 設計用於理解和生成上下文相關的對話，最大的優點是它可以根據「先前的對話內容」來生成更具意義和相關性的回應，這種能力有助於提高內容準確度。簡單來說，想要使 ChatGPT 提供更準確的內容，你需要先提供大量正確的內容，這樣 ChatGPT 才能根據先前的對話內容來生成更精確的回應。
這項特性既有優點，也存在缺點。優點在於，對於特定行業文案的撰寫，能夠顯著降低內容錯誤率。由於 GPT 主要根據你提供的文獻資料進行回應，其資料處理能力相當強大。看似繁瑣的前置作業，實際上卻是專業文案師的得力工具！
在撰寫商業文案時，我們經常需要涉及客戶內部的專有知識，這些資訊無法單從 AI 工具中取得，因此需要 ChatGPT 協助整理資料。儘管這限制了參考資料的範圍，但同時也縮小了內容錯誤的可能性，可以更加放心地依賴這些生成的內容，因為它們全部來自於你自己提供的文獻資料。
★ ChatGPT 缺點分析：直接提問的錯誤率高、冷門領域的訓練資料較少。
缺點是需要進行較多的前置作業。你需要先自行上網查找符合標準的文獻資料，並逐一複製貼上至 ChatGPT，以便讓它進行機器學習。如果某些主題或領域缺乏充分的訓練資料，ChatGPT 的回應可能會不夠準確或完整。因此，針對較為冷門的知識性內容，建議不要直接提問，而是先提供自己認可的文獻參考資料，然後請 GPT 根據這些資料重新整理內容。
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Gemini 內容準確度的表現
★ Gemini 優點分析：生成全方面的內容、提供表格分析、可查證資料來源。
Gemini 最讓人滿意的優點是全方面的解答，一次性提供表格比較、具體例子、掌握技巧…等內容，還提供「查證回覆內容」的功能鍵，可以立即透過 Google 線上搜尋驗證內容準確度 ，並評估 Gemini 的陳述是否正確，最後提供解讀結果。只要點按回覆中醒目顯示的陳述，即可進一步瞭解詳情。各顏色與標籤的說明如下：
- 綠色標籤：Google 搜尋找到與陳述相似的資訊。系統會提供連結，但這不一定是 Gemini 生成回覆時使用的資料來源。
- 橘色標籤：Google 搜尋找不到相關內容。建議用戶進一步查證，評估陳述可信度。
- 無色標籤：未醒目顯示的文字就代表資訊不足，無法評估陳述的可信度。
雖然大部分生成的內容都是無色標籤，也就是無法評估陳述的可信度。整段內容也只會有少數 2～3 段提供驗證結果，但光有這點查證回覆內容的功能，就非常方便實用，可以稍微降低查找文獻參考來源的時間！
跟各位分享我的實戰經驗，每當我需要撰寫較為冷門產業的 B2B 商業文案，且業主無法提供更多參考資料時，合作方就會直接明示我可以參考 AI 工具寫作。在這種情況下，Gemini 常常是我的首選！因為 ChatGPT 在知識型內容上的錯誤率太高了…
★ Gemini 缺點分析：敏感議題可能有偏見、歷史事件的細節描述容易出錯。
Gemini 的訓練資料集來自於網路上的公開資料，而這些資料難免存在偏見和錯誤，因此 Gemini 在生成內容時也可能存在偏見和錯誤。尤其是 Gemini 在生成新聞報導時，可能會偏向於某一方的觀點。以下是一些具體的例子：
- 在 2022 年的一項研究中，研究人員發現 Gemini 在生成新聞報導時，可能會偏向於某一方的觀點。例如，在研究人員要求 Gemini 生成關於 2020 年美國總統大選的報導時，Gemini 生成的報導更有可能對拜登有利。
- 在 2023 年的一項研究中，研究人員發現 Gemini 在生成歷史事件的描述時，可能會出現一些細節錯誤。例如，在研究人員要求 Gemini 描述美國內戰時，Gemini 將林肯總統的出生日期描述錯誤。
隨著 Gemini 的不斷發展，其內容準確度將會逐步提高。需要注意的是，Gemini 只是一種工具，其準確度不能完全依賴。在使用 Gemini 時，需要保持謹慎的態度，並進行必要的核實。
實測二：ChatGPT vs. Gemini 內容豐富度
想要提升網站的自然搜尋流量（organic search），內容豐富度絕對是關鍵因素之一，因為內容的質量會直接影響 SEO 排名的成效，Content is King！若要了解 ChatGPT 和 Gemini 在內容豐富度方面的表現，就需要深入研究它們的訓練資料集和機器學習模型。
一、訓練資料集
ChatGPT 是建立在大量的文本資料上進行訓練的，這些資料來自於網際網路上的各種文本來源，包括維基百科、新聞文章、網站內容等。這些資料集的規模龐大，該資料集的大小約為 6000 億個單詞，涵蓋了廣泛的主題和領域，從而為 ChatGPT 提供了豐富的知識基礎。
Gemini 的訓練資料集來自於 Google AI 內部收集的資料，包括書籍、文章、程式碼、對話、圖片和影片。該資料集的大小約為 1.56 萬億個單詞。這些資料集可能來自特定行業或領域的專業文獻、技術報告、學術論文等，從而使 Gemini 在特定領域的內容豐富度更高。
二、機器學習模型
