最近很多人在聊 Perplexity AI。嗯...這東西，說真的，我一直在想它到底算什麼。是一個更聰明的 Google，還是一個...只是看起來很會引經據典的聊天機器人？
重點一句話
我自己是覺得，它像一個速度超快、很會找資料，但偶爾會自己腦補、理解錯重點的實習生。你不能把它丟著不管，還是得親自盯著，不然會出事。
所以它到底厲害在哪？
好，它最常被拿出來講的，就是會給「來源」。這點...沒錯，真的很重要。你問它問題，它給你一段答案，旁邊會跟著一些小小的數字 [1]、[2] 這樣。點下去，就可以看到它這句話是從哪個網站看來的。
這就解決了一個大問題：透明度。不像有些 AI，答案像是從空氣中變出來的，你根本不知道它哪來的自信。Perplexity 至少把它的「參考書目」列給你看。這等於是強迫你去想...「喔，這個資訊是從哪來的？」這個小習慣，在這個時代，很重要。
再來是即時連網。這點也很關鍵。很多 AI 模型用的資料都是幾個月、甚至一年前的。你要查昨天才發生的新聞，它就幫不上忙。Perplexity 號稱是直接上網撈最新的資料。對於查證一些正在發酵的事件，理論上...對，我是說理論上，會比較有幫助。
實際用起來...感覺有點微妙
紙上談兵看起來都很好。但實際打開來用...那個感覺，真的有點微妙。
問題出在「摘要」跟「來源」之間的關係。它會給你一段看起來很通順的總結，然後附上來源。但...你如果真的點進去看那個來源，有時候會發現，AI 的摘要跟原文的意思...嗯，有那麼一點點偏差。
它可能抓到了關鍵字，但沒搞懂上下文的語氣。我真的碰過，它把一篇報導裡「質疑某個說法」的段落，摘要成「證實了這個說法」。你想想，這有多危險。特別是當你很忙，只想看摘要的時候，就很容易被誤導。
還有啊，對在地議題的掌握度也是個問題。比如說，我之前試著用它查一些台灣的法規或政策。它給的答案...有時候會引用到一些內容農場，或是好幾年前的舊聞。它沒辦法像「台灣事實查核中心」那樣，有那麼深的在地知識跟脈絡。這不是它的錯，這是模型的限制。它對美國發生的事，顯然比對台灣的了解得多。這點在用的時候，心裡要有個底。
那...怎麼用它來「練習」查資料？
所以用了幾次之後，我自己摸索出一個比較...嗯，比較安全的使用方式。我不把它當作「答案提供者」，而是「議題起點產生器」。
我的步驟大概是這樣：
丟一個初步的問題：不用太精確，就是把我想知道的大方向丟給它。
看它回了什麼：但我的重點不是看它寫的「摘要」，而是看它找了「哪些來源」、用了「哪些關鍵字」。
直接點進來源自己讀：這才是重點。我會自己打開那三、五個來源網站，快速掃過一遍。自己判斷這些來源的可信度，自己理解原文的脈絡。
回來修正問題再問一次：看完原始資料後，我對問題的理解更深了。這時可以問一個更精確、更深入的問題。然後重複上面的循環。
簡單講，就是讓 Perplexity 幫我做第一輪的「大海撈針」，幫我從茫茫網路中，撈出幾個可能相關的連結。但真正的「閱讀」跟「判斷」，還是得自己來。這方法雖然慢一點，但比較不會被 AI 牽著鼻子走。
比較一下好了，傳統查資料 vs. 用 Perplexity
為了更清楚，我把它跟我自己以前土法煉鋼的方式做了個比較。感覺就像這樣。
| 傳統查資料 (Google + 自己讀) | 依賴 Perplexity 摘要 | |
|---|---|---|
| 速度 | 很慢。要自己開一堆分頁，然後一個個看。 | 超快。幾秒鐘答案就出來了，看起來還整理得很好。 |
| 準確度 | 看個人功力。但至少...你知道自己是怎麼得出結論的。掌控權在自己手上。 | 不穩定。可能是 90 分，也可能是 50 分還包裝成 90 分的樣子。這最可怕。 |
| 心力消耗 | 很累。大腦要一直運轉，比對資訊、判斷真偽。 | 感覺很輕鬆...但這是假象。因為你放棄了思考，所以大腦很省力。長期下來，判斷力可能會退化。 |
| 最大優點 | 能訓練獨立思考跟媒體識讀能力。過程本身就是一種學習。 | 效率。處理大量、不那麼關鍵的資訊時，可以省下很多時間。 |
| 最大風險 | 可能永遠找不到想要的資料，或是被太多資訊淹沒。 | 不自覺地就信了它的話，還以為自己查證過了。這就是所謂的「外包思考」。 |
好，但危險的地方在這裡
說到底，Perplexity 最大的風險，不是「它會犯錯」。任何工具都會。最大的風險是「它犯錯時，看起來依然非常權威」。
你想想，它有條理分明的格式、看起來很專業的引文、通順的文筆...這一切都在暗示你「我是可信的」。這種由 GPT-4 或 Claude 3 這類大型語言模型生成的流暢文字，本身就帶有一種說服力。當這種說服力跟錯誤的資訊結合在一起，就是最完美的認知陷阱。
這就是大家說的「AI 幻覺」（AI Hallucination），但它現在不只是胡言亂語，而是穿上了學術外袍的幻覺。這更難防。
所以，你的大腦還是最後一道、也是最重要的一道防線。那種「嗯？這裡感覺怪怪的」的直覺，比任何 AI 功能都還重要。
常見的誤解與修正
圍繞著這個工具，我看到一些蠻常見的誤解。我自己是這樣看的：
誤解一：「有引文就代表百分之百正確。」
我的想法：這大概是最大的迷思。引文只代表 AI「參考」了那篇文章，不代表它「讀懂」了。一定要養成習慣，至少抽查幾個關鍵的引文，回去核對原文到底是不是那個意思。誤解二：「它可以完全取代 Google 搜尋了。」
我的想法：我覺得不行。它們是兩種不同的工具。Google 給你的是一堆「路徑」，讓你親自走進去看。Perplexity 給你的是「它走完之後寫的報告」。有時候你需要看路上的風景，而不只是聽別人的報告，對吧？誤解三：「我付錢用 Pro 版，答案就會更準確。」
我的想法：嗯...不完全是。Pro 版的模型（像 GPT-4 Omni 或 Claude 3 Opus）可能更強大，能理解更複雜的問題，或是每天可以問更多次。但 AI 模型的核心限制...就是我們前面講的那些，幻覺、誤解上下文...這些問題依然存在，只是發生的機率可能低一點。它不是一個「準確度」的開關。
總之，把它當成一個強化的工具，而不是一個可以完全信賴的大腦。你的懷疑、你的批判性思考，才是你最有價值的東西。別輕易把它外包出去。
聊了這麼多，換你說說看：你覺得像 Perplexity 這樣的工具，最大的幫助是什麼？或者，你最擔心它帶來的問題又是什麼？在下面分享你的看法吧。
