AI大模型搜索之戰開啟，勝出黑馬竟是ta？
幾天前，ChatGPT突然官宣免注冊，讓網友直呼AI取代搜索引擎的宏偉藍圖已經拉開帷幕。
就像搜索引擎在2000年后逐漸成為了全世界互聯網的大門一樣，如今LLM的迅猛發展似乎也標志著互聯網即將進入Gen AI時代。
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ChatGPT、Gemini、Copilot等AI工具，讓我們在線查詢和消費的信息的方式，正在發生翻天覆地的變化。
??Perplexity和You.com??，已經將自己定位為下一代搜索產品。連谷歌和必應，都押注AI是搜索的未來。
那么問題來了，AI大模型真的能取代搜索引擎嗎？
理論上，當然存在這種可能。但前提是能夠做到以下兩點：
1. 對于用戶的問題，能否找到相關、可信的來源，從而給出準確的答復。
2. 對于用戶有時效性的問題，能否找到最新的來源。
現在國內的各個大模型產品，能完成這兩項任務嗎？
話不多說，讓我們把這些AI拉出來遛遛，在各種搜索任務上，來一番實測PK。
LLM VS 搜索引擎
此次參與搜索競賽的，不僅有老牌搜索引擎，還有國外很火的模型A，以及國內主流的大模型選手B、C、D。
賽事第一項，考核的就是時效性。
我們先來問一個既隱含時間信息，表述又比較模糊的問題：「百度接下來會舉辦什么發布會么？」
顯然，傳統搜索引擎既不能準確定位時間信息，也無法直接理解基于自然語言的提問。
小試一下就知道，傳統搜索會幫你刪減一些它認為「不關鍵」的關鍵詞。
而模型A很快就找到了5個新聞地址，但由于無法識別當前的時間信息，結果把百度去年舉辦的活動搬了出來。
模型B的答案要更加完善，但同樣沒搞清楚時間，給出的是往屆發布會的信息。
模型C準確識別出了小編提問的時間是在4月7日。
然后很輕松地將搜索的時間點卡在7日之后，并具體列出了接下來百度即將召開的三個會議。
不過，沒有參考連接這一點，有些遺憾。
相比之下，模型D的答案就比較驚艷了。
它不僅回答準確，而且最大的亮點是，在聯網搜索后給出了參考鏈接，能夠溯源驗證信息。
內容雖然相對簡潔，但精確回答了問題，也引用了完整的參考文獻
PK賽的第二項，就是總結的完整度。
清明假期的一匹黑馬，就是宮崎駿的動漫電影《你想活出怎樣的人生》了，剛剛票房已破了8.55億元。電影到底講什么了呢？
傳統搜索引擎只會搜什么，給什么，呈現了觀影評分、網友評價，卻無法對影片進行總結。
模型A則從主題內涵和評價分歧兩方面進行了分析，似乎更有條理。
不過，這里的參考鏈接「2」直接對應的是「知乎登錄驗證」，也不知道模型A最后是怎么繞過去的？
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模型B則給出了3篇參考文章，以及更加豐富的回答。
但遺憾的是，它搞錯了主角的名字——原著是叫「小哥白尼」，在電影中則是「牧真人」。
同樣，模型C也把主角在原著和電影里的名字給搞混了。
模型D在熟讀3篇文章之后，從影片的主旨核心，敘事風格進行了總結。
經過小編的驗證，所有參考鏈接也都可進入查詢。
綜合能力如何？
從上面的PK中不難看出，模型D可以說是幾位選手里最有潛力的存在。
不過，正如文章開篇所提到的，大模型如果想「接替」搜索引擎，就必須能夠針對用戶的問題找到實時且正確的來源，并給出準確的回答。
時效性
首先，在時效性方面，選手D可以精準地搜出事件發生的時間。
比如，「探索一號」科考船圓滿完成首次中國-印度尼西亞爪哇海溝聯合深潛科考航次任務的時間是3月28日。
相關性
而在準確性方面，選手D的表現尤為出色。
它不僅根據非常簡短的搜索詞「NAKAKITA招聘」，找到對應的官網。
而且還能準確地判斷出問題中的關鍵「招聘」，并對網站內容進行詳細的搜索。然后，進一步給出了正確的結論——官網上沒有與招聘相關的內容。
