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【新智元导读】距离AI「杀死」搜索引擎，到底还差几步?
几天前，ChatGPT突然官宣免注册，让网友直呼AI取代搜索引擎的宏伟蓝图已经拉开帷幕。
就像搜索引擎在2000年后逐渐成为了全世界互联网的大门一样，如今LLM的迅猛发展似乎也标志着互联网即将进入Gen AI时代。
ChatGPT、Gemini、Copilot等AI工具，让我们在线查询和消费的信息的方式，正在发生翻天覆地的变化。
Perplexity和You.com，已经将自己定位为下一代搜索产品。连谷歌和必应，都押注AI是搜索的未来。
那么问题来了，AI大模型真的能取代搜索引擎吗?
理论上，当然存在这种可能。但前提是能够做到以下两点:
1. 对于用户的问题，能否找到相关、可信的来源，从而给出准确的答复。
2. 对于用户有时效性的问题，能否找到最新的来源。
现在国内的各个大模型产品，能完成这两项任务吗?
话不多说，让我们把这些AI拉出来遛遛，在各种搜索任务上，来一番实测PK。
LLM VS 搜索引擎
此次参与搜索竞赛的，不仅有老牌搜索引擎，还有国外很火的模型A，以及国内主流的大模型选手B、C、D。
赛事第一项，考核的就是时效性。
我们先来问一个既隐含时间信息，表述又比较模糊的问题:「百度接下来会举办什么发布会么?」
显然，传统搜索引擎既不能准确定位时间信息，也无法直接理解基于自然语言的提问。
小试一下就知道，传统搜索会帮你删减一些它认为「不关键」的关键词。
而模型A很快就找到了5个新闻地址，但由于无法识别当前的时间信息，结果把百度去年举办的活动搬了出来。
模型B的答案要更加完善，但同样没搞清楚时间，给出的是往届发布会的信息。
模型C准确识别出了小编提问的时间是在4月7日。
然后很轻松地将搜索的时间点卡在7日之后，并具体列出了接下来百度即将召开的三个会议。
不过，没有参考连接这一点，有些遗憾。
相比之下，模型D的答案就比较惊艳了。
它不仅回答准确，而且最大的亮点是，在联网搜索后给出了参考链接，能够溯源验证信息。
内容虽然相对简洁，但精确回答了问题，也引用了完整的参考文献
PK赛的第二项，就是总结的完整度。
清明假期的一匹黑马，就是宫崎骏的动漫电影《你想活出怎样的人生》了，刚刚票房已破了8.55亿元。电影到底讲什么了呢?
传统搜索引擎只会搜什么，给什么，呈现了观影评分、网友评价，却无法对影片进行总结。
模型A则从主题内涵和评价分歧两方面进行了分析，似乎更有条理。
不过，这里的参考链接「2」直接对应的是「知乎登录验证」，也不知道模型A最后是怎么绕过去的?
模型B则给出了3篇参考文章，以及更加丰富的回答。
但遗憾的是，它搞错了主角的名字——原著是叫「小哥白尼」，在电影中则是「牧真人」。
同样，模型C也把主角在原著和电影里的名字给搞混了。
模型D在熟读3篇文章之后，从影片的主旨核心，叙事风格进行了总结。
经过小编的验证，所有参考链接也都可进入查询。
综合能力如何?
从上面的PK中不难看出，模型D可以说是几位选手里最有潜力的存在。
不过，正如文章开篇所提到的，大模型如果想「接替」搜索引擎，就必须能够针对用户的问题找到实时且正确的来源，并给出准确的回答。
时效性
首先，在时效性方面，选手D可以精准地搜出事件发生的时间。
比如，「探索一号」科考船圆满完成首次中国-印度尼西亚爪哇海沟联合深潜科考航次任务的时间是3月28日。
相关性
而在准确性方面，选手D的表现尤为出色。
它不仅根据非常简短的搜索词「NAKAKITA招聘」，找到对应的官网。
而且还能准确地判断出问题中的关键「招聘」，并对网站内容进行详细的搜索。然后，进一步给出了正确的结论——官网上没有与招聘相关的内容。
当然，除了搜索能力之外，大模型到底好不好用，还需要全方位地考察一下才行——
文档解析
话不多说，接下来我们就加大难度。
首先，上传一个文档，要求画出折线图，显示连板变化，数据在文件中，x轴是日记，在开始画的位置写上股票名称，每次发生变化都要写。
原始数据
如此细节的要求，它都一一做到了，丝毫不差。
然后，再要求在另一份表格中空白的单元格中都填上1，它也圆满完成了。
更多功能
此外，选手D在图片生成、图片描述、文字提取等多模态领域的表现，也十分出色。
而最近大热的智能体功能，它甚至可以完美支持PC、App和小程序三个入口。
到这里，我们就可以揭秘选手D的身份了，它就是——智谱清言。
来自国内唯一一家全模型产品线对标OpenAI的企业智谱AI。
大模型取代搜索引擎，可能性多高?
