五大理由證明Perplexity係最可靠AI聊天機械人！

5個理由點解我仍然鍾意用Perplexity AI過其他AI聊天機械人

你係咪重視可靠同深入嘅研究答案？我每次都會揀用Perplexity，而唔係ChatGPT或者Copilot。呢篇文章講解咗原因。

我由1970年代開始就接觸人工智能（AI），當年用Lisp語言做最尖端技術。近年，我同大家一樣都更加密切注視AI發展。AI確實好方便同有用，但佢有時會出錯，好似Google嘅AI系統曾經建議用家每日食「最少一粒細石」咁荒謬。又或者有啲AI突然「走火入魔」，例如Grok出現極端言論。就算我叫普通嘅聊天機械人幫我總結會議錄音，佢都會出錯。

所以我對AI嘅答案非常謹慎。不過我發現有個AI聊天機械人，佢嘅答案我可以好容易查證，確保大致準確，嗰個就係Perplexity。

呢點好重要，因為所有AI聊天機械人都係靠網絡上嘅資料訓練，難免會「幻覺」或講出錯誤嘅嘢。例如一份AI生成嘅夏季必讀小說清單，竟然包含咗10本根本唔存在嘅小說。Perplexity雖然都有幻覺，但佢重視可靠來源嘅數據。以下係我鍾意用Perplexity嘅五大理由。

1. 可靠嘅研究工具

我對研究工具好挑剔，因為我第一間公司係1978年成立，專做學術研究，當年用過DIALOG、NASA RECON同OCLC等線上資料庫。我嘅研究能力係成為成功記者嘅重要原因。依家Perplexity已經足夠好，成為我第一個信得過嘅AI研究工具。

舉個例，我做博士研究時探討咗20世紀初東非反帝國主義者Norman Leys博士，Perplexity俾咗我佢嘅生平簡介，仲指出詳細學術研究嘅來源。其他AI聊天機械人雖然提供咗更多資料，但好多時唔會講清楚資料來源，有啲甚至錯漏百出。對我嚟講，因為深入研究過，我可以分辨真假，但一般人未必識得分辨。

我建議大家用任何AI聊天機械人前，都試吓問佢啲你熟悉嘅題目，例如舊時嘅美式足球、星球大戰電影或者踢木屐舞，睇吓佢嘅答案係咪準確同有引用。Perplexity喺所有主題都做到呢點，無論係學術、投資定體育研究，都能答得深入又有上下文。

2. 來源同引用質素高

Perplexity最大優點係佢嘅資料來源。佢主要用學術研究同其他可靠來源，唔會將普通網民嘅意見等同專家嘅答案。用戶亦可以用免費嘅Focus功能調整搜尋範圍，例如只用學術資料避開Wikipedia，或者只睇YouTube教學片。

雖然其他大型聊天機械人如ChatGPT同Gemini都改善咗引用透明度，但Perplexity嘅引用依然最清楚，甚至會指明引用嘅Reddit貼文具體位置，方便用戶自行判斷資料可信度。不過所有聊天機械人嘅答案準確度都下降咗，因為佢哋嘅大型語言模型（LLMs）開始「學習」AI自動生成嘅資料，形成「垃圾入垃圾出」嘅惡性循環，業界稱之為「模型崩潰」。

Perplexity有個獨特功能：當佢搵唔到答案，會直接告訴你，唔似其他機械人會亂編答案，呢點令佢更值得信賴。

3. 答案深度同組織性強

我自己有啲冷門興趣，例如我覺得棒球名人堂應該接納Shoeless Joe Jackson。Perplexity雖然冇提及有關電影《夢幻成真》（Field of Dreams）或原著，但佢提供咗關於Shoeless Joe嘅支持同反對理由，並且推薦咗相關問題幫助我繼續深入研究，例如佢被禁賽嘅歷史、其他禁賽球員以及黑襪醜聞等。

用家可以用Collections功能整理研究資料，仲可以同最多5個同事或朋友分享筆記，方便團隊合作。

4. 同多個大型語言模型（LLMs）整合

Perplexity嘅Pro版（每月20美元）同Max版（每月200美元）用戶，可以自由選擇多個大型語言模型，包括OpenAI GPT-4.1、GPT-4o、Anthropic Claude、Sonnet 4.0、DeepSeek R1、Google Gemini 2.5、xAI Grok 4.0，仲有自家基於Llama 3.1 70B嘅Sonar模型。

