景鯤要再造一個(gè)百度?生成式AI顛覆搜索為時(shí)尚早
這一輪生成式 AI 引發(fā)的浪潮可以說(shuō)愈演愈烈,幾乎每隔一段時(shí)間就會(huì)有新的 AI 公司和 AI 產(chǎn)品出現(xiàn)在我們的面前,也能看到很多已經(jīng)功成名就的人選擇投身 AI 創(chuàng)業(yè)熱潮。
就在昨天,前小度 CEO 景鯤公布了離職百度后的新動(dòng)態(tài),宣布和前小度 CTO 朱凱華聯(lián)合創(chuàng)立了 AI 創(chuàng)新產(chǎn)品公司 MainFunc,旗下首款 AI Agent 搜索產(chǎn)品 Genspark 已經(jīng) Beta 上線。
圖/ Genspark
此外,MainFunc 還拿到了 6000 萬(wàn)美元(約合人民幣 4.35 億元)的種子輪融資,投后估值直接來(lái)到了 2.6 億美元(約合人民幣 18.87 億元)。
此時(shí)距離他辭任百度集團(tuán)副總裁和小度 CEO,剛剛過(guò)去 8 個(gè)月。耐人尋味地是,他在離開百度后選擇的領(lǐng)域恰恰是百度的核心業(yè)務(wù)——搜索。
不留在百度的體系內(nèi)做 AI 搜索,而是選擇和前小度 CTO 一起自己做,這在一定程度上說(shuō)明了百度面對(duì) AI 搜索這個(gè)全新領(lǐng)域存在一些問(wèn)題。但更重要的可能還是,景鯤的選擇再次證明了很多人相信的一點(diǎn):
AI 搜索,大有前途。
但這種「前途」會(huì)徹底改變我們獲取信息的方式嗎?又會(huì)打破現(xiàn)有的搜索市場(chǎng)格局嗎?
Genspark,又一個(gè)有點(diǎn)不同的 AI 搜索
和所有 AI 搜索一樣,Genspark 也采用了以對(duì)話為主要交互方式的設(shè)計(jì),用戶提出問(wèn)題后,Genspark 會(huì)生成相關(guān)的簡(jiǎn)短回答,直接給你你可能需要的信息,而不是給你你可能需要點(diǎn)擊、瀏覽、判斷的「十個(gè)藍(lán)色鏈接」。
此外,MainFunc 官方相信,Genspark 可以提供更高質(zhì)量的搜索結(jié)果——也是回答。按照官方的說(shuō)法,Genspark 使用多個(gè)專門的人工智能模型,每個(gè)模型都旨在處理特定類型的查詢。
在底層,Genspark 依靠?jī)?nèi)部訓(xùn)練的模型以及來(lái)自 OpenAI、Anthropic 等的第三方模型來(lái)對(duì)用戶的搜索查詢進(jìn)行分類,并確定如何組織和呈現(xiàn)結(jié)果。比如我們搜索「OpenAI 什么時(shí)候推出的 AI 搜索?」(實(shí)際沒(méi)有推出):
圖/ Genspark
Genspark 的每個(gè)搜索結(jié)果頁(yè)面首先會(huì)呈現(xiàn) AI 生成的結(jié)果摘要,后面是指向更詳細(xì)的 Sparkpage 的鏈接,基本上可以理解為針對(duì)問(wèn)題生成的一篇完整回答。最后還有一些推薦鏈接,這部分就相當(dāng)于傳統(tǒng)搜索引擎的結(jié)果頁(yè)面。
而 Sparkpage,也是 Genspark 區(qū)別于其他任何 AI 搜索的獨(dú)特性交互設(shè)計(jì)。除了生成一個(gè)類似維基百科的詳細(xì)回答,用戶還可以在 Sparkpage 右側(cè)的對(duì)話窗口,繼續(xù)與 AI 進(jìn)行對(duì)話,不管是針對(duì)回答的疑惑進(jìn)行展開,還是針對(duì)部分內(nèi)容進(jìn)行深入。
圖/ Genspark
針對(duì)大模型的「幻覺」問(wèn)題,AI 搜索一般都采用 RAG(檢索增強(qiáng)生成)技術(shù)降低「幻覺」的出現(xiàn)概率。景鯤則在 TechCrunch 的采訪中另外表示,Genspark 的 AI 模型偏愛具有高權(quán)威性和流行度的網(wǎng)頁(yè),對(duì)過(guò)濾掉更多「外面」的信息有很大幫助。
「我們非常重視數(shù)據(jù)質(zhì)量,我們相信數(shù)據(jù)質(zhì)量是贏得這場(chǎng)比賽的關(guān)鍵,」景鯤強(qiáng)調(diào)。但現(xiàn)實(shí)是,在這場(chǎng) AI 搜索的比賽中,重視數(shù)據(jù)質(zhì)量的不僅是他們,參加比賽的對(duì)手也是層出不窮。
生成式 AI 掀起的搜索革命
曾幾何時(shí),以谷歌和百度為代表的搜索引擎可以說(shuō)是整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)最重要的「入口」,基于搜索引擎,谷歌一直以來(lái)的使命就是:「整合全球信息,供大眾使用,讓人人受益!
