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在數(shù)字化浪潮中，人工智能大模型的崛起正重塑我們的搜索習(xí)慣。本文深入探討了大模型如何影響我們的信息獲取方式，以及它與傳統(tǒng)搜索引擎的共存與競(jìng)爭(zhēng)。

黃仁勛說(shuō)，未來(lái)每個(gè)人都有一個(gè)AI助手。傳統(tǒng)搜索，正在被分流。

AI搜索市場(chǎng)上，正在涌入一大波大大小小的“新用戶”。

“前不久國(guó)家發(fā)行國(guó)庫(kù)券，我爸爸在發(fā)行前一天晚上，問(wèn)了豆包國(guó)庫(kù)券的種類(lèi)和利息。”一位長(zhǎng)期關(guān)注科技領(lǐng)域的人士告訴數(shù)智前線，它回答的特別清晰和工整。豆包這樣的大模型產(chǎn)品，正在改變自己79歲父親，一直無(wú)法學(xué)會(huì)手機(jī)搜索引擎的情況。

另一位人士也透露，自己剛滿三歲，正在語(yǔ)言爆發(fā)期的女兒，現(xiàn)在經(jīng)常會(huì)用豆包進(jìn)行搜索。“比如女兒會(huì)問(wèn)我某個(gè)英語(yǔ)單詞，我可能也忘了怎么讀，就會(huì)讓她自己去問(wèn)。”

而在另一面，AI搜索市場(chǎng)最近也十分火熱。不管是kimi、ChatGPT、騰訊元寶等國(guó)內(nèi)外大模型公司，都在推AI搜索功能；而傳統(tǒng)搜索引擎，如百度、谷歌，也都有新動(dòng)作，引入大模型技術(shù)變革搜索。

為什么大家都要搶去搶這塊市場(chǎng)？

“AI搜索，對(duì)于大模型來(lái)說(shuō)，是高潛力賽道，也是能出真正獨(dú)角獸的賽道。ToC的賽道來(lái)說(shuō)，AI搜索有望塑造出全新的搜索巨頭。而對(duì)ToB市場(chǎng)來(lái)說(shuō)，企業(yè)級(jí)AI搜索也越來(lái)越重要。企業(yè)的知識(shí)管理、知識(shí)使用，都會(huì)涉及到AI搜索?！盜DC中國(guó)研究總監(jiān)盧言霞告訴數(shù)智前線，這是需求所在，也是必然趨勢(shì)。

而在大模型到來(lái)一年多后，一些改變也已經(jīng)悄然發(fā)生。最近，我們和最早使用大模型的一波用戶聊了聊，看看他們眼中，大模型到底給自己的搜索習(xí)慣帶來(lái)了哪些改變？

一、有了編程助手，我還搜索嗎？

吳悠，某大模型公司程序員

“以前我用Google比較多，但現(xiàn)在像一些工作中碰到的語(yǔ)法問(wèn)題，基本都會(huì)首先用大模型進(jìn)行搜索?！眳怯颇壳霸谝患掖竽Ｐ凸咀銮岸碎_(kāi)發(fā)，他告訴數(shù)智前線，作為距離大模型最近的人群之一，他周邊的程序員朋友和同事，已經(jīng)在日常的搜索中廣泛用上大模型的能力，甚至有人專(zhuān)門(mén)為此購(gòu)買(mǎi)了ChatGPT的會(huì)員，來(lái)幫助自己進(jìn)行代碼寫(xiě)作。

事實(shí)上，程序員也是目前使用大模型最多、效果最為明顯的群體之一。此前，來(lái)自金融、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)的多家企業(yè)都曾在一些會(huì)議上公開(kāi)表示，大模型在輔助代碼方面的應(yīng)用，是試驗(yàn)下來(lái)確定性和ROI曲線都比較好的場(chǎng)景。

“為什么它在寫(xiě)代碼方面挺好的？”吳悠分析稱(chēng)，比如在進(jìn)行語(yǔ)法搜索時(shí)，以前用Google，需要自己一條一條去分析篩選搜出的信息，而大模型相當(dāng)于幫忙提前進(jìn)行了一次篩選，雖然其中可能還有20%左右的錯(cuò)誤率，但因?yàn)榇a最終都要運(yùn)行一遍，因此也能迅速檢驗(yàn)它寫(xiě)得對(duì)不對(duì)。

