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06-17
短短几天，OpenAI的聊天机器人ChatGPT就席卷了互联网，用户数轻松破百万。
回答问题、写代码、写论文、作诗弹琴，当人类绞尽脑汁设置“9981个难点”时，ChatGPT基本上就是问、答，即使做不到，也能像样地谱写出来。
到目前为止，ChatGPT 是公众可用的最好的文本生成人工智能，更不用说它是免费使用的。
当ChatGPT非常成功的时候，也有人看到了它光环下的挫败感。
程序员和文工作者的饭碗可能不保，甚至谷歌等传统搜索引擎也可能因此而发生革命性的变化。
有了搜索引擎，我们仍然需要花费大量时间翻阅网络来寻找答案。
如果人工智能能够直接将答案提供给你并确保准确性不是更好吗？但问题就出在“如果”上。
ChatGPT：我无法与谷歌相比。
12 月 1 日，开发人员 Josh Kelly 在 Google 和 ChatGPT 上针对同一代码问题发布了不同的结果。
ChatGPT 的回答似乎质量更高，这让他感叹“谷歌完蛋了”（Google Ruined）。
初出茅庐的ChatGPT真的是把刀架在谷歌搜索的脖子上吗？我们先来看看两者定义上的区别。
搜索引擎的核心是海量信息的采集，而不是信息的创造。
您在搜索框中输入关键字，搜索引擎就会根据算法对与您的查询匹配的结果进行爬网、索引和排序。
然后你会看到大量的链接，然后找到你需要的信息。
ChatGPT属于AIGC（人工智能生成内容），是一种新的内容创作方式。
它已经过数据集训练，可以通过一对一对话和类似人类的语气给出单一、即时的答案。
它还可以根据上下文实现多轮对话，帮助您解决更复杂和连续的问题。
。
你可以按照规则一步一步引导它，让它设计游戏等产品，或者给它一个程序来检查bug，也可以给它演示案例，让它举一反三。
交互越复杂，ChatGPT 的能力就越丰富。
如果只用它作为一轮搜索引擎，那就有点“无足轻重”了。
ChatGPT 比传统聊天机器人更智能，比人类问答网站更快，使查找信息的过程更加直观和简单。
一种是生成搜索，另一种是大规模搜索。
目前的 ChatGPT 还远未取代 Google。
在ChatGPT的基础设置中，信息的时效性已经滞后。
ChatGPT 经过数十亿基于互联网的文本示例的训练。
其学习生涯一直停留在20年。
它不连接互联网，不实时调用外部网络资源，不能像谷歌地图那样根据位置推荐餐馆，也不能帮你打开Twitter或Facebook。
。
相比之下，谷歌不仅拥有庞大的索引网站数据库，还提供图像、地图等功能和工具。
让你快速访问其他网站是它的“基本品质”。
事实上，谷歌上最受欢迎的搜索是“Facebook”和“亚马逊”等关键词。
然而，ChatGPT 最受批评的还是它的准确性。
它正确列出了鸡和兔子同笼的方程，但解出了错误。
它坚称豆瓣创始人不是阿贝。
它想象力丰富，杜撰了《西游记》的结局。
这全是严重的废话。
就是这样，不过语气很自信，没有提供任何信息来源。
当您使用搜索引擎时，您至少可以依赖多个来源的交叉验证。
12月4日，马斯克透露ChatGPT可以访问Twitter数据库，这意味着ChatGPT一定了解了大量缺乏事实核查的数据。
由于垃圾答案泛滥，程序员问答网站 Stack Overflow 从 12 月 5 日起暂时禁止用户分享 ChatGPT 生成的内容。
此外，ChatGPT 的答案中夹杂着大量八卦，被嘲讽为“水文神器” ”。
OpenAI 解释说，这主要是由于训练数据偏差（训练者更喜欢看起来更全面的较长答案）和过度优化造成的。
考虑到所有的缺点，ChatGPT 暂时不会对搜索引擎构成威胁。
▲《太空漫游》的AI杀人事件。
尽管 ChatGPT 比其他 AI 更像人类，但它本质上仍然是一只“随机鹦鹉”。
离不开大模型、大数据、大算力。
它的知识来自于训练数据中的统计规律。
，不明白他说的话。
12月5日，《时代》杂志对ChatGPT进行了“独家专访”。
当被问到“大型语言模型的局限性是什么？”时ChatGPT 回复：大型语言模型的一个限制是我们无法理解我们生成的单词的上下文。
或意义。
在给定训练数据的情况下，我们只能根据某些单词或单词序列一起出现的概率来生成文本。