但在很長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi),搜索引擎的產(chǎn)品形態(tài)和商業(yè)模式并沒(méi)有發(fā)生質(zhì)的變化,甚至體驗(yàn)還有所退步。
在傳統(tǒng)的搜索體驗(yàn)中,用戶通常是腦中存在一個(gè)或模糊或清晰的問(wèn)題和需求,然后需要將這種需求轉(zhuǎn)化成一個(gè)或幾個(gè)相關(guān)的關(guān)鍵詞。
接著,搜索引擎根據(jù)關(guān)鍵詞、索引庫(kù)找出相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)鏈接,再通過(guò)算法排序的方式呈現(xiàn)相關(guān)程度最高的網(wǎng)頁(yè)鏈接。同時(shí),在搜索結(jié)果中還往往穿插著幾個(gè)「?jìng)窝b成搜索結(jié)果」的廣告。
圖/百度
與之相對(duì)的,得益于大語(yǔ)言模型實(shí)現(xiàn)了強(qiáng)大的自然語(yǔ)言理解能力,用戶可以用最自然的自然語(yǔ)言進(jìn)行搜索,AI 搜索也能夠更準(zhǔn)確地理解用戶的提問(wèn)意圖。
此外,雖然 AI 搜索同樣需要匹配超大規(guī)模的索引庫(kù)來(lái)找到相關(guān)的網(wǎng)頁(yè),但在呈現(xiàn)上徹底改變了過(guò)去信息的組織和設(shè)計(jì),沒(méi)有「信息排序」,直接給出答案,不需要用戶點(diǎn)擊排在前的最相關(guān)鏈接,再找出自己真正需要的信息。
簡(jiǎn)而言之,相比傳統(tǒng)的搜索體驗(yàn),AI 搜索是一種交互和效率上質(zhì)的變化,也被很多人視為搜索的未來(lái)。所以即便 AI 搜索嚴(yán)重挑戰(zhàn)了現(xiàn)有的搜索廣告商業(yè)模式,谷歌也還是推出了 AI 搜索。
今年 5 月 15 日,谷歌在 Google I/O 開發(fā)者大會(huì)上宣布將在谷歌搜索上線基于 Gemini 大模型的 AI Overviews 功能,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),就是根據(jù)用戶問(wèn)題在搜索結(jié)果頁(yè)直接生成一個(gè)簡(jiǎn)短的回答,然后才是以網(wǎng)頁(yè)鏈接為主的傳統(tǒng)搜索結(jié)果。
圖/谷歌
用過(guò) New Bing 的讀者一定不陌生這種形式,事實(shí)上這也意外著谷歌搜索終于也邁出了通往「AI 搜索」的一步。
相比之下,作為全球第一大中文搜索引擎,百度同時(shí)還是國(guó)內(nèi)最早推出自主訓(xùn)練大模型,雖然旗下也有主打 AI 搜索的「簡(jiǎn)單搜索」,但百度搜索卻取消了 AI 搜索功能(文心一言推出早期有上線過(guò))。
而與此同時(shí),由前 OpenAI 研究科學(xué)家 Aravind Srinivas 聯(lián)合幾位合伙人共同創(chuàng)辦的 Perplexity,已然成為了當(dāng)下最具代表性和影響力的 AI 搜索。截至今年 1 月,Perplexity 的月活躍用戶就超過(guò)了 1000 萬(wàn),訪問(wèn)量超過(guò) 4500 萬(wàn)次,總搜索量超 5 億次。
加上轉(zhuǎn)型 AI 搜索的傳統(tǒng)搜索公司,以及一大批新涌現(xiàn)的 AI 搜索初創(chuàng)公司,AI 搜索似乎已經(jīng)到了「萬(wàn)馬奔騰」,一舉取代傳統(tǒng)搜索的局面。
但 AI 搜索已經(jīng)到了取代傳統(tǒng)搜索的階段嗎?可能還為時(shí)尚早。
我放棄了把 AI 搜索作為默認(rèn)搜索引擎
坦白講,從去年開始小雷就嘗試過(guò)將瀏覽器的默認(rèn)搜索引擎換成「AI 搜索」,主要是用連英偉達(dá) CEO 黃仁勛都在用的 Perplexity,今年還嘗試過(guò)將之前中文搜索體驗(yàn)還不錯(cuò)的秘塔 AI 搜索設(shè)置成默認(rèn)搜索引擎。
但現(xiàn)實(shí)是,我其實(shí)都用不了多久就會(huì)換回谷歌,理由并不復(fù)雜,核心是 Perplexity、秘塔 AI 搜索以及其他 AI 搜索都:
不可靠。
比如剛剛問(wèn)到的回答,圖/ Genspark
作為科技編輯,小雷幾乎每天都需要使用搜索引擎,也嚴(yán)重依賴通過(guò)搜索來(lái)獲取信息,同時(shí)信息的準(zhǔn)確性也非常重要。這一點(diǎn)應(yīng)該很好理解。
