該用 Google 搜尋，還是問 AI？

你有個問題想問。你會像過去二十年那樣打進 Google，還是直接問 AI，讓它把答案告訴你？

愈來愈多人選了第二種。根據 Pew Research，現在大約有一半的美國成年人會用 AI 聊天機器人，比兩年前的約三分之一大幅成長。而 Google 也沒有閒著：出現在搜尋結果最上方、那種聊天機器人風格的回答「AI Overviews」，如今大約每 10 次美國搜尋就有 6 次會出現。「搜尋」和「提問」之間的界線，正快速變得模糊。

那你到底該用哪一個？老實說，答案是：兩者各有各擅長的工作。以下就告訴你怎麼挑，不必想太多。

傳統 Google 搜尋還是比較強的時候

Google 花了數十年，把一件事做得很好：快速又準確地帶你到你需要的那一頁。對很多日常問題來說，這正是你要的。

遇到下面這些情況，就用一般搜尋：

• 你要的是能快速查證的事實。 營業時間、比賽比分、電話號碼、電影上映日。你要的是來源本身，而不是一段關於它的說明。
• 是在地的，或此刻正在發生的事。 「附近有開的藥局」「火車有沒有誤點」。即時、依所在位置提供的資訊，正是 Google 最擅長的。
• 你要購物。 比價、看評論、找哪裡能買。你想直接到真正的商品頁面。
• 你需要原始來源。 一則新聞報導、一份官方表格、一份特定文件。你想自己點進去看，而不是拿到別人轉述的摘要。

有趣的是，這正好符合大家早就有的習慣。就算 AI 的使用量爆增，大家還是傾向把快速查詢、找網站、購物留給 Google，把比較麻煩的事交給 AI。這就帶我們看另一面了。

問 AI 比較聰明的時候

當你真正想要的不是十條連結時，AI 最能發揮。你不是想「找到」什麼，你是想要它幫你做好、解釋清楚，或幫你寫出來。

遇到下面這些情況，就問 AI：

• 你需要用白話解釋。「用非法律人也聽得懂的方式解釋這條合約條款。」AI 會依你的程度回答，還能讓你接著追問。
• 要讀的東西太多。 把一篇長文章、一份報告或一整串電子郵件貼上去，幾秒就能拿到重點。
• 你想做出點什麼。 一封電子郵件的初稿、一則生日祝福、一份餐點計畫、一小段程式。搜尋幫你找例子，AI 直接幫你把東西寫出來。
• 問題很模糊或很個人。「幫我為一家帶著幼兒的家庭規劃三天的里斯本行程。」這是一場對話，不是一組關鍵字。

最大的改變在於你可以來回討論。對答案沒把握嗎？你可以請它換個說法、講短一點，或再試一次。搜尋框可做不到這點。

用 Google 還是問 AI？一張速查表

陷阱：AI 就算錯了也講得很篤定

這裡是最容易忽略的地方。AI 很會解釋，而且很有自信，這是個危險的組合。它會用講對事情時那種平靜、篤定的語氣，同樣講出錯誤的事實。

這可不是憑感覺說的。2025 年 Columbia 大學 Tow Center 測試了主要的 AI 搜尋工具，發現超過 60% 的嘗試把來源搞錯，有時還捏造出根本不存在的連結，而且做這些事時通常都一副信心十足的樣子。AI 也可能憑空生出細節，這個特性值得了解一下，如果你想知道 AI 為什麼有時會編造內容，可以看看這篇。

一個簡單的原則：事情愈重要，就查得愈仔細。食譜點子？沒問題。藥物劑量？每次都要查證。

多數人漏掉的訣竅：別只靠一個 AI

多數人會挑一個 AI 應用程式，然後就一直用，就像當初挑一個搜尋引擎一樣。但 AI 模型並不是可以互相替換的。把同一個問題問幾個模型，你常常會得到明顯不同的答案，因為它們的訓練方式不同，擅長的事情也不同。

有的模型也許能寫出更有溫度的電子郵件。有的可能會把棘手的問題想得更周全。還有的，遇到簡單問題時回得更快。如今已經沒有唯一最強的 AI 模型，所以只靠一個，就會錯過更好的答案。

實用的解法是：手邊留著幾個，遇到答案很重要時就多問幾個。Chatday 就是為此而生：在同一個地方用 GPT、Claude、Gemini 和 Grok，還能在對話中途直接切換，不必在各個應用程式之間複製貼上。

想看看它們對同一個問題的回答差多少嗎？把幾個並排放在一起比較看看。

還有一件事值得知道：大多數模型都有一個又快又便宜的版本，和一個比較慢但更聰明的版本。如果你好奇什麼時候該用哪個，這裡有快版與聰明版 AI 模型的差別。

所以，Google 還是 AI？

兩個都用，而現在你知道什麼時候用哪個了。要快速、在地、可查證的資訊，以及想看到真正頁面的時候，用 Google。要解釋、摘要、寫東西，以及那些需要來回討論的開放問題，就用 AI。而當答案真的很重要時，別只靠一個模型。多問幾個、比較一下，再挑出答對的那個。