“如果運(yùn)行不了或者還有錯(cuò)誤，我再去搜Google?！眳怯普f(shuō)，現(xiàn)在，他的工作中70%以上的語(yǔ)法問(wèn)題，都可以通過(guò)大模型解決。

不過(guò)，語(yǔ)法問(wèn)題其實(shí)僅占所有編程工作的百分之二三十。大模型雖然在編程其他環(huán)節(jié)也有應(yīng)用，但大家對(duì)效果的評(píng)價(jià)、體驗(yàn)并不完全一致。

“比如一些編程輔助工具可以猜出你接下來(lái)大概要寫(xiě)什么，讓你少寫(xiě)一些代碼，但這只局限于在你寫(xiě)一些偏底層和算法類(lèi)的代碼時(shí)，幫你節(jié)約時(shí)間，但如果想用它寫(xiě)業(yè)務(wù)代碼，由于業(yè)務(wù)是千變?nèi)f化的，可能反而會(huì)拖慢你的進(jìn)度?！?/p>

吳悠舉例稱(chēng)，當(dāng)他在前端工作中想要寫(xiě)一個(gè)表單時(shí)，表單里有一些字段的含義如果自己不寫(xiě)注釋提醒大模型，它是不知道是什么含義的，如果想利用它節(jié)約時(shí)間，自己就得重新用注釋寫(xiě)一遍產(chǎn)品文檔，“還不如我自己寫(xiě)更快些。”

“所以我覺(jué)得用AI有個(gè)原則，你要考慮一下這塊的代碼值不值得你親自花時(shí)間去寫(xiě)，是不是用戶訪問(wèn)較多、又經(jīng)常出bug的地方。同時(shí)，你也不能指望它說(shuō)的都是對(duì)的。”吳悠說(shuō)。

而除了節(jié)省時(shí)間，在吳悠看來(lái)，大模型對(duì)于搜索更重要的意義，在于它能夠跟自己頭腦風(fēng)暴。

“認(rèn)知上有一個(gè)東西叫你不知道自己不知道什么，但大模型可以告訴你，你不知道的東西是什么，還能推薦你去看一些資料?！眳怯聘嬖V數(shù)智前線，比如他最近在學(xué)習(xí)一些數(shù)據(jù)概念時(shí)，就會(huì)去問(wèn)大模型自己的理解是否正確，并讓大模型提出進(jìn)一步建議，自己可以去學(xué)習(xí)對(duì)應(yīng)的哪些東西，而傳統(tǒng)的搜索引擎很難做到這一點(diǎn)。

但與此同時(shí)，傳統(tǒng)搜索引擎也有它的優(yōu)勢(shì)所在?！爱?dāng)我想看一些深入的文章，而不是一個(gè)簡(jiǎn)單的概述性的介紹時(shí)，我還是會(huì)自己手動(dòng)去搜索?！眳怯普f(shuō)。

二、有了ChatGPT，我還要搜索嗎？

沐蘭，日本某風(fēng)投公司員工

“我是ChatGPT最早的一批付費(fèi)用戶，但它對(duì)我來(lái)說(shuō)，目前還是辦公輔助、翻譯等工具屬性，大于搜索引擎的功能。”80后沐蘭告訴數(shù)智前線，大模型目前還并不是自己想要獲取信息時(shí)的最優(yōu)先選擇。

她在日本一家知名風(fēng)投公司從事投資工作，日常需要搜集、分析、處理大量信息。這些工作原來(lái)主要通過(guò)谷歌、雅虎等渠道去完成，而現(xiàn)在，大約有不到20%的搜索量，正在轉(zhuǎn)移到大模型。

“這20%，主要是一些特別精準(zhǔn)的問(wèn)題，我可能會(huì)去問(wèn)ChatGPT?！便逄m舉例稱(chēng)，比如微軟成立于哪一年，又或是日本前五大運(yùn)動(dòng)品牌是哪些等，以前可能需要她去Google搜出一個(gè)鏈接，再跳轉(zhuǎn)，現(xiàn)在直接找ChatGPT，一問(wèn)一答即可得到答案，能夠節(jié)約一定時(shí)間，而又大概率不會(huì)出錯(cuò)。

