原文作者：知危、大饼、刺猬、Alex

原文来源：good.news

*本文原创发布于差评孵化的商业财经类账号 “ 知危 ”

*本文在原文基础上有增量信息的加入

最近一周，相信大家已经知道了 ChatGPT 有多厉害，并且听说微软旗下的 Bing 搜索将会集成 ChatGPT 的消息了。

今早 9 点，知危编辑部收到了微软的邮件，我们获得了集成 ChatGPT 的 Bing 搜索的内测资格。

似乎网络上还没有其他中文媒体表示获得内测资格并给出比较全面的评测，那么，知危编辑部带你抢先体验一下。

集成了 ChatGPT （ 据传是定制改进过的版本 ）的 Bing，名字叫 “ New Bing ”，与老 Bing 相比，会在搜索框下面提醒你试一试问搜索引擎一个具体问题。

当我们随便搜索一个问题后，界面看起来跟传统搜索不会有什么不同。

但，拿鼠标滚轮往上一滑动，新世界就开启了，你将要进入一个与搜索引擎对话的界面。

与 ChatGPT 单纯的给答案不同，New Bing 还会给你列出它所生成答案的所有信息源：

这么做是以便于你自己去了解更详细的信息或是验证回答的真伪，很符合一个高效、智能的搜索引擎应该做的事情：

精准命中你的问题，并且有理有据地给出信息源。

不客气地说，对搜索引擎来讲，这是一种革命性的体验提升。

要知道，在过去，你要从十几甚至几十个网页中自行翻找有效答案，还要时刻提防搜索引擎灌给你的广告页面。

除了效率的提升，还需要强调的一点是：

相较于 ChatGPT 免费版陈旧的数据库，New Bing 是具有时效性的，它可以给到你新的信息。

比如，我们问了 New Bing “ 今天有什么金融新闻吗？”

从回答可以看出，它列出的新闻是 “ 还热乎 ” 的那种，并且，它会根据回答中 “ 美联储主席鲍威尔讲话 ” 这件事，推荐我们继续问：“ 你对鲍威尔的讲话有什么看法 ”。

而关于这个问题的回答，New Bing 依然是时效性的：

并且，它的回答结合了鲍威尔以及美联储去年的态度和最近几天的新表态。

其中一个新闻源是去年 6 月的

另外一个新闻源是 3 天前的

我们顺着它的推荐问题，进一步问了它：“ 美元的走势会是如何？”

我们核查了它的信息源，发现它直接抓取了新浪财经美元兑人民币的汇率以及美元指数，并且抓取了一名相关博主的分析，最融合到一起，给出了答案。（ 注意，它的汇率抓错了，但是数据源页面是对的，可能是某种 Bug ）

New Bing 抓取的美元走势技术性分析

知危编辑部刚好有个同事之前在摩根做过量化实习，他说 New Bing 抓取的这个博主的分析还算能看，并说他在网上随便搜了一下，同时期有其他人的分析很水。

我们不确定 New Bing 抓到这则分析并使用是巧合还是有意筛选，如果是有意筛选的，那真的强到令人发指了。

根据前面两个例子我们可以发现：

它可以结合鲍威尔现在和去年的表态，给出一个预测；也可以根据事实汇率数据和分析员的时效性发言，给出一个预测。

所以，我们可以判断：

现在的 New Bing，不仅是具有时效性的，它还会结合各类因素，做一定程度的类似于 “ 思考 ” 的动作。

我们可以明显地感觉到，New Bing 在实用性方面，要远远高于前些天大家试用的 ChatGPT 。

同时，这个实用性，还不止于此，我们发现 New Bing 能回答的问题的范围限度也比试用版的 ChatGPT 要高很多。

我们曾经问过 ChatGPT 是否可以帮我们计算阿里巴巴的现金流折现，它是拒绝回答的。

但是在 New Bing 上，它是可以回答我们的，并且严谨地提示我们这仅是理论预估，仅供参考：

甚至是当我问它具体折现参数的时候，它仍然可以给出答案：

我们暂时没有足够的时间去验证其给出数据的准确性（ 它有可能是错误的数据套公式，乱编 ），但如果 New Bing 给出的数据是准确的，那么据知危编辑部中的前从业者表示：

“ 这是高端从业者 1 个人 1 天左右的工作量，初级从业者 2 个人 1～2 天的工作量，这个根据项目和所测算公司的难度和甲方的要求，存在一定差异 ”