免費用戶預設使用Sonar Large，先有有限次數試用高級模型。Pro用戶可以手動揀模型，或者用「Best Mode」讓Perplexity自動選擇最適合嘅模型，仲可以用「Pro search」做更深入嘅網絡搜尋，獲得更多來源。

Max版仲有更多高階模型，例如OpenAI o3-pro同Claude Opus 4。Pro用戶可以用DALL-E 3、Stable Diffusion XL同Flux1等模型嚟生成圖像。

Perplexity嘅價值喺於結合實時網絡搜尋同模型合成答案，提供最新且有引用嘅資訊，仲有互動功能例如追問、文件或圖片上傳同關聯回話。用Perplexity可以慳唔少錢，因為唔使訂閱多個LLM。

不過，如果你需要其他聊天機械人嘅特殊功能，例如ChatGPT嘅GPTs（自訂AI助手，可以同Zapier、Google Sheets、Slack等程式連接），Perplexity係用唔到嘅。

5. 優化嘅新聞同搜尋功能

雖然好多聊天機械人都能即時從網絡拉資料，Perplexity做得最好，會即時為每個查詢進行實時網絡搜尋，確保答案反映最新嘅資訊、新聞同發展，唔係用舊資料庫或者緩存結果。

佢用上下文搜尋技術，幫你做結構化嘅搜尋，令你更易搵到真正想要嘅答案，而唔係只係靠關鍵詞希望第一頁結果啱心意。

我個人覺得Perplexity嘅搜尋體驗遠勝Google，Google搜尋頁面經常充斥廣告同AI生成嘅垃圾資料。

哈佛商學院一份案例研究指出，Perplexity已經由一間細規模新創公司，快速成長為一個受歡迎嘅「答案引擎」，直接挑戰Google同其他搜尋引擎。研究報告讚揚Perplexity嘅「用戶導向、速度同質量」，係佢迅速被消費者同企業信任嘅關鍵。

如果你唔需要網絡或新聞搜尋，只係想問程式碼問題，Perplexity有個「Writing mode」專注用自家LLMs提供答案，類似ChatGPT。

總括嚟講，因為Perplexity喺詳細研究、語言轉換、文件摘要、簡單同複雜問題解答方面表現出色，而且仲可以用嚟寫詩、寫程式碼、寫電郵同文章，所以我優先選擇佢。

當然，佢唔係萬能，免費版唔包AI圖像生成功能，要用Pro或Max版先有基本圖像生成工具，但效果未必及得上專業AI圖像生成器。

如果你重視可靠同深入嘅答案，Perplexity絕對係首選。雖然佢唔係Google、Meta、Microsoft或OpenAI咁出名，但結果已經說明咗一切。

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評論與啟發

呢篇文章以資深AI研究者嘅角度，深入剖析咗Perplexity喺AI聊天機械人中嘅獨特優勢。佢嘅重點唔係單純講功能多寡，而係強調「可靠性」同「透明度」，尤其係資料來源嘅清晰引用，呢點喺現時AI盛行但誤導資訊頻生嘅時代尤其重要。

香港用戶面對眾多AI工具，往往難以判斷邊個可信。Perplexity提供可查證嘅資料來源，令用家唔再盲目接受AI答案，而係有能力自行判斷真偽。呢種設計理念值得其他AI產品借鑑。

此外，多模型整合嘅策略亦好有意思，因為唔同模型有不同強項，用家可以根據需要調配，打破「一刀切」嘅局限。呢種彈性將會係未來AI工具發展嘅重要方向。

不過，文章亦提醒大家AI模型面臨「模型崩潰」風險，即係AI開始學習AI生成嘅資料，導致質素下降。呢個警訊對全球AI生態都係警鐘，提醒用戶唔好過份依賴AI，仍需保留批判思維。

最後，Perplexity嘅成功亦反映出用戶體驗同資訊質量係吸引用戶嘅關鍵，唔係單靠品牌或資金堆砌。香港本地AI發展亦應該從用戶需求出發，注重實用性同透明度，先可以贏得市場同用戶信任。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。