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OpenAI的AI搜索也要来了,但我们需要这么多AI搜索么

海外资讯

2024-05-06 11:34

OpenAI要做AI搜索挑战谷歌这件事已经传了很久,传说中的SearchGPT似乎真的要来了。

OpenAI要做AI搜索挑战谷歌这件事已经传了很久,传说中的SearchGPT似乎真的要来了。据软件开发者Tibor Blaho爆料,OpenAI 的 AI 搜索产品 Sonic - SNC(SearchGPT)已进入评估阶段,新增多项功能:


- 图像搜索


- 多样小工具(天气、计算器、体育、财经及时间差计算)


- 可进行后续提问


此次评估采用了多个模型,包括 GPT-4 Lite(Scallion; POR)、GPT-4 和 GPT3.5(Sahara-V),并结合了多种搜索引擎,如 Bing(POR)、Sydney、Fortis 和内部搜索引擎 Labrador。



搜索引擎已经诞生了二十多年,但搜索引擎的产品形态和商业模式并没有发生实质性变化。通过爬虫获取信息,建立索引,根据用户搜索请求检索匹配记录,并按特定排列顺序呈现结果。通过关键词广告和竞价排名进行商业变现。在AI的加持之下,很久没有变化的搜索引擎市场越来越热闹了。


人人都想做一个AI搜索


AI搜索和传统搜索最大的区别在于,传统搜索提供网页链接列表,用户需要自己浏览和评估信息的相关性,而AI搜索直接给出答案,减少用户反复寻找网页和频繁点击步骤。


硅谷当红的Perplexity自称为世界首个对话式答案引擎,用户使用Perplexity进行搜索时,Perplexity会重新理解用户的意图,然后借助搜索引擎和外部索引取出相关的链接,再通过用大语言模型阅读相关链接,最后以不同的风格生成搜索的结果,也就是答案。


Perplexity将传统搜索索引与大型语言模型的推理能力和文本转换能力相结合,具备了泛用性的语义理解能力,能够让用户像聊天一样搜索,一次回答不满意用户可以再追加提问,还能通过用户的浏览历史记录和搜索意图等因素来生成相关结果。



打造Arc浏览器的Browser Company也加入了AI搜索功能。Arc Search的不同点在于将浏览器、AI 搜索、网页总结等集成到了一个App中。


Arc Search的Pinch toSummarize(捏一捏总结)功能使用AI来总结网页。Browse For Me则是类似Perplexity 的AI搜索,用户使用Browse For Me(为我浏览)时,Arc会自动抓取并读取至少六条搜索结果,通过内置的LLM进行智能整合,呈现为一份图文并茂的“报告”。



国内的360和Arc的思路很类似,360最新推出的360AI浏览器也集成了AI相关的功能,包括AI阅读助手,支持摘要、脉络以及问答三种内容拆解方式。AI视频助手则可以提取字幕、总结视频看点。此外还内置了AI画图和AI写作等功能,当然,少不了的是AI搜索功能。



秘塔搜索是国内另外一个AI搜索产品,有简洁、深入和研究三种模式,其中的研究模式开启后可以直接根据搜索内容生成一份研究报告。此外秘塔搜索和Perplexity类似,可以将搜索范围切换为学术搜索,帮助用户快速找到专业文献和研究资料。



AI搜索杀不死搜索引擎


AI搜索想要颠覆传统搜索引擎仍是一个遥远的目标。


微软的CEO纳德拉曾经表示,搜索引擎是互联网中最难攻破的市场,绝大多数用户都不会更改他们的默认搜索引擎,同时,越多用户使用搜索引擎,就越可能通过大量用户数据持续优化搜索结果。微软在推出集成了AI的New Bing之后,并没能从谷歌手中抢下更多的市场份额。


由谷歌前高管成立的Neeva,很早就推出AI搜索功能,不过始终没能走出小众市场,仅在两年后即关闭了面向普通消费者的业务。这也引出了摆在AI搜索产品面前的另一个问题,如何在高成本的情况下,找到合理的商业模式。


AI搜索产品另外一个弊端是非常依赖传统搜索引擎。AI搜索产品大多基于传统搜索引擎和大模型API构建,有开发者进行过测算,按照1万token为0.1美元计算,单次搜索的成本在1.4-2.1元,假设一天有10000人使用,每人只搜索一次,折合人民币也需要2.4万元,这对初创企业来说非常不友好。考虑到大多数 AI 产品目前都采取了免费,长期这样烧钱下去,一定不是可持续的模式。


