▲AI搜索成為了不少大模型企業探索新應用的重點領域。圖/IC photo
新年剛過，大模型行業波瀾迭起。據媒體報道，2月6日凌晨，OpenAI突然宣布免費開放ChatGPT搜索，用戶無需注冊，也可以通過ChatGPT進行簡單的信息交互搜索。
此舉自然被外界解讀為是對谷歌為代表的傳統搜索引擎的挑戰。有趣的是，幾乎同時，谷歌則發布了最新的Gemini系列大模型，包括Gemini2.0Flash、Gemini2.0Flash-Lite及旗艦模型Gemini2.0Pro實驗版本，其中Gemini2.0Pro支持200萬tokens(將文本拆分成的基本單位，用于計算機理解和處理語言)上下文窗口，創下了該公司模型編碼性能新紀錄。
明星大模型企業宣布開放搜索入口，而傳統借搜索引擎起家的科技巨頭則發布了最新的大模型。一來一回之間，引發了不少關于“搜索引擎與大模型之戰”的討論。
借助大模型進行基礎信息搜索和分析，一直是比較典型的用戶場景。據此前的一份第三方調研數據顯示，在使用大模型提升工作學習效率場景的用戶中， “搜索問答”需求占比高達45%。
因此，AI搜索也成為了不少大模型企業探索新應用的重點領域。除谷歌之外，國內的百度、360、騰訊等也都上線或集成過AI搜索相關的產品。
大模型搜索優勢和劣勢并存
比起傳統互聯網時代的搜索引擎，大模型的AI搜索可以顯著提升的地方在于信息檢索效率和多輪交互體驗。
傳統搜索引擎的使用模式主要是基于用戶的簡單指令用關鍵詞進行檢索，返回的大量鏈接與結果，由用戶進行信息的進一步揀選和確認。而大模型的搜索則是由AI取代上述過程，直接提供答案，直接減少了用戶的信息篩選成本。
除此之外，用戶的信息搜索很多情況下并非一次性需求，多數都是在信息檢索的過程中反復嘗試就同一主題進行多次搜索。與之相比，大模型的多輪交互能力則可以大幅提升用戶的搜索體驗，甚至可以直接依據用戶的最終目標而階段性主動反饋結果。
除此之外，大模型的“指令—反饋”模式，用模糊的指令代替了清晰具體的關鍵詞，也可以降低用戶的搜索門檻。從實際體驗看，用戶搜索只需要提供相應指令，便可以在多輪交互中逐漸找到自己需要的信息。
但客觀來說，上述這些優勢并不能抵消掉現階段大模型搜索的劣勢。
大模型搜索的劣勢，從用戶體驗看，是信息的準確性、權威性和全面性不足。一方面，AI大模型的信息幻覺問題目前仍未得到妥善解決。大模型“造假”屢見報端，正是因為大模型容易為了給出用戶想要的結果而進行信息的編造拼接。
另一方面，AI大模型受限于數據庫等技術問題，可能無法獲取實時信息，更依賴于過時的知識庫。因此，對于最新信息的搜集也容易受限。
最后，則是AI大模型對長尾信息的覆蓋能力不足（即當遇到那些在訓練數據中很少見或從未見過的“邊緣情況”時，AI系統往往會出錯），對信息的來源缺少判斷力，無法區分渠道的權威性與真實性。這些在短期內都沒有可靠的解決辦法。
而用戶在使用搜索引擎中，很重要的場景是依據檢索結果對渠道進行權威性排序，進行長尾碎片信息的搜集檢索，從而得出所需的答案。這種深度、復合和即時性的信息搜索需求，短期來看，大模型還無法滿足。
對搜索引擎行業造成不小沖擊
面對AI搜索的沖擊，谷歌、百度等企業不僅是大模型研發的主力軍團，也是搜索應用大模型的先行試驗者。谷歌此前已經開始將AI生成摘要整合到搜索結果中，同時，也在加速研發AI助手，這些都是充分利用大模型的信息檢索、分析能力，為用戶提供更好的搜索體驗。
因此，獨立的大模型作為搜索產品，仍然比較適合解決工具性的基礎查詢，負責簡單信息的檢索與驗證，或者是承擔一部分搜索結果的整合功能，短期內很難顛覆現有的搜索引擎。
但從長期來看，大模型一旦普及開來，即便只是切走了傳統搜索引擎的一部分簡單場景，對于搜索引擎行業來說，也仍然是不小的沖擊。
現階段搜索引擎的商業模式仍然是“競價排名”，這一模式成立的基礎，是搜索引擎是用戶在互聯網上尋求需求滿足的入口。但如果大模型成為了用戶通過數字手段滿足需求的入口，搜索引擎的商業模式和商業價值，就要面臨徹底的重估。
可以預見，在這一趨勢下，未來搜索市場將呈現AI搜索與傳統搜索融合的趨勢。而這一融合過程，某種意義上也可以被視為一次流量入口轉移的暗戰預演。
撰稿 / 王曉凱（專欄作家）
編輯 / 遲道華
校對 / 王心
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