【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。
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。
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。
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。
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——
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。
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。
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。
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。
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。
「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。
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
文章来自微信公众号“新智元”,作者:新智元
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md
【开源免费】MindSearch是一个模仿人类思考方式的AI搜索引擎框架,其性能可与 Perplexity和ChatGPT-Web相媲美。
项目地址:https://github.com/InternLM/MindSearch
在线使用:https://mindsearch.openxlab.org.cn/
【开源免费】Morphic是一个由AI驱动的搜索引擎。该项目开源免费,搜索结果包含文本,图片,视频等各种AI搜索所需要的必备功能。相对于其他开源AI搜索项目,测试搜索结果最好。
项目地址:https://github.com/miurla/morphic/tree/main
在线使用:https://www.morphic.sh/