但對(duì)于更多要求時(shí)效性或者準(zhǔn)確性的搜索需求，沐蘭說(shuō)，自己依然更習(xí)慣用雅虎和谷歌?！坝绕涫撬讶毡鞠嚓P(guān)的特別local的內(nèi)容，我一定是用雅虎，這一點(diǎn)ChatGPT很難取代?！?/p>

比如，當(dāng)她需要搜索日本近些年的旅游數(shù)據(jù)時(shí)，就一定會(huì)去用傳統(tǒng)搜索引擎，找到對(duì)應(yīng)的權(quán)威網(wǎng)站，而不是直接問(wèn)大模型。“它給我的數(shù)字往往是非?；\統(tǒng)的，而且也沒(méi)有出處，我就不知道該不該信?！便逄m告訴數(shù)智前線，相比之下，傳統(tǒng)搜索引擎的天然優(yōu)勢(shì)是——我知道你的出處是哪里，我來(lái)決定你可信不可信。因此，在這種問(wèn)題上，她寧愿花更多時(shí)間找到相應(yīng)的數(shù)據(jù)后，再去喂給ChatGPT，讓它幫忙整理。

又比如，在做投資工作時(shí)，她經(jīng)常會(huì)碰到一種情況——當(dāng)聽(tīng)到某個(gè)感興趣公司的名字后，需要搜索了解，但同名的公司可能有很多個(gè)，這就需要通過(guò)谷歌或雅虎去提供大量鏈接，讓她從中分辨哪一個(gè)是自己的目標(biāo)公司。

“如果一個(gè)東西，我能夠迅速提煉出關(guān)鍵詞，或者需要更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，我就會(huì)去Google。但如果在我心里它是個(gè)開(kāi)放性的問(wèn)題，我就會(huì)用ChatGPT。”沐蘭總結(jié)說(shuō)。

在她看來(lái)，大模型和傳統(tǒng)搜索引擎的關(guān)系并不是二元對(duì)立的，而是大概率會(huì)共存。不同的工作屬性、生活方式，不同的狀態(tài)或心情，都可能決定用戶可能在不同問(wèn)題上使用不同的搜索方式。比如，自己從事IT工作的多位朋友就均表示，他們已經(jīng)有接近一半的搜索，從傳統(tǒng)搜索引擎切換到了大模型。

而在AI大模型之外，小紅書(shū)、微信搜索等在過(guò)去一段時(shí)間其實(shí)也都一定程度上實(shí)現(xiàn)了對(duì)用戶搜索習(xí)慣的轉(zhuǎn)移。“比如我要搜索中文內(nèi)容的旅游攻略時(shí)，就會(huì)使用小紅書(shū)?！?/p>

三、大模型，開(kāi)始加速分流我的搜索需求

孟飛，大模型應(yīng)用落地企業(yè)員工

“AI確實(shí)有顛覆我日常搜索方式的趨勢(shì)。”孟飛是國(guó)內(nèi)一家從事大模型應(yīng)用落地企業(yè)的員工，他告訴數(shù)智前線，在他的日常工作和生活中，已經(jīng)有相當(dāng)一部分搜索會(huì)很自然地用到大模型，而不再是去找搜索引擎。

事實(shí)上，早在去年三四月份，為了給公司出海業(yè)務(wù)做準(zhǔn)備，孟飛就曾試圖用ChatGPT做一些翻譯和材料搜索的工作，但最后發(fā)現(xiàn)，時(shí)間上雖然比起百度、谷歌等節(jié)省不少，卻也存在不少暗坑。“比如我們讓它在中國(guó)的古籍里找一些具有優(yōu)美含義的關(guān)鍵詞出來(lái)，就有好多出處是瞎編的?！?/p>

不過(guò)，今年以來(lái)，隨著模型逐漸成熟，各家大模型的搜索精準(zhǔn)性都有進(jìn)一步提高，AI搜索的效果更加優(yōu)化，孟飛的搜索需求和搜索習(xí)慣，也在加速?gòu)膫鹘y(tǒng)搜索引擎，分流到大模型產(chǎn)品。最近，他還找到公司內(nèi)部的工程團(tuán)隊(duì)，希望能給自己所在的市場(chǎng)部，建設(shè)一個(gè)知識(shí)助手。

