- ChatGPT是什麼？怎麼用？
- Google Gemini是什麼？怎麼用？
- NotebookLM是什麼？怎麼用？
- Microsoft Copilot是什麼？怎麼用？
- TAIDE是什麼？怎麼用？
- 怎麼挑AI工具？先想清楚使用情境
ChatGPT是什麼？怎麼用？
ChatGPT是美國人工智慧公司OpenAI於2022年11月推出的生成式AI聊天機器人，支援繁體中文問答、寫作、程式撰寫、翻譯與資料整理。上線兩個月突破一億用戶，目前仍是全球使用人數最多的AI工具，也是多數人接觸生成式AI的第一站。
ChatGPT的底層技術為GPT系列大型語言模型，目前已進入GPT-5世代。基本功能免費使用，深度研究、進階推理等需升級付費方案⋯⋯【點擊，了解ChatGPT完整功能與應用】
ChatGPT介面如線上聊天室，使用者以自然語言提問，數秒內即可獲得繁體中文回覆。圖片來源：截自ChatGPT
Google Gemini是什麼？怎麼用？
Google Gemini是Google於2023年推出的生成式AI聊天機器人，前身為Bard。如果你的工作和生活已深度綁定Google服務，Gemini的優勢會特別明顯——Gmail、Google文件、雲端硬碟可以直接串連，回答時也會主動引用即時網路資訊。
Gemini生態系目前最具代表性的應用是NotebookLM，可將文件、影片、音訊整合成互動式知識庫⋯⋯【點擊，了解Gemini完整功能與應用】
Gemini結合Google搜尋能力，可即時引用網路資訊回覆使用者問題。圖片來源：Google官方部落格
NotebookLM是什麼？怎麼用？
NotebookLM是Google推出的AI研究工具，底層採用Gemini模型。與一般聊天機器人不同，NotebookLM以使用上傳的資料為基礎進行分析。支援PDF、網站、YouTube影片、音訊、Google文件等多種格式，上傳後可要求摘要、找出主題關聯、生成問答或製作簡報大綱，回答時會標注引用來源。
NotebookLM最受關注的功能是「語音摘要」（Deep Dive），可將資料轉換成雙人對話Podcast形式；近期更新的影片摘要功能，則能將複雜議題濃縮成短影音，適合教學與簡報場景⋯⋯【點擊，了解NotebookLM影片生成教學】
NotebookLM以使用者上傳的資料為基礎進行分析，可生成摘要、語音討論與短影音，回答時附上引用來源。圖片來源：截自NotebookLM
Microsoft Copilot是什麼？怎麼用？
Microsoft Copilot是微軟推出的AI助理，前身為2023年的Bing Chat。
對已在使用Microsoft 365的工作者來說，Copilot的切入點不是另開一個聊天視窗，而是直接在Word、Excel、PowerPoint、Teams、Outlook裡呼叫AI，讓它摘要會議、草擬郵件、分析試算表。
開發者則可透過GitHub Copilot取得程式碼建議與除錯協助，是目前企業部署最廣泛的AI程式開發工具⋯⋯【點擊，了解Copilot完整功能與應用】
Microsoft Copilot整合於Word、Excel、Teams等Microsoft 365應用程式，可直接在工作流程中呼叫AI協助。圖片來源：Microsoft官網
TAIDE是什麼？怎麼用？
TAIDE（Trustworthy AI Dialog Engine）是台灣第一個本土大型語言模型，由國家科學及技術委員會主導，結合台大、陽明交大、中央大學等學術團隊研發，2024年正式開源釋出。
與ChatGPT、Gemini等國際模型最大的差異在於訓練資料：TAIDE以合法授權的繁體中文資料為基礎，強化台灣文化、用語與在地知識，也支援台語、客語與原住民語。目前持續更新，最新版本以Google Gemma模型為基礎進行訓練。【點擊，了解TAIDE完整功能與下載方式】
TAIDE以繁體中文與台灣在地資料訓練，是台灣第一個本土大型語言模型，開放產官學界使用。圖片來源：截自TAIDE官網
怎麼挑AI工具？先想清楚使用情境
如果是從零開始接觸AI，ChatGPT是最自然的起點。用戶基數全球最大，遇到問題幾乎都能找到現成解答，學習曲線最平緩。
如果想將AI嵌入既有工作流程，那就取決於慣用生態系。Google Workspace用戶可以選擇Gemini與NotebookLM，直接串聯文件、信箱、雲端硬碟；Microsoft 365用戶則能直接在Word、Excel、Teams裡呼叫Copilot，不需要另開視窗。
如果在意繁體中文品質與資料主權，TAIDE是目前唯一的本土模型選項。訓練資料全部經過合法授權，也是六個工具中唯一支援台語、客語與原住民語的模型。
工具沒有絕對優劣，選擇的關鍵是使用場景。Aiworks校長黃琇琳建議，想解決工具焦慮，要先釐清自己有沒有真正待解決的問題，再評估哪個工具最適合接入。實務上，跨用多個生態系已是多數工作者的常態。（延伸閱讀｜AI工具多到學不完？釐清目標優先，別讓學習焦慮掏空工作效率）
