如果說,近兩年科技圈哪項技術熱度高,那一定非AI大模型莫屬。
作為一種基于深度學習的人工智能技術,AI大模型通過在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進行訓練來捕捉數(shù)據(jù)中的復雜關系和特征,從而在各類任務實現(xiàn)出色的表現(xiàn)。
搜索引擎發(fā)展面臨困境?
隨著AI大模型的飛速發(fā)展,搜索引擎已經成為落地應用的重要場景之一。
所謂搜索引擎,就是根據(jù)用戶提供的關鍵詞從互聯(lián)網上采集信息,在對信息進行組織和處理后,將檢索的相關信息展示給用戶的系統(tǒng)。
可以說,在互聯(lián)網已經滲透到社會生活各個角落的當下,搜索引擎的重要性日益凸顯,已然成為獲取信息、解決問題不可或缺的工具。
然而,隨著技術的進步和用戶需求的演變,搜索引擎的局限性日益明顯。由于搜索引擎依賴于基于關鍵字的算法和索引,通過將查詢與相關內容對齊,構成了信息檢索的基石。
雖然這種方法在許多情況下都是有效的,但它僅限于對查詢的字面解釋,經常忽略了人類語言的微妙和復雜性。
因此,在使用搜索引擎進行信息檢索時,用戶往往需要輸入若干關鍵詞,瀏覽大量網頁,并從中提取出有用的信息點,以獲取答案。然而,有時即便經過這樣的過程,也可能無法找到所需的信息。
AI搜索帶來全新體驗
AI大模型的出現(xiàn),將重點從單純的基于關鍵字的搜索轉移到對用戶意圖的更復雜的理解。與搜索引擎不同的是,AI搜索破譯了查詢的潛在意圖和上下文,提供了更加個性化和精確的結果。
這種上下文洞察力擴展到復雜的查詢,使AI驅動的搜索引擎能夠合并來自不同領域的信息,例如營養(yǎng)研究和醫(yī)學期刊,以回答有關地中海飲食的問題。此外,AI搜索通過用戶交互不斷發(fā)展,不斷增強個性化搜索體驗。
目前,我們已經可以看到人工智能搜索的實際應用。例如,必應搜索將與ChatGPT智能語言模型進行深度融合,為用戶帶來更好的交互體驗,不僅能夠回答用戶的直接問題,還能夠根據(jù)用戶的反饋和上下文,提供更多的相關細節(jié),回答用戶的隱含或潛在的問題,從而實現(xiàn)全面和深入的搜索。
谷歌在2024年I/O開發(fā)者大會上宣布了一項名為“AI Overviews(AI概覽)”的新搜索體驗功能,使用戶能夠通過提問、聊天的方式進行搜索。
百度創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏在百度2024年第一季度財報電話會上表示,目前百度搜索上已有11%的搜索結果由AI生成,讓搜索能更準確、更有組織、更直接地回答用戶問題。
李彥宏表示,百度搜索的AI重構工作仍處于早期階段,整體來看,搜索有可能成為AI時代的Killer App。
AI搜索將引發(fā)哪些挑戰(zhàn)?
雖然AI搜索的發(fā)展前景看似光明,但也面臨著一系列的挑戰(zhàn)。具體來看:
第一,成本增加。AI搜索會帶來計算成本的增加,包括芯片,維護和電力成本。
根據(jù)瑞銀(UBS)的數(shù)據(jù),將AI技術整合到搜索中會產生巨大的能源和排放影響,ChatGPT每天約有1300萬用戶。微軟的必應每天處理5億次搜索,谷歌則處理85億次。
Alphabet董事長John Hennessy曾表示,與傳統(tǒng)的關鍵字搜索相比,像Bard這樣的大模式可能會使搜索成本增加10倍。
隨著產品的微調,這筆費用顯然會“迅速”下降。不過,分析人士仍然認為,這項技術終可能會蠶食谷歌的利潤,即使附帶廣告。
據(jù)摩根士丹利(Morgan Stanley)估計,谷歌搜索查詢的成本約為0.5美分。但如果使用人工智能,成本將會飆升。
據(jù)估計,如果按照類ChatGPT人工智能能用50字的答案處理其收到的半數(shù)請求,谷歌的費用到2024年可能會增加60億美元。
第二,偏見問題。AI模型在訓練過程中會吸收大量網絡數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)的質量參差不齊,可能包含惡作劇、誤導性內容或低質量信息,從而影響搜索結果的準確性。
另外,訓練數(shù)據(jù)中可能存在的偏見會導致AI搜索結果出現(xiàn)不公平或歧視性的情況,如算法歧視問題。
第三,安全與隱私。AI搜索在處理用戶查詢時需要收集和分析大量個人數(shù)據(jù),這引發(fā)了隱私保護的擔憂。如何在提供精準搜索服務的同時保護用戶隱私是一個亟待解決的問題。
由此可見,為了應對這些挑戰(zhàn),需要加強技術研發(fā)和應用過程中的隱私保護和道德監(jiān)管,以確保AI搜索技術的健康、可持續(xù)發(fā)展。
寫在后:
總的來說,通過融入AI大模型這一創(chuàng)新技術,將為更直觀、更高效、更個性化的搜索體驗奠定基礎。
搜索的未來已經到來,在AI的賦能下,我們將迎來一個更加互聯(lián)互通、洞察敏銳、響應迅速的信息世界。
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