但 AI 搜索本質(zhì)上是能聯(lián)網(wǎng)的 AI,同時(shí)基于 RAG 技術(shù),大模型會(huì)結(jié)合用戶提問(wèn)和相關(guān)檢索信息作為 Prompt 輸出回答。雖然不少觀點(diǎn)認(rèn)為 RAG 技術(shù)是當(dāng)下緩解大模型幻覺的最佳解決方案,但不僅遠(yuǎn)談不上解決,實(shí)際緩解的效果也有限。
具體到 AI 搜索體驗(yàn)中,小雷看到有些回答會(huì)明顯懷疑一些信息的真實(shí)性,這個(gè)時(shí)候又不得不需要通過(guò)谷歌等傳統(tǒng)搜索引擎進(jìn)行檢索、查證,因?yàn)?AI 搜索的來(lái)源鏈接也充滿了幻覺。
但我又不可能每個(gè)信息都重新進(jìn)行搜索、查證,否則就與「使用 AI 搜索提高搜索效率的初衷」背道而馳了。
更大的問(wèn)題是,如果一些信息錯(cuò)得并不離譜,我對(duì)一些特定領(lǐng)域也并不了解,很可能不會(huì)意識(shí)到錯(cuò)誤,甚至?xí)苯邮褂昧隋e(cuò)誤的信息,從而產(chǎn)生錯(cuò)誤的理解和觀點(diǎn)。
簡(jiǎn)單來(lái)講,作為能聯(lián)網(wǎng)的大模型,目前的 AI 搜索很多時(shí)候是存在幻覺的黑箱,我很難信任 AI 回答里面的各種信息,所以寧愿退回傳統(tǒng)的搜索體驗(yàn),使用關(guān)鍵詞找到相關(guān)的網(wǎng)頁(yè),再人工尋找和判斷我需要的信息。
但這不意味著我會(huì)放棄使用 AI 搜索。
首先,大模型的流行注定會(huì)改變互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)容生態(tài),我們很早就在文章中表達(dá)過(guò)對(duì)生成式 AI 內(nèi)容充斥互聯(lián)網(wǎng)的擔(dān)憂,今年你甚至還可以看到字節(jié)跳動(dòng)、掘金等公司通過(guò) AI 生成了海量中文網(wǎng)頁(yè)「污染」搜索引擎。
豆包生成的就有 1560 萬(wàn)條,圖/谷歌
而不同于傳統(tǒng)搜索引擎的機(jī)制和交互方式,AI 搜索理論上相對(duì)更容易繞開這種「污染」,同時(shí)對(duì)話式的交互也能避免了大量無(wú)價(jià)值內(nèi)容,提高效率。
其次是在「What」之外,我們經(jīng)常需要向搜索引擎提出的問(wèn)題還有「Why」和「How」,這方面對(duì)信息的準(zhǔn)確性要求較低,更強(qiáng)調(diào)整合梳理能力,而這恰恰是大模型極其擅長(zhǎng)的,這是小雷需要的。
同時(shí)從更長(zhǎng)遠(yuǎn)的角度來(lái)看,大模型和生成式 AI 技術(shù)還處在快速發(fā)展的階段,當(dāng)下幻覺的問(wèn)題并不意味著在不遠(yuǎn)的將來(lái)會(huì)有更好的解決方案。
寫在最后
AI 搜索不是救世主。
AI 搜索的出現(xiàn)無(wú)疑給我們提供了一種全新的信息獲取方式,也帶來(lái)了不少新的思考和挑戰(zhàn)。但在使用 AI 搜索過(guò)程中,我們能明顯發(fā)現(xiàn)了其在準(zhǔn)確性和可靠性上的不足帶來(lái)的困擾。但這并不意味著 AI 搜索毫無(wú)價(jià)值。
相反,AI 搜索在整合信息、提升搜索效率以及避免無(wú)價(jià)值內(nèi)容方面展示了巨大的潛力。隨著技術(shù)的進(jìn)步,生成式 AI 的能力將會(huì)更加完善,或許就能解決當(dāng)前存在的問(wèn)題。
所以比起一種取代傳統(tǒng)搜索的「救世主」,我更愿意把 AI 搜索看作一種新的選擇。我們?cè)谑褂弥行枰粩嗵剿骱瓦m應(yīng),找到最適合自己的使用方式。在這個(gè)過(guò)程中,傳統(tǒng)搜索引擎和 AI 搜索并不是互相排斥的,而是可以相輔相成,共同改進(jìn)我們的搜索體驗(yàn)。
或許在不久的將來(lái),AI 搜索能夠解決目前的不足,比傳統(tǒng)的搜索方式更能「整合全球信息,供大眾使用,讓人人受益」,成為人類獲取信息的主要方式。
來(lái)源:雷科技
原文標(biāo)題 : 景鯤要再造一個(gè)百度?生成式AI顛覆搜索為時(shí)尚早
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