这意味着我们无法为我们的回答提供解释或推理，并且我们可能并不总是生成在对话背景下完全连贯或有意义的回答。
但 ChatGPT 引出了一个问题：什么是理解？ “理解”是人类的概念。
可以在ChatGPT中使用吗？如果可以使用，它的理解是否相当于“生成有意义的答案”的结果，而不管原因如何？至少在未来的一段时间内，我们可能需要更多地担心，当越来越多的在线内容由类似的模型生成时，搜索引擎给出的结果质量是否会提高或降低。
我也问过ChatGPT本身，它很谦虚，认为不应该与Google相比：我是一个大型语言模型，无法与Google或任何其他搜索引擎相比。
我的目的是帮助用户通过回答问题来获取信息，而不是提供搜索功能。
我相对于搜索引擎的优势在于我可以回答复杂的问题并提供更个性化和详细的信息。
相比之下，我的缺点是不能提供搜索功能，不能提供最新的信息。
AI可能是搜索引擎的未来 虽然ChatGPT仍处于起步阶段，在搜索方面并不比Google做得更好，但它可能会改变我们在线搜索信息的方式，并将搜索技术提升到一个新的水平。
现在有一个简单的例子。
现在有大量的插件将 ChatGPT 嵌入到 Google 中。
其中一些插件将 ChatGPT 的结果显示在网页右侧，允许一次搜索提供两种体验。
再次参考ChatGPT与图像生成模型Stable Diffusion的联动（可能是因为AI更了解AI，ChatGPT的描述更容易通过Stable Diffusion提取出来，最终的图像质量更高），ChatGPT也可能用于解释和指导关键词。
帮助我们更好地使用搜索引擎查找信息。
此外，ChatGPT缺乏时效性和准确性的问题也并非无法解决。
一方面，知乎受访者、自然语言处理专家@张俊林指出，将新知识近实时地融入到大规模语言模型中是非常具有挑战性的。
一种解决方案是将其存储在传统搜索引擎的索引中。
如果ChatGPT无法及时回答问题，您可以转向搜索引擎提取相应的答案。
另一方面，彭博社报道称 OpenAI 正在开发一种名为 WebGPT 的人工智能系统，该系统将能够更准确地回答问题，甚至解释引文的来源。
这些也是人工智能和搜索引擎的结合。
如果我们更大胆地想象，不顾技术限制，抛弃搜索引擎，将会出现一个无所不知的人工智能，以易于理解的问答格式提供与问题相关的相关且准确的信息。
这是未来搜索的理想形态。
？许多人工智能专家认为，视觉本身就有问题。
德国魏玛包豪斯大学研究员本诺·斯坦指出，它可以隐藏现实世界的复杂性：问题不在于现有技术的局限性。
即使拥有完美的技术，我们也无法得到完美的答案。
我们不知道什么是好的答案，因为世界很复杂，但当我们看到这些简单的答案时，我们就会停止思考。
那么如何让答案显得更“复杂”呢？有些人认为简单地提供文件列表比直接给出答案更有用；其他人则建议可以解释答案，并解释不同观点的利弊，以便人们既知道发生了什么，又知道为什么发生。
▲ 图片来自：Getty Images 但大多数时候，并没有真正完美的答案。
准确性和细节的衡量标准更多地针对事实和基于知识的问题，而不是那些疯狂和开放式的命题。
根据答案的准确性或细节来构建人工智能有点“自命不凡”。
我们回到上面提到的定位问题。
ChatGPT是生成式搜索，Google是大规模搜索。
前者是聊天，后者是搜索。
它们本质上是不同的。
ChatGPT已经流行了一段时间，我们对它有一个普遍的共识：它有很多错误的答案，特别是在知识和事实性问题上，但如果将其纳入创作过程中，它可以用来激发灵感。
，提高生产率。
它不是一个搜索引擎，也不像一个聊天机器人，而更像是一个随时可供您咨询的“超级大脑”。
换句话说，ChatGPT不一定会颠覆谷歌，但它从根本上改变了我们与知识交互的方式。
你可以和它谈论星星和月亮，从诗歌到人生哲理。
ChatGPT对创造力的激发和思维的拓宽可能比事实信息的准确性更重要。
它可以完全补充搜索引擎和人力。
完成一块通往未知的拼图并不一定需要一场生死攸关的斗争。
这也是我们理解“搜索”的根本需求。
搜索引擎不仅仅是一个问答机。
自从ChatGPT出现以来，就有很多声音说Google搜索将被取代。
事实上，谷歌也没有落后，它在 DeepMind 的大规模语言模型 Chinchilla 上训练了 AI 聊天机器人 Sparrow，还开发了会话神经语言模型 LaMDA。
