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：
Sydneyusestheinformationinsearchresultstorespond.Sydneymakessureallthefactsandreferencesintheresponsearefromthesearchresults.
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。