“比如kimi，我現(xiàn)在可以直接限定它幫我找出，什么時(shí)間段哪個(gè)領(lǐng)域發(fā)生的大事件都有哪些，它會(huì)把新聞標(biāo)題、鏈接，還有summary（摘要），都給我列出來(lái)，這樣很快就出來(lái)結(jié)果了，省得我一個(gè)一個(gè)去搜、去點(diǎn)，這個(gè)我覺(jué)得還是蠻好用的?！泵巷w說(shuō)。

但在“涉及到工作中容易出事故”的更加嚴(yán)肅的搜索任務(wù)上，孟飛表示，依然會(huì)優(yōu)先使用搜索引擎，而非大模型。“比如寫(xiě)客戶案例時(shí)要搜索客戶簡(jiǎn)介、過(guò)往榮譽(yù)，還是會(huì)去百度等搜官網(wǎng)查看，因?yàn)槟Ｐ筒⒉荒茏屛?00%放心?！?/p>

相比之下，日常生活中的搜索需求是更寬容的場(chǎng)景。孟飛告訴數(shù)智前線，AI搜索目前已經(jīng)進(jìn)入自己生活的方方面面，“比如我平時(shí)沒(méi)事會(huì)看一些歷史類(lèi)的小說(shuō)，里面提到某個(gè)朝代的某個(gè)地名，我不知道，就會(huì)隨手用文心一言查一查?！?/p>

但用得最好、最頻繁的，還是輔導(dǎo)孩子學(xué)習(xí)上?！斑@讓我節(jié)省了很多時(shí)間?！泵巷w說(shuō)，原來(lái)他每天教孩子學(xué)英語(yǔ)，都需要將生詞一個(gè)一個(gè)貼進(jìn)百度搜索框，再一個(gè)一個(gè)粘貼進(jìn)教案，耗時(shí)又費(fèi)力，但現(xiàn)在，只需將每天需要學(xué)習(xí)的教材內(nèi)容，拍圖上傳到kimi，讓kimi幫忙把每個(gè)生詞的意思、用法、例句都梳理出來(lái)，很快就能完成備課。

而在使用多次后，這套流程也逐漸沉淀成一個(gè)模板，“現(xiàn)在我只要把圖發(fā)給它，說(shuō)‘請(qǐng)備課’，它就能咔咔開(kāi)始輸出，每次規(guī)定它備課需要配備的50套配套練習(xí)題，現(xiàn)在也不再會(huì)出現(xiàn)過(guò)多超綱的題?！?/p>

目前，在一些編程、作文、數(shù)學(xué)等方面的輔導(dǎo)任務(wù)上，孟飛告訴數(shù)智前線，自己也會(huì)用大模型去提供一個(gè)符合三年級(jí)水準(zhǔn)的解法，再一步步引導(dǎo)孩子解題。

四、結(jié)語(yǔ)

毋庸置疑，大模型的到來(lái)，正在改變一部分人的搜索習(xí)慣。它在一定程度上取代了原來(lái)的搜索引擎的部分功能，但目前仍然還有許多無(wú)法替代的部分：比如，對(duì)于一些時(shí)效性要求很高的需求，如今天發(fā)生的事情，AI搜索現(xiàn)在還無(wú)法那么快滿足；又比如，一些更強(qiáng)調(diào)準(zhǔn)確性的需求，大模型仍然存在幻覺(jué)問(wèn)題……

“搜索的需求未來(lái)可能會(huì)越來(lái)越細(xì)分。比如工作場(chǎng)景下的搜索，也許就是崗位助手了。AI搜索有可能就成為全新的搜索工具，傳統(tǒng)的搜索徹底退出歷史舞臺(tái)，但這需要時(shí)間，可能不是1-2年內(nèi)能完成的?！氨R言霞告訴數(shù)智前線。而目前，由于大模型的使用還有一定門(mén)檻，AI搜索的使用群體還比較受限?，F(xiàn)在各家也都還在前期投入中，還沒(méi)有形成明確清晰的商業(yè)模式。

AI與搜索還有很長(zhǎng)的故事要講。