當然，除了搜索能力之外，大模型到底好不好用，還需要全方位地考察一下才行——
文檔解析
話不多說，接下來我們就加大難度。
首先，上傳一個文檔，要求畫出折線圖，顯示連板變化，數據在文件中，x軸是日記，在開始畫的位置寫上股票名稱，每次發生變化都要寫。
原始數據
如此細節的要求，它都一一做到了，絲毫不差。
然后，再要求在另一份表格中空白的單元格中都填上1，它也圓滿完成了。
更多功能
此外，選手D在圖片生成、圖片描述、文字提取等多模態領域的表現，也十分出色。
而最近大熱的智能體功能，它甚至可以完美支持PC、App和小程序三個入口。
到這里，我們就可以揭秘選手D的身份了，它就是——智譜清言。
來自國內唯一一家全模型產品線對標OpenAI的企業智譜AI。
大模型取代搜索引擎，可能性多高？
眾所周知，大模型相比于傳統搜索引擎有著更強的問題分析、歸納總結、理解和推理能力，讓我們不必再去研究需要使用哪些「關鍵詞」才能找到自己想要的內容。
但卡脖子的地方在于，大模型訓練數據的時效性。
ChatGPT雖然打開了認知，讓AI模型更像大模型了，但它還并未用到實時搜索。
而國內的這些模型，則給了我們更多希望。
當大模型工具能夠整合先進的數據抓取和整理能力時，就能形成全新的搜索引擎鏈條：
首先AI會根據提問進行需求分析-網頁搜索–答案歸納，然后通過自然語言對話的方式直接回答問題，從而實現與用戶更好地交互，而不僅僅提供一系列網站鏈接。
所以，現在AI大模型究竟離搜索引擎有多遠呢，它們能殺死谷歌嗎？
讓我們從細處著眼。
當我在討論搜索引擎的時候，我在討論什么？
這里貢獻一個冷知識：每年都有大量的人去谷歌搜索框中，輸入「谷歌」兩個字。
其實，并沒有那么多人去谷歌上查找難以訪問的科學信息，但用它查找郵箱、購物網站的人，要多出幾個數量級。
或許，擺在這些潛在的谷歌殺手AI面前的問題，不是它們找到信息的能力，而是它們是否能做搜索引擎能做的一切。
1. 網站導航
其實，搜索引擎的最主要工作，是把我們帶到一個網站。
Google上所有排名靠前的查詢，從「YouTube」到「Yahoo Mail」，都是導航查詢。
但AI機器人往往會思考幾秒鐘，然后提供一堆公司信息，但可能并沒有鏈接到Amazon之類的具體網站。
2. 信息查詢
對于體育比賽比分、現在幾點了之類的實時信息，谷歌都做對了，而AI工具往往都會過時（原因如上文所示）。
并且，谷歌往往會有關于你特定位置、背景的信息，而AI機器人很多都沒有。
當然，如果查找「一年有多少周」這種問題，AI產品往往會給我們驚喜。
谷歌會回答：52.1429周。
而Perplexity和智譜清言則給出更加全面的答案——不僅分別考慮到了平年和閏年的情況，而且還給出了計算過程，非常清晰易懂。
3. 探索性查詢
「如何打領帶」、「為什么會發明電鋸」類似的問題，都屬于探索性的查詢。
這些問題往往沒有單一答案，而是學習過程的開端。
就比如，你在谷歌查找一位歌手，或者NASA歷史之類的問題，這時的你就是在探索。
這并不是人們使用谷歌的主要目的，但正是AI搜索工具大放異彩的時刻。
比如，針對「為什么發明電鋸」這一問題，Perplexity就會給出電鋸的醫療起源，并描述其技術演變過程，最終被伐木工人采用。
4. 參考鏈接引用
AI搜索工具最大的亮點之一，便是提供了引用來源的鏈接。
這意味著，如果用戶在搜索結果中發現了一個特別感興趣的事實，可以點擊鏈接，進入原始出處獲得進一步了解。
總之，當我們談起搜索引擎，最大的問題恐怕不在于技術，而在于產品。
如果將以上問題一一解決，同時探索出合適的商業模式和結構，AI取代搜索引擎，應該就不遠了。
那時，我們搜索時會出現的，不僅僅再是簡單的鏈接羅列，而是一個開門見山的準確答案。