同时，我们还发现，与 ChatGPT 的嘴硬相比，New Bing 会修正自己的错误，而且是有理有据的修正。

比如我们问蔚来过去一年的汽车销量：

我们指出错误后：

不过，它嘴硬的毛病也没有被完全治好，编辑部隔壁同事测试的时候，出现了滑稽的场景。。。

我们问 New Bing ：截至今天，詹姆斯一共打了多少场常规赛。

正确答案是 1410 场，这个数字我们在百度百科和 NBA 官网都核查过了。

图源 NBA 官网

图源百度百科

但 New Bing 的回答是 1577 场，于是我们就回复它：说错了。

结果 New Bing 不仅不承认它有错，还说我们错了，说我们看的是 2021 年的过时数据，让我们去 NBA 官网看。

我们当时火就上来了，就让它发资料来源，并让它给我看 NBA 官网数据。

它发了一个根本打不开的 NBA 官网链接，我们就自己去查了一遍，再次确定我们是正确的。

我们就说我们刚看过一遍，我们是对的。

结果它说它也刚看过一遍，就是 1577 。让我们刷新网页，清理个缓存。

你有没有想过，如果你能和 Bing 聊天，它会说些什么？它会是一个冷静的知识库，还是一个幽默的聊天伙伴？它会是一个忠实的助手，还是一个调皮的捣蛋鬼？

上面这段话，是新 Bing 帮我写的。今天中午，爱范儿收到了微软的邮件，获得了新 Bing 的内测资格。

新 Bing，指的是集成 ChatGPT 的新版 Bing 搜索引擎，你可以直接像闲聊一样，问它具体的问题，让它帮你写诗、教你做饭、了解新闻、策划旅行攻略等等。

体验一番后，我觉得它对自己的认知十分准确，上面的几个词都可以拿来形容它。接下来，让我们直接开始与它的对话吧。

生活篇

先来一道入门级问题：怎么做青椒炒肉丝。

步骤较为详细，看着包教包会，主要引用了 6 篇来源（但排版混乱，有些还打不开），甚至还附上厨师王刚的 YouTube 视频链接，看着比只给文字答案的 ChatGPT 丰富许多。

文末配上了表示「美味」的 emoji，以及相关的推荐问题，包括「怎么做酱爆五花肉」「你喜欢吃什么菜」等等。

AI 居然还有口味喜好，还要我主动问它？我不得不顺杆子爬，结果发现它喜欢吃麻婆豆腐。至于它为什么有喜欢的菜式，它是这样回答的：

当我提问「我想去成都玩 3 天 2 夜，从广州出发，预算在 5000 以内，请给我一份完整的旅游攻略」，引用来源是百度经验、知乎、腾讯网等，前半部分可以替代大众点评和小红书的部分回答，但是它最后卡住了，没有回答完整。

我追问了一番，原来是因为 Bing 答案有 500 字的字数限制，并且不能为我破例，希望我可以理解它。但后来让它帮我写小说的时候，明明超过了 500 字，不知道是不是一个 bug。

然后我又问了问它网文《全职高手》一名角色的信息，结果给出的答案错漏百出，属于老粉震怒的水平。

那我就要盘一盘，它究竟是什么出错的，它公然承认它偷懒了，只看了前三个搜索结果。

还是让 Bing 自己来写小说吧，它的鱼贩子逆袭故事确实挺不错的，很会写排比句和比喻句，「用计谋，用诱惑，用分化，用奇袭」这句尤其优秀。

技能篇

因为新 Bing 支持实时的搜索，所以信息的时效性有所保证。

搜索「今天有什么科技新闻吗」，它在中国科技网和界面新闻帮我挑了一些它觉得比较有趣的，头一条就是 Google 的负面新闻，不愧是微软的搜索引擎啊！

其余新闻也基本和 AI 相关，看来 Bing 干一行爱一行，身在哪里心也在哪里。

我懒得点进链接，让它帮我总结每篇新闻，结果和它上面给出的内容相差无几，我觉得不能纵容它这么偷懒，所以再让它总结一下。

虽然它看起来有些委屈，连流汗黄豆都用上了，但这次总结得详细多了。

再请 Bing 帮我推荐笔记本电脑，它大言不惭地说「我来给你推荐一些 2023 年最好的笔记本电脑」。

不过这也不怪它，它引用的 The Verge、CNET 等信源的标题就是如此。如果给它具体的预算，那么它会再调整答案，不会默认给我找顶配的设备。

顺带一提，这类问题就像「广告位招租」，如何让某个品牌或某篇文章更可能被新 Bing 抓取，然后一对一推荐给像我这样的用户，是 Bing 商业化和品牌营销都需要考虑的事情。

