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大模型來了,我還用搜索嗎?

更多場(chǎng)景

2024年11月08日

鏈接已復(fù)制

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

  文|周享玥

  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)庫券,我爸爸在發(fā)行前一天晚上,問了豆包國(guó)庫券的種類和利息。”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)問我某個(gè)英語單詞,我可能也忘了怎么讀,就會(huì)讓她自己去問。”

  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)于大模型來說,是高潛力賽道,也是能出真正獨(dú)角獸的賽道。ToC的賽道來說,AI搜索有望塑造出全新的搜索巨頭。而對(duì)ToB市場(chǎng)來說,企業(yè)級(jí)AI搜索也越來越重要。企業(yè)的知識(shí)管理、知識(shí)使用,都會(huì)涉及到AI搜索。”IDC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)慣帶來了哪些改變?

  01

  吳悠,某大模型公司程序員

  有了編程助手,我還搜索嗎?

  “以前我用Google比較多,但現(xiàn)在像一些工作中碰到的語法問題,基本都會(huì)首先用大模型進(jìn)行搜索。”吳悠目前在一家大模型公司做前端開發(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,甚至有人專門為此購買了ChatGPT的會(huì)員,來幫助自己進(jìn)行代碼寫作。

  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)議上公開表示,大模型在輔助代碼方面的應(yīng)用,是試驗(yàn)下來確定性和ROI曲線都比較好的場(chǎng)景。

  “為什么它在寫代碼方面挺好的?”吳悠分析稱,比如在進(jìn)行語法搜索時(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。”吳悠說,現(xiàn)在,他的工作中70%以上的語法問題,都可以通過大模型解決。

  不過,語法問題其實(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大概要寫什么,讓你少寫一些代碼,但這只局限于在你寫一些偏底層和算法類的代碼時(shí),幫你節(jié)約時(shí)間,但如果想用它寫業(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。”

  吳悠舉例稱,當(dāng)他在前端工作中想要寫一個(gè)表單時(shí),表單里有一些字段的含義如果自己不寫注釋提醒大模型,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一遍產(chǎn)品文檔,“還不如我自己寫更快些。”

  “所以我覺得用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,是不是用戶訪問較多、又經(jīng)常出bug的地方。同時(shí),你也不能指望它說的都是對(duì)的。”吳悠說。

  而除了節(jié)省時(shí)間,在吳悠看來,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。”吳悠告訴數(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。“當(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。”吳悠說。

  02

  沐蘭,日本某風(fēng)投公司員工

  有了ChatGPT,我還要搜索嗎?

  “我是ChatGPT最早的一批付費(fèi)用戶,但它對(duì)我來說,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。這些工作原來主要通過谷歌、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)的問題,我可能會(huì)去問ChatGPT。”沐蘭舉例稱,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,自己依然更習(xí)慣用雅虎和谷歌。“尤其是搜日本相關(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。”

  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,而不是直接問大模型。“它給我的數(shù)字往往是非常籠統(tǒng)的,而且也沒有出處,我就不知道該不該信。”沐蘭告訴數(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,我來決定你可信不可信。因此,在這種問題上,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)開放性的問題,我就會(huì)用ChatGPT。”沐蘭總結(jié)說。

  在她看來,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、微信搜索等在過去一段時(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。”

  03

  孟飛,大模型應(yīng)用落地企業(yè)員工

  大模型,開始加速分流我的搜索需求

  “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,就有好多出處是瞎編的。”

  不過,今年以來,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,也在加速從傳統(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,這樣很快就出來結(jié)果了,省得我一個(gè)一個(gè)去搜、去點(diǎn),這個(gè)我覺得還是蠻好用的。”孟飛說。

  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。“比如寫客戶案例時(shí)要搜索客戶簡(jiǎn)介、過往榮譽(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。”

  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)沒事會(huì)看一些歷史類的小說,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。”

  但用得最好、最頻繁的,還是輔導(dǎo)孩子學(xué)習(xí)上。“這讓我節(jié)省了很多時(shí)間。”孟飛說,原來他每天教孩子學(xué)英語,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,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‘請(qǐng)備課’,它就能咔咔開始輸出,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)過多超綱的題。”

  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。

  04

  結(jié) 語

  毋庸置疑,大模型的到來,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的搜索引擎的部分功能,但目前仍然還有許多無法替代的部分: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問題……

  “搜索的需求未來可能會(huì)越來越細(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。“盧言霞告訴數(shù)智前線。而目前,由于大模型的使用還有一定門檻,AI搜索的使用群體還比較受限。現(xiàn)在各家也都還在前期投入中,還沒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。

  (應(yīng)采訪對(duì)象要求,上述三位采訪對(duì)象均為化名)

海報(bào)生成中...

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來源:數(shù)智前線 作者:周享玥

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