ChatGPT面临着来自微软Bing和谷歌的Bard的竞争，以下是这三种聊天机器人的表现，看看哪种最合适你。

当ChatGPT于去年年底推出时，它立即获得了广泛的关注，因为它为大众提供了免费的人工智能引擎，突然之间，任何人都可以输入问题，ChatGPT将在几秒钟内给出新颖的、类似人类的答案。从写一篇关于小红帽的文章，到写一首关于爱情的短诗，ChatGPT会以谷歌或Bing无法做到的方式说出答案。

传统的搜索引擎会填充一个与用户查询最匹配的网站链接列表，而ChatGPT通过查看大量数据集并使用大型语言模型（LLM）生成模拟人类反应的句子来提供答案。

截至今年1月，ChatGPT已拥有约1亿活跃用户，成为有史以来增长最快的网络平台，这推动了微软和谷歌的高速发展。微软的必应（Bing）之前在搜索市场的份额不到3%，但很快就采用了ChatGPT，将人工智能整合到搜索中。微软实际上将OpenAI的GPT技术授权给了必应。自那以后，它的流量增长了近16%。

其他产品也集成了各种形式的生成式人工智能，例如微软Word、Excel和PowerPoint中的“copilot”工具，以及谷歌的Gmail和Docs等工作空间工具的人工智能功能。Snapchat、写作助手Grammarly和WhatsApp也采用了人工智能。

不过，并不是所有的人工智能聊天机器人都是一样的。在下面的测试中，比较了使用GPT-4的付费版ChatGPT（免费版为3.5）的响应，以及使用必应搜索引擎内置的ChatGPT版本和谷歌自己的Bard人工智能系统的响应。（顺便说一下，GPT是“生成式预训练转换器”的缩写。）Bard目前还处于邀请式测试阶段，必应是免费的，但用户需要使用微软的Edge网络浏览器。

关键的不同点

虽然Bard、Bing和ChatGPT都旨在为问题提供类似人类的答案，但它们的表现各不相同。必应使用与ChatGPT相同的GPT-4技术，但它超越了文本字数限制，可以生成图像。Bard使用谷歌自己的模型，称为LaMDA，通常给出较少的文本密集型响应。（谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊表示，Bard将在不久的将来改用更先进的数据集PaLM。所有这些机器人有时都会犯事实错误，但在这三个机器人中，Bard是最不可靠的。

尽管ChatGPT和Bing都采用了相同的技术，但在两者上输入相同的查询不会返回相同的结果。这在一定程度上是生成式人工智能的本质。与旨在提升最相关链接的传统搜索不同，人工智能聊天机器人从零开始生成文本，从数据集中收集信息，然后创建一个新的答案。例如，如果你让一个聊天机器人连续两次写一首关于爱情的诗，每次它都会给你不同的答案。

微软发言人表示：“我们已经开发了一种与OpenAI模型合作的专有方式，使我们能够最好地利用它的力量。""我们把这种能力和技术的集合称为普罗米修斯模型。"

普罗米修斯模型将必应的搜索索引与GPT-4结合在一起，使其能够提供最新的信息，而ChatGPT的数据集只提供到2021年的信息。Bing还能让人们在平衡、创造性和精确之间增强对话风格。微软的代表无法谈论ChatGPT与必应相比的质量，但他确实表示，OpenAI对GPT-4的任何改进都受益于ChatGPT引擎。这位代表还表示，必应受益于微软的Azure人工智能超级计算技术，有助于统一搜索、聊天和Edge浏览器。

在Bing、Bard和ChatGPT中，OpenAI的服务是最好的诗句服务。ChatGPT不仅在散文上更丰富，在押韵和措辞上也更有创意。Bing和Bard的诗给人敷衍的感觉，而ChatGPT的诗给人的感觉是每个诗句都花了时间和心思。

有趣的是，Bing允许人们扩展创造力的水平，当Bing被设置为“平衡”时，这首诗感觉陈旧而平庸，当设置为“创意”模式时，Bing选择了更华丽的语言，感觉不那么古板。它更接近ChatGPT，但仍未达到那个水平。

相比之下，Bard的诗句显得敷衍，很多词都是重复的，不太注意押韵和韵律。

分解复杂的话题

在一个测试中，Bing、Bard和ChatGPT向一名四年级学生解释量子物理。

在这三种方法中，ChatGPT在试图将量子物理的复杂性分解给一个年轻人方面做得最好，它用玩具用绳子绑在一起的简单例子来解释量子纠缠，即两个粒子即使在很远的距离上也连接在一起。

Bard为这个问题提供了最多的文本，但语言更复杂，对于一个四年级学生来说可能无法完全理解。Bard也陷入了同样的问题，他使用了“亚原子”和“比例”这样的难词，这些词对小学生来说可能太难了。

虽然没有一个聊天机器人在这个测试中表现出色，但ChatGPT给出了最容易理解的回答。

就目前来看，付费版ChatGPT是目前最好的聊天机器人。它给出的冗长回答比Bing和巴德的回答更人性化，但人工智能这些都是不断发展的产品，随着谷歌、微软和OpenAI为他们的人工智能提供更多数据并继续调整，我们应该会看到改进，在此之前，还是比较建议使用ChatGPT。