文|三易生活

去年年末，聊天機器人ChatGPT如同一陣旋風般席卷全網。而“文能提筆做文章，武能動手修BUG”的ChatGPT，更是幾乎可以做任何事情，也使得AI文本生成仿佛第一次擁有了“靈魂”。得益于ChatGPT的優秀素質，在其上線短短5天后，Open AI首席執行官Sam Altman就在社交媒體披露其用戶量已突破100萬，也為AIGC再添了一把火。

作為Open AI背后的投資者，微軟方面似乎也看上了ChatGPT。近日來自海外科技媒體The Information的消息顯示，有知情人士透露，微軟方面正準備在其必應(Bing)搜索引擎中加入OpenAI的人工智能語言模型ChatGPT，以吸引競爭對手谷歌搜索的用戶。這也就意味著，ChatGPT對傳統搜索引擎的沖擊，或將從部分業內人士的推測變為現實。

這似乎也解釋了為何在ChatGPT快速走紅后，谷歌內部啟動“Red Code”的原因。針對ChatGPT，谷歌內部包括研發、安全和信任等多個部門的團隊被重新分配了工作任務，被要求協助開發新的AI技術原型和產品。沒錯，在搜索引擎會被ChatGPT取代這個問題上，谷歌也不復當初“ChatGPT還沒到能取代搜索引擎”的自信。

ChatGPT與傳統的搜索引擎有什么區別呢?事實上，通常意義上的搜索引擎，是指通過從互聯網上提取各網站的信息，將其保存在自己建立的數據庫中、并建立索引，用戶發起檢索請求后，系統檢索與用戶查詢條件匹配的相關記錄，然后按一定的排列順序將結果返回給用戶。在用戶檢索信息時，關鍵詞無疑是最為有效的手段。而在外界看來，奠定百度搜索引擎的基礎，無疑就是李彥宏的《超鏈文件檢索系統和方法》，其核心是以關鍵字作為核心權重來決定“目標頁面”的相關性和排序。

簡而言之，在搜索引擎中搜索信息的大體流程，是用戶輸入關鍵詞、搜索引擎在數據庫篩選匹配關鍵詞的結果，并為用戶排序出關聯度從高到低的鏈接。搜索引擎的本質，是基于用戶輸入內容向用戶“推薦”結果，但打開哪一個內容還是需要用戶自己來選擇。從二十年前的雅虎、谷歌，到世紀之交的百度，再到后來的搜狗、360、DuckDuckGo，也都沒有脫離這套運行模式。

對于用戶而言，這二十余年里在搜索框輸入關鍵詞，等待搜索引擎展示網頁鏈接，再根據自己的需求打開網頁，幾乎是一成不變的，或許這也是在日新月異的互聯網世界中，為數不多的古典氛圍了。然而這樣的體驗卻是有缺憾的，因為彼時的計算機還不能完美理解用戶的需求，所以需要用關鍵詞來讓計算機將用戶的需求，劃定在一個模糊的范圍內。

相信許多朋友在通過搜索引擎尋求問題的答案時，往往會在一個主題下嘗試不同的關鍵詞，這樣的效果顯然稱不上完美。而在滿足用戶信息需求方面，ChatGPT則提供了一個完全不同的體驗，面對用戶需求ChatGPT是直接給出答案，避免了用戶的選擇，并實現了從搜索問題到生產答案的一步到位式體驗。

雖然對于部分用戶來說，更希望將選擇權握在自己手里，但抖音、TikTok在全球范圍內的成功，已經證明了絕大多數用戶是“懶惰”的。準確來說，大多數用戶希望借助推薦算法來幫助自己檢索、并篩選信息，并不反感互聯網廠商為他們營造一個“信息繭房”。相比傳統搜索引擎有輸入、檢索、整理、結果這四步，ChatGPT則直接跳過了中間的兩個步驟，實現了從輸入到結果這個新的搜索方式。

而谷歌對ChatGPT極為警惕的背后，其實是用戶對于搜索引擎的期望就是即時滿足信息需要，而這也是ChatGPT的核心優勢。事實上，ChatGPT是OpenAI在2020年推出的自然語言識別模型GPT-3的衍生產品，并以從人類反饋中強化學習的方法訓練這一模型，基于GANs(生成對抗網絡)讓ChatGPT在不斷的調試、迭代中，生成與真實數據無二的結果。

其實ChatGPT并不能理解用戶提問的意圖，也不理解人類語言中的邏輯，只是對1750億個訓練文本中字詞組合的出現率進行了統計，再按照用戶輸入的內容和統計出來的出現率排列字詞，來給出看起來合理的回復。而“一本正經的胡說八道”，在ChatGPT上是十分常見的一件事。

如此龐大的數據自然能讓ChatGPT變得“無所不能”，其實從本質上來說，ChatGPT之所以顯得如此聰明，關鍵在于Open AI斥資1200萬美元為其訓練成本買單，它的底層運行邏輯依舊還是“基于統計的拼湊”。

ChatGPT其實并不像許多人渲染的那般智能，它同樣需要基于輸入的數據集來進行訓練，這也是為什么最開始谷歌對于ChatGPT并不重視。原因其實也很簡單，ChatGPT的成功靠的是Open AI比友商更愿意支付訓練大型人工智能模型的成本。然而一旦ChatGPT與微軟的Bing攜手，情況就會發生變化。

ChatGPT在NLP(自然語言處理)上的能力，確實要比以往的文本生產AI有著大幅度的升級，這也確保了它不會出現答非所問的問題，而微軟Bing搜索引擎的加入也將會為其解決最大的難題，那就是數據集。傳統搜索引擎擅長的收集海量信息，搭配ChatGPT從人類行為中學習的能力，必然就會迸發出1+1>2的效果。

當然，Bing與ChatGPT的合作也有一個問題，那就是如何篩選出有價值的內容來“喂養”ChatGPT。要知道直到目前為止，數據的標記和篩選工作中，人工的比例都相當高，如果微軟或Open AI能夠將數據標記和篩選的過程完全自動化，或許通用搜索引擎的時代就真的要落幕了。