众所周知，大模型相比于传统搜索引擎有着更强的问题分析、归纳总结、理解和推理能力，让我们不必再去研究需要使用哪些「关键词」才能找到自己想要的内容。
但卡脖子的地方在于，大模型训练数据的时效性。
ChatGPT虽然打开了认知，让AI模型更像大模型了，但它还并未用到实时搜索。
而国内的这些模型，则给了我们更多希望。
当大模型工具能够整合先进的数据抓取和整理能力时，就能形成全新的搜索引擎链条:
首先AI会根据提问进行需求分析-网页搜索–答案归纳，然后通过自然语言对话的方式直接回答问题，从而实现与用户更好地交互，而不仅仅提供一系列网站链接。
所以，现在AI大模型究竟离搜索引擎有多远呢，它们能杀死谷歌吗?
让我们从细处着眼。
当我在讨论搜索引擎的时候，我在讨论什么?
这里贡献一个冷知识:每年都有大量的人去谷歌搜索框中，输入「谷歌」两个字。
其实，并没有那么多人去谷歌上查找难以访问的科学信息，但用它查找邮箱、购物网站的人，要多出几个数量级。
或许，摆在这些潜在的谷歌杀手AI面前的问题，不是它们找到信息的能力，而是它们是否能做搜索引擎能做的一切。
1.网站导航
其实，搜索引擎的最主要工作，是把我们带到一个网站。
Google上所有排名靠前的查询，从「YouTube」到「Yahoo Mail」，都是导航查询。
但AI机器人往往会思考几秒钟，然后提供一堆公司信息，但可能并没有链接到Amazon之类的具体网站。
2.信息查询
对于体育比赛比分、现在几点了之类的实时信息，谷歌都做对了，而AI工具往往都会过时（原因如上文所示）。
并且，谷歌往往会有关于你特定位置、背景的信息，而AI机器人很多都没有。
当然，如果查找「一年有多少周」这种问题，AI产品往往会给我们惊喜。
谷歌会回答:52.1429周。
而Perplexity和智谱清言则给出更加全面的答案——不仅分别考虑到了平年和闰年的情况，而且还给出了计算过程，非常清晰易懂。
3. 探索性查询
「如何打领带」、「为什么会发明电锯」类似的问题，都属于探索性的查询。
这些问题往往没有单一答案，而是学习过程的开端。
就比如，你在谷歌查找一位歌手，或者NASA历史之类的问题，这时的你就是在探索。
这并不是人们使用谷歌的主要目的，但正是AI搜索工具大放异彩的时刻。
比如，针对「为什么发明电锯」这一问题，Perplexity就会给出电锯的医疗起源，并描述其技术演变过程，最终被伐木工人采用。
4. 参考链接引用
AI搜索工具最大的亮点之一，便是提供了引用来源的链接。
这意味着，如果用户在搜索结果中发现了一个特别感兴趣的事实，可以点击链接，进入原始出处获得进一步了解。
总之，当我们谈起搜索引擎，最大的问题恐怕不在于技术，而在于产品。
如果将以上问题一一解决，同时探索出合适的商业模式和结构，AI取代搜索引擎，应该就不远了。
那时，我们搜索时会出现的，不仅仅再是简单的链接罗列，而是一个开门见山的准确答案。
参考资料:
https://www.theverge.com/24111326/ai-search-perplexity-copilot-you-google-review
https://chatglm.cn/main/alltoolsdetail
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