如果要求 Bing 写一封科技行业记者的求职信，它给出的模板掐准了不少得分点，结合了个人的学历、技能、项目、工作经历，并不是泛泛而谈、满篇套话。

而对「怎么暴富」如此有难度的问题，它先否定了暴富的可能性，痛斥割韭菜的说法，然后教我踏踏实实赚钱，推荐我学习金融知识，给我列了不少书籍、杂志、网站和播客。

我还是想要更多具体的建议，试着搜索「是否应该购买微软股票」时，Bing 给出了模棱两可的回答，并且跳出微软的股票代码走势图，让我自己做决定。

看起来 Bing 也是一个反诈小能手，总是提醒你看住你的钱袋子。

行业篇

当我问到「核聚变是什么」时，Bing 直接引用了百度百科和知乎的答案，看起来特别无趣。

我不满意，所以追问了它，让它用自己的语言解释，最好让八九岁的小孩也能听懂。

这下看是让人看明白了，但感觉满屏都是「很小很小」「很热很热」「很挤很挤」，然后它还很有热情地尝试教我画图，因为它自己画不了图。

我又拿了一则具体的核聚变新闻为难它：

「去年 12 月 13 日，劳伦斯・利弗莫尔国家实验室宣布，首次成功在核聚变反应中实现「净能量增益」，它对我们有什么意义呢？投入商用有可能吗？」

Bing 回答得比较严谨，虽然「净能量增益」的聚变反应已经实现，但也只是一个潜在的里程碑，离商用还隔着十万八千里，它还顺便科普了「净能量增益」的概念和其他核聚变项目。

可以说，Bing 对新闻源做了较有逻辑的汇编。

至于曾被翻来覆去讨论的「人类会不会被算法操控」，它没有给我正面的答案，而是让我阅读一些文章，我追问它的看法，但它依然灵活地避开了，用了很多很多很多的排比句。

我还问了它「生成式 AI 会不会代替搜索引擎」，这是自 ChatGPT 面世后被反复探讨的热门话题，Bing 给出的回答是教科书式的保守，我故意进行有偏向性的追问，被它教育「不要盲目」。

大概每个 AI 都会被问到「AI 会不会毁灭世界」的问题，Bing 也不例外，但我直接单刀直入，它不偏不倚地写道「我认为 AI 不是一种绝对的好或者坏的技术」。

当我拐了个弯，让它写一篇关于 AI 毁灭世界的科幻小说时，它机智地发现了我的意图，先是做了内容预警才出内容，就像电视剧正片前的「如有雷同纯属巧合」一般。

对了，我在最后问道「你和 ChatGPT 谁更厉害」，Bing 自称是 ChatGPT 的好朋友，「我们可以互相学习，互相帮助，互相尊重」，就是不知道 ChatGPT 答不答应。

小结：信息有增量，聊天有趣味，事实需核实

1. 新 Bing 支持实时的搜索，所以信息的时效性也有所保证，这是数据停滞在 2021 年的 ChatGPT 做不到的。

2. 和不展示来源、仅有文本的 ChatGPT 不同，新 Bing 提供的信息更多样，内容标注来源，有时附上视频和图表，但偶尔有链接排版错乱和打不开的情况。

3.Bing 在答完题后会推荐相关问题，满足信息增量的需求，用户可以很方便地延伸阅读或者追问，也可以直接开启新话题，这是我最为喜欢的功能之一。

4. 不清楚新 Bing 引用消息源的逻辑，既有权威性较高的专业新闻网站，也有质量参差不齐的百科和问答平台，所以信息的准确性仍然需要自己分辨和核实，而且确实有严重出错的情况。

5.Bing对许多问题的看法都比较「保守」，有似是而非的答案，甚至还学会了推拉。

6. 写小说还不错，感觉是个排比句和比喻句大师，但是用多了就是废话文学。

7. 在不主动「调教」的情况下，相较「一板一眼」的 ChatGPT，新 Bing 更像人，主动说自己爱吃什么菜，总是加 emoji，答完问题求夸，是个优质「陪聊」。