Perplexity等厂商虽然在通过订阅制进行商业化,每月20美元的Pro版能够解锁更高级的功能以及搜索次数限制,但这显然是不够的。近期 Perplexity 也宣布将尝试广告模式,至于是否能够冲破商业化门槛,还有待观察。


AI搜索类产品套壳的本质,也导致打造一款同类型产品的门槛在降低,贾扬清的开源AI搜索引擎Lepton Search只用了500行代码,个人独立开发的AI搜索产品ThinkAny从开始开发到交付,前后只用了一共3天的时间。


另一方面,传统搜索引擎巨头也在酝酿相关动作。去年谷歌推出了实验性搜索生成体验(Search Generative Experience),SGE使用AI直接在谷歌搜索网页上回答用户的问题。《金融时报》近日还报道称谷歌正在讨论是否将部分AI搜索功能加入到高级订阅服务之中。



百度也打造了自己的AI搜索产品,在全年百度世界大会上,宣布将旗下主打无广告的简单搜索升级为AI搜索,提供智能答案和个性化搜索体验。



山姆·奥特曼说,让他兴奋的不是做一个更好的谷歌,而是可能存在一种更好的方式,帮助人们找到、应用和整合信息。“结合大型语言模型和搜索技术的交点,我认为目前还没有人完全解决这个问题。我很想去尝试这个方向,我认为那会非常酷。”月之暗面CEO杨植麟也曾经表示比传统搜索引擎好个10%、20%,没什么太大价值——只有一个颠覆性的东西,才配得上AGI这三个字。


Perplexity这样的AI搜索产品发挥了AI在提升信息检索效率和内容理解方面的潜力,虽然暂时还威胁不到传统搜索引擎的地位,为用户提供了更多的选择,两者的关系不是替代,而是融合。


生成式AI的变革性之一在于,人机器交流方式转向了自然语言交流,未来,我们可以期待 AI 搜索引擎在知识整合、智能推荐、个性化服务等方面发挥更大的作用,甚至可能诞生未来搜索引擎和内容消费的新标准。无论是这个东西是叫知识引擎还是答案引擎,信息搜索方式的改变都只是一个开始。


我们真的需要这么多AI搜索吗?


回到现有的市场上来看,市面上越来越多的通用AI搜索产品,其实从用户体验上看大同小异,没有哪一家做到了绝对领先。


而垂直领域的AI搜索也很难成功,在互联网泡沫期间,许多公司尝试成为特定垂直领域的谷歌,结果几乎都失败了,比如AltaVista。真正成功的是那些建立了端到端用户体验的公司。


尤其是在国内,互联网被App割裂孤岛化之后,用户也开始更多在各个垂直类平台获取信息。搜索引擎的发展已经从通用搜索为主转向生态内搜索。


有自己生态的厂商都已经开始内置 AI 搜索功能。小红书有AI生活经验搜索“搜搜薯”,优酷的“AI搜片”实现了模糊搜索找片等功能,抖音的“AI搜”可以提供文字版的答案和链接到的相关抖音视频。


在这些场景当中,AI搜索是加强产品的一个Feature,而并非一个独立的产品。


从根本上说,搜索技术的目标是帮助用户更快、更准确地找到所需信息。AI搜索通过学习用户行为、利用自然语言处理等技术,提高了搜索的准确性和相关性。这种技术最有效的应用场景是嵌入在用户已经频繁使用的产品中,如社交媒体、线上购物平台、信息聚合应用等。这样,AI搜索可以根据用户的具体使用场景和历史行为,提供更加个性化和准确的搜索结果。


其次,如果作为一个独立的产品,AI搜索面临着用户习惯的挑战。很少有用户为了搜索而特别去使用一个单独的应用或平台,尤其是当他们必须在多个平台或应用之间切换时。这不仅增加了用户的操作复杂度,也降低了效率。


再者,维护和发展一个独立的AI搜索产品需要大量的资源投入,这是一个不断进化的过程,需要持续的技术支持和优化。对于许多企业来说,将AI搜索作为一项内嵌功能,以提升现有产品的竞争力和用户体验,可能是一个更为经济和高效的选择。


虽然AI搜索技术非常强大和有价值,但从用户体验、习惯和企业资源配置的角度出发,将其作为增强现有产品的一个特性,而非开发为独立的搜索产品,可能是更为合理的方向。这样不仅能更好地满足用户需求,对企业来说也是更好地选择。


看起来,AI搜索离生成式人工智能时代的Killer App距离尚远,它甚至可能并不是一个理想的生意。我们并不需要那么多的AI搜索产品,但我们需要更多的AI搜索Feature。


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