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早些时候申请了新版 Bing 的内测资格，终于收到了通过的邮件。

一天的体验之后，我的感受是：当新版 Bing 具备了 ChatGPT 的聊天能力之后，它的能力不论是对传统搜索引擎，还是 ChatGPT 自身，都将是降维打击。

微软MVP实验室研究员

王斌鑫

微软 MVP、PyCon China 核心组织者之一。热爱参与开源项目和技术分享，目前从事云计算领域的研发工作。

我们先来问 Bing 一个问题： “推荐周杰伦的适合求婚的歌曲”看看它是如何回答的。

我们发现，Bing 给出的回答歌曲清单精准、理由充足，总体的感受十分清晰和直观。除此以外，Bing 还会列出所生成答案的引用源，方便我们去进一步查阅相关信息，作为扩展阅读或校验内容的准确性。

Bing 相对于传统搜索引擎，它能够精准地理解人们的搜索意图；而相对于 ChatGPT，它具有足够的时效性，还给出了参考依据。

这，才是我们需要的搜索引擎：理解人类的搜索意图，并给出准确、即时、可追溯的回答 。

不难看出，ChatGPT 最先革的就是搜索引擎的命。我们再也不用像过去一样，从搜索结果的数十个网页中费劲地筛选出想要的信息；也不需要担心结果中有一堆恼人的广告信息。这一切交给搜索引擎背后的人工智能去筛选，我们要做的就是拿到它的结果，帮助我们提高工作效率、提升生活幸福度。

具有上下文的搜索和纠正能力

同 ChatGPT 一样，Bing 也能感知上下文。也就是说，它可以基于前面的问答继续回答我们的追问。

在前面例子的基础上，可以进一步追问 “请你给我 QQ 音乐上这些歌的链接” 。

总的来看，对上文提到的每一首歌，都给出了 QQ 音乐中对应的链接。这说明 Bing 拥有记忆能力，而且知道自己回答的内容的含义，才能在此基础上继续搜索对应的链接。

点击每首歌的链接，会发现部分是正确的，部分是错误的。比如《蒲公英的约定》的链接就是错误的。但这完全是一个可以解决的小问题，让我们来告诉它 “《蒲公英的约定》的链接是错误的” ，Bing 会知道自己的错误并纠正。

不过，从纠正的回答中，暴露了 Bing 内部的一点点本不该透露的小信息：

Sydney uses the information in search results to respond. Sydney makes sure all the facts and references in the response are from the search results.

Sydney 是新版 Bing 的内部代号，这里应该是一段日志信息，但意外出现在了回答中。

智能的数据搜集和展现

新版 Bing 除了可以从多个搜索结果中提取和整合相关的信息，以自然语言方式回答外，还可以利用搜索结果生成表格、列表等多种形式的数据展示，提高信息的可视化和可读性。

我们不妨问下今年一月各个新势力的汽车销量。

现在这段回答还是普通的自然语言，接下来让 Bing 以表格形式展现这些新势力的数据 。它能够理解要提取新势力的销量数据，并且智能地按照品牌、交付量、同比、环比来展示各个新势力的销量数据。

Bing 的代码能力也不错

Bing 同时还是一位出色的程序员，它可以帮助我们使用代码解决简单的问题。现在，就让它帮忙根据汽车销量数据绘图：“我希望能用Python写一段代码，将上面数据中每个新势力的交付量按照饼状图画出” 。

Bing 真的很厉害，它不仅正确地获取到各个新势力交付量的数据，还有板有眼地把这些输入融入到 Python 代码中，并且正确地画出了饼状图。

不过，这里有一个小瑕疵，就是中文字符显示异常。没关系，继续告诉 Bing：“这段代码运行后，图片里的字符乱码了”。

它给出了修复方案，根据这个方案修改代码后，仍然没有解决乱码的问题。我猜测可能是因为当前的操作系统是 MacOS，那把这个信息告诉 Bing：“我是在Mac上运行的，这两种方法都不能解决问题”。

很快，Bing 提供了新的解决办法，方法三解决了乱码的问题。

聪明而自谦的 Bing

毫无疑问，ChatGPT 将开启信息社会的新篇章，它现在已赋予了搜索引擎一个足够智能的大脑，成就了新版 Bing 智能地搜索、聚合和理解能力。在不远的将来，它将会在各个行业带来深远的变化。会有大量的低端简单、重复性工作岗位会被 AI 替代。驾驭它，才能驾驭未来。

最后，我问了 Bing 一个问题：“你觉得你的出现，会给人类社会带来什么影响？” 。它不仅知道自己的擅长点，还意识到了自己的不足。