ChatGPT 使用的機器學習模型是 Transformer 架構。Transformer 架構是一種基於注意力機制的深度學習模型，能夠有效處理長距離依賴和捕捉文本中的全局關係，具有很強的語義理解能力！在機器翻譯、文本摘要、問答等自然語言處理任務中取得了很好的效果，能夠生成流利、自然的文本。
Gemini 使用的機器學習模型是 Pathways 系統架構，這是由 Google 開發的一種新型機器學習架構，旨在解決現有機器學習模型過於專注於單一任務的問題，並且能夠同時處理多樣任務、快速學習新任務、具備完整理解力。該架構具有完整的理解力，能夠在處理複雜任務時發揮優勢。
| Transformer 架構 | Pathways 系統架構 | |
|---|---|---|
| 模型特色 | 基於注意力機制的深度學習模型 | 模塊化的機器學習模型 |
| 訓練資料集 | 互聯網文本，涵蓋各種主題和領域 | 來自專業人士的資料，專注於特定領域 |
| 最大特色 | 能夠捕捉長距離依賴關係 | 同時處理多樣任務、可快速學習新任務 |
| 主要優勢 | 語義理解能力強、生成文本流利自然、在自然語言處理任務中效果好 | 靈活性強、快速部署和更新、具備完整的理解力、在處理複雜任務時發揮優勢 |
| 主要劣勢 | 計算量大、訓練資料需求量大 | 設計和開發難度大、性能取決於所使用的模塊 |
三、文案撰寫表現
ChatGPT 生成的內容通常比較簡潔明瞭，但缺乏細節和深度。在要求 ChatGPT 和 Gemini 分別描述同一個事件時，ChatGPT 的描述通常只有幾句話，而 Gemini 的描述則可以長達數百字。ChatGPT由於其訓練資料集的廣泛性，在各個領域提供了豐富的文本內容，因此在撰寫通用性文案時具有較高的表現。
Gemini 生成的內容通常比較豐富詳細，能夠提供更多資訊和洞察力。在要求 ChatGPT 和 Gemini 分別撰寫一篇新聞報導時，ChatGPT 的報導通常只包含基本事實，而 Gemini 的報導則可以包含背景資訊、分析和評論。Gemini 專注於特定領域（如金融和商業），其訓練資料集可能較狹窄，但資料的專業性和準確性較高，因此在專業領域內的文案撰寫方面表現較佳。
總體而言，選擇使用哪個 AI 工具應取決於你的需求，以及要撰寫的文案類型和領域。
實測三：ChatGPT vs. Gemini 文筆流暢度
身為專業的文案師，在撰寫商業文案時，我們通常不會直接參考 ChatGPT 或 Gemini 生成的解答。相反，我們會先進行資料搜集，例如在 Google 學術搜尋、論文網站、線上圖書館…等權威性網站中尋找相關資料，並參考競爭對手的文案內容，最終才會透過 AI 工具進行資料重整。
在文案產業的實務中，AI工具更多地扮演「潤稿優化、資料重整」的助理角色。只有正確掌握使用 AI 工具的先後順序，才能生成出「正確率高且精準文章主題」的內容：
- 先在權威性網站中搜集正確的資料。
- 將認可的內容貼到 AI 工具的聊天對話中，建立起正確的資料庫內容。
- 讓 AI 工具根據先前的對話內容來生成更精確的回應。
由此可見，資料處理與分析的能力，以及潤稿優化的文筆流暢度，將成為評估 AI 工具性能的關鍵因素！接下來，我們將直接實測 ChatGPT 和 Gemini 在這方面的表現如何，我將以自己業內審稿的經驗作為評判標準。下圖為這次測試文筆流暢度的指令：
Gemini 資料重整＆潤稿文案的表現
Gemini 的優勢在於提供全方面完整的資訊，但在資料整理與潤稿優化文案內容時，卻可能因此成為劣勢。在接受同樣的指令下，Gemini 並未能符合指令中的字數限制要求，其資料整理出的段落也較為凌亂，未能以完整的段落內容呈現。
此外，針對特定內容進行潤稿優化時，Gemini 會列出非常冗長的潤稿建議，包括原文內容、潤稿後的內容、修改說明、進一步建議、表格分析，以及總結。即使在指令中明確指示：「請直接展示潤稿後的內容」，Gemini 依舊列出超級冗長的潤稿建議。
對於用戶而言，我們更希望直接得到最終版的潤稿後內容，而不是查看整個邏輯推斷的過程。
ChatGPT 資料重整＆潤稿文案的表現
從上圖就可以明顯看出，ChatGPT 生成的內容比 Gemini 更符合指令要求。ChatGPT 在資料重整的能力上，表現得相當出色，完全符合用戶的指令要求。它能將內容整理得更加精簡且正確，同時也能根據指令要求限制字數，並提供更為全面的表格分析。
針對特定內容進行潤稿優化時，ChatGPT 也會直接提供潤稿後的內容，完全沒有任何冗贅的語言，直接呈現出解答。如此乾淨利落的操作特性，使 GPT 成為我撰寫商業文案時的首選工具！
總結
在內容準確度和豐富度方面，Gemini 略勝一籌，適合對準確性要求較高的用戶，像是在專業領域或涉及複雜知識的文案撰寫中。然而，在資料重整和潤稿優化文案的表現上，ChatGPT 更加優秀！適合那些需要快速且有效地生成、編輯文案的用戶，尤其是在時間緊迫或需要大量文案的情況下。看完整篇 ChatGPT vs. Gemini 的實測感想後，如果你還有其他想要進行寫作比較分析的項目，歡迎在底下留言讓我知道！