TL;DR：最近的實驗（例如，以不同的設定向 ChatGPT 提出相同的問題十次）揭示了一個令人驚訝的事實：AI 並沒有提供一個明確的答案。它所提供的一系列回應會受到所使用的模型、記憶體設定和搜尋整合的影響。對於依賴 AI 做出策略性決策的企業來說，這種可變性是一個重要的警號。在 Mercury Technology Solutions，我們了解人工智慧是一個強大的系統，而不是一個神奇的八點球。我們的服務，包括Mercury LLM-SEO (GAIO) 和客製化 A.I. 整合解決方案，旨在協助您可靠且策略性地利用 AI 的潛力，確保您不只是「提示和祈禱」，而是建立一個有彈性、AI 知情的未來。
人工智能的發展速度令人振奮，ChatGPT 等工具正快速融入我們的日常工作流程和策略討論。但是，當我們擁抱這些強大的技術時，了解它們的細微差異是非常重要的。最近，一個富有洞察力的實驗引起了我的注意，它反映了我們自己經常進行的探索：多次向 ChatGPT 提出相同的問題 - 在這個案例中，「SaaS CMO 在 2025 年應該優先處理什麼問題以擴大市場份額？」但設定略有不同。結果如何？答案天差地別。
有些回應非常精彩，提供了精密的成長策略。其他則很基本，像是「多做內容」的指令。其中一個可能會讓人覺得像是匆忙編寫的 LinkedIn 帖子。 這不是 AI 的缺點，而是它的特性。這也讓我們深刻了解到在企業中真正運用 AI 的意義。
AI 變色龍：為什麼一個提示會產生許多真相
實驗者並不只是按下「重複」。他們切換記憶體功能、開關搜尋模式，並使用不同的底層模型（如 GPT-4、GPT-4o 及其變體）。 他們發現 AI 並非提供單一真理的單一實體。它更像是一種高度適應性、多面性的智慧，其輸出對查詢的條件非常敏感。
請考慮這些發現：
- 有些 AI 迭代提倡主宰 LLM 搜尋（我們 Mercury 深深沉浸在這個領域中，提供 LLM-SEO 服務）。其他則仍然強調傳統的 Google SEO。
- 模式的選擇在很大程度上改變了戰略建議：有些是前瞻性的，有些是戰略性的，有些則提供了通用的、幾乎過時的建議。
- 開啟「搜尋模式」通常會導致回覆更學術化、引文更多，可能會為了安全而犧牲原創。
- "Memory ON" could lead to more polished, context-aware responses, but sometimes veered into what the experimenters called "buzzword bloat."
核心要點很清楚：您並沒有從 AI 獲得 單一答案。您得到的是由模型當前的 「情緒」、「記憶 」和外部資料存取所塑造的現實版本。
AI 變異性在商業上的高風險
為什麼這對您的企業很重要？如果您的團隊正在使用 AI 來塑造成長策略、產品路線圖，甚至是草擬重要的溝通內容，那麼在不瞭解這些變數的情況下依賴單一回應，就像是蒙著眼睛在雷區中穿梭。
正如原文所言，如果你只相信一個回應，「你不是在提示，你是在祈禱」。你是在祈禱"。 這有嚴重的影響：
- 策略誤導：從一種 AI 互動中得出的成長策略，可能與從另一套條件中得出的策略大相逕庭，而且可能更不有效。
- 不一致的研究：如果您的團隊使用 LLM 進行研究，他們是否知道提示或設定中的微小變化會導致不同的資料或結論？
- 有缺陷的假設：將 AI 視為無懈可擊的搜尋引擎，而非複雜的概率系統，可能會將脆弱的假設深植於您的決策流程中。
Mercury 的方法：從 AI 變異性到策略優勢
在 Mercury Technology Solutions，我們的使命是協助企業「加速數位化」，解開這些複雜技術的神秘面紗，並將其潛力轉化為實質價值。人工智慧的多變不是迴避的理由，而是更聰明地參與的理由。
以下是我們如何幫助您在這個環境中遊刃有餘：
- 瞭解「AI 系統」：我們強調，有效運用 AI 不只是簡單的提示。它需要了解底層模型、其優點、弱點以及不同設定如何影響輸出。我們的 客製化 A.I. 整合解決方案就是建立在這個原則上，針對您特定的業務環境量身打造 AI，並確保可靠性。
- 領先的 LLM-SEO (GAIO)：該實驗強調，許多 AI 回應強調 "LLM SEO & AI-Native Search Visibility" 的重要性。 我們的Mercury LLM-SEO (GAIO)服務走在這方面的最前端，可確保您的企業在這些 AI 介面中被發現並獲得好評。如果人工智能是新的搜索方式，那麼 「迅速被發現 」就是最重要的。
- 策略性使用 Muses AI 等人工智能工具：我們自己開發的 Mercury Muses AI 是 Mercury 生態系統中的智慧型助理。我們以對這些變數的策略性理解來引導其應用，協助使用者產生高品質的內容、針對搜尋進行最佳化，並以符合一致業務目標的方式自動執行任務，而非單純隨心所欲地產生 AI。
- SEVO的整體能見度：無論您的受眾在哪裡搜尋，包括在人工智慧驅動的對話中，都能找到您，這個概念是我們Mercury SEVO (Search Everywhere Optimization) 服務的核心。在「搜尋」迅速多樣化的世界中，這種整體觀點是不可或缺的。
AI 策略矩陣」：將可變性轉化成洞察力
實驗的作者提出了一個絕妙的方法：不要依賴一個答案。相反，「像分析師一樣使用 AI，而不是真相的來源」。 這包括
- 以至少三種不同的模式或模型執行重要提示。
- 為不同的模型指派「角色」或觀點（例如，GPT-4o 是大膽的策略家，另一個則是注重細節的分析師）。
- 積極尋求發散性思維，因為這往往是真正的創新所在。
這種「堆疊提示 + 模型」的方式將 AI 從簡單的問答工具轉變為模擬多重策略鏡頭的強大引擎。
總結：合作創造人工智能賦能的未來
ChatGPT 可以對同一個問題提供十種不同的「真理」，這不是對 AI 的控訴，而是對其本質的闡明。AI 不是神諭。它是一個非常強大的概率系統，需要技巧、策略和細微的理解才能有效利用。
如果您的企業將關鍵決策建立在單一的 AI 輸出上，那您就是在沒有完整地圖的情況下航行。前進的路徑不是放棄 AI，而是更深入、更具策略性地與 AI 合作。
在 Mercury Technology Solutions，我們提供專業知識和先進的解決方案，例如LLM-SEO (GAIO)、SEVO、Muses AI和客製化 A.I. 整合解決方案，以確保您不只是被 AI 利用，而是積極利用 AI 來實現您最遠大的目標。讓我們超越「提示與祈禱」，創造 AI 真正加速您成功的未來。
您的團隊如何在策略規劃中考量 AI 變異性？分享您的見解。