去年5月，谷歌研究人员发表了一篇题为“重新思考搜索”的论文，描述了一种新型搜索引擎。
大型语言模型使用算法来提供简洁且专业的答案。
用户不需要在大量网页列表中搜索信息。
这就是 ChatGPT 听起来的样子。
为什么Google没有像OpenAI一样直接向公众推出像ChatGPT这样的产品，或者将其集成到自己的搜索中？ Alphabet 工程师@hncel 认为问题主要在于成本和延迟：像 GPT 这样的大型语言模型是 Google 的主要研究领域之一，Google 有大量的预算和人员来处理这些模型，但在最大的 Google 产品中（例如搜索，在 Gmail 中实际使用这些语言模型的经济性还没有完全实现。
发布一个有趣的测试版是一回事，但考虑到成本，将其深度集成到每天处理数十亿请求的系统中则是另一回事。
将这种模型集成到搜索等产品中的成本至少降低 10 倍。
同时，大规模语言模型也将影响 Google 搜索（Google 母公司）当前的商业模式。
公司Alphabet每年1亿美元的收入来自广告，其中大约81%来自广告，其中大部分是Google的按点击付费广告，如果像ChatGPT这样的AI显着减少页面数量，阻止人们浏览和点击。
广告投放越多，广告收入也会减少。
话虽如此，ChatGPT的流行也让我们或多或少地意识到，搜索引擎“索引、检索、排序”的固有模式已经统治了20多年。
谷歌每年都会对搜索引擎进行数千次更改，其中大多数都是较小的且没有根本性的改变。
2006 年，斯坦福大学的两位研究生发表了一篇关于新型搜索引擎的论文：在这篇论文中，我们介绍了 Google，这是一种大规模搜索引擎的原型，它大量使用了超文本中的结构。
。
谷歌可以有效地对网络进行抓取和索引，并产生比现有系统更令人满意的搜索结果。
过去的创新已经成为现在的传统，谷歌等传统搜索引擎面临的不仅仅是未来的人工智能对手。
例如，有人将 TikTok 称为“新谷歌”。
国外网友用TikTok进行搜索，有点像我们在小红书上搜索攻略，在美食、电影列表等方面确实很有用。
这背后隐藏着一种趋势：在以 TikTok 和抖音为主的世界里，互联网比以前更直观、更可视化、更具互动性，搜索也不例外。
但 TikTok 不会真正撼动谷歌。
要找到更多信息、访问更多网站，你还是得回到Google。
既然变化已经发生，谷歌也需要以更自然、直观的方式带来更好的搜索体验。
近年来，由于人工智能、机器学习和计算机视觉的进步，谷歌一直在朝这个方向转变，包括引入摄像头和麦克风搜索、图像和文本的多重搜索、地图中的沉浸式视图等。
简单来说，谷歌搜索的输入和输出变得更加“多感官”，更加主动，更能够猜测用户的想法。
▲ 机器学习模型 MUM 让 Google 搜索引擎变得更加“聪明”。
许多与谷歌搜索相关的项目仍处于探索和测试阶段。
在今年 9 月份的年度 Search On 活动上，负责 Google 搜索产品的副总裁 Liz Reid 举了一个未来可能的例子：如果 Google 知道你对木工感兴趣，除了回答你搜索的问题之外，它可以向您展示您不知道的新工具、您从未听说过的 YouTuber，以及您可以去哪里学习新技能等等。
Liz Reid 认为，Google 搜索不仅仅是一个快速问答机器，而且是一个用于探索、发现和学习您尚无明确答案的事物的系统。
从某种程度上来说，无论是迭代式的搜索引擎，还是激进的通用AI模型，一是对固有框架的微调，二是从头开始的改革。
它们都在让知识更容易获取，让信息筛选更智能，减少你的时间。
学习门槛缩短了，你的学习过程也缩短了。
谷歌高级副总裁 Prabhakar Raghavan 提出了一个有趣的观点。
搜索仍然是一个远未解决的问题。
“如果你给我所有的机器，我仍然会受到人类好奇心和认知的束缚。
”在我们寻找更好的答案之前，我们需要知道如何提出问题。
未来，组织信息的能力可能不再稀缺，基于个人经验和情感提出问题和原创意见的能力将更有价值。
当你被引入知识之门时，人类的批判性思维和创造力就以前所未有的地位凸显出来。
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