现阶段的搜索 AI，暂时还干不掉传统搜索引擎。

撰文：举大名耳

现阶段的搜索 AI，暂时还干不掉传统搜索引擎。

在传统搜索引擎的时代，想要找到某个问题的答案，你会怎么做？

也许你会打开你的浏览器，输入问题，然后点击搜索按钮。然后，你会看到一大堆的网页链接。

但除了某些十分简单、很显而易见的问题外，只要是稍微复杂些的，需要提炼的知识，人们往往都难以直接从搜索页面中获取答案。

于是，你不得不花费时间和精力去筛选和阅读这些网页，并不断点击「下一页」，才能找到你想要的信息。

也正因如此，在生成式 AI 的浪潮下，如微软的新必应、谷歌的 bard、Perplexit AI 推出的会话搜索引擎，都在试图解决人们的这一痛点。

而最近，这股 AI 搜索引擎的大战，也席卷到了国内。

几天前，昆仑万维推出了基于自身「天工」大模型的 AI 产品——天工 AI 搜索。可以说，这是目前第一款落地，并投入应用的独立 AI 搜索产品了。

该搜索 AI 一出，即刻在国内掀起了不小波澜，一些科技媒体纷纷盛赞，称其会「革了传统搜索引擎的命！」

那么，在表面的喧嚣之下，天工 AI 搜索，及其类似的一票 AI 搜索引擎，真正的现状究竟如何？

1 实际表现

鉴于到目前为止，关于天工 AI 搜索的测评，已着实不少了。因此，本篇文章不打算再重复测试某些千篇一律、无关痛痒的功能，而是打算针对大部分普通用户，在实际使用中最可能遇到的重点问题进行测评。

在这些重点中，最为人关切的，首先就是幻觉问题。

为了测试这点，我们分别将天工 AI 搜索与新必应进行了对比。

可以看到，在部分问题上，天工 AI 搜索与新必应都给出了较为准确的回答，没有出现幻觉 / 错误的情况。

但可以明显感到的是，天工 AI 搜索的答案比新必应要简略了许多。

例如，在「谷歌今年推出了哪些 AI 产品」这一问题下，天工 AI 只是笼统地提到了 PaLM2 这一产品。

而这很可能是天工 AI 的向量语义检索导致的。

这种检索方式的好处，是只需要计算向量之间的距离或相似度，而不需要对每个文本进行复杂的分析和处理。

在新必应的精确模式下，AI 的回应也很简略

通过对问题和潜在相关文档进行编码，并计算它们之间的相似度，天工 AI 就能有效地过滤掉无关或低质量的信息，只保留最相关和最有价值的信息。

但这样一来，生成的内容就会变得十分简略。

可即便采用了向量语义检索，也难以完全避免幻觉问题。

在这个回答中，天工 AI 犯了一个明显的错误。众所周知，在目前 OpenAI 的计划中，GPT-4 是不开源的。

而同样的，类似的错误与幻觉也出现在了新必应中。

从理论上来说，如果搜索 AI 能够从网络上爬取到所有的信息，并且能够完美地理解和处理这些信息，那么它就不会产生幻觉或错误。但是，这在实际中是很难实现的。

至于具体的原因，暂时先留到文章第二部分解释。

在这里，我们先看看另一大使用搜索 AI 时的重点：理解和分析能力。

从功能上来说，AI 搜索这个新物种，之所以被人们寄予了厚望，是因为自从其诞生的那天起，人们就不单单只想将其作为一个纯粹的搜索工具，而是希望它成为一个能集知识的发现、处理、分析和重新组织为一身的个人智能助理。

毕竟，在这个信息密度倍增的时代，人们已经越来越不满足于接收那些未经「咀嚼」和「消化」的原始信息了。

那么在这方面，天工 AI 搜索表现得怎样呢？

我们可以用几个比较考验分析和理解能力的问题对其进行测试。

从这个回答，可以看出天工 AI 仍然保持了十分严谨的风格，对「核污水是否会变核污雨」没有给出一个轻率的结论。

然而，这样的回答，仍然停留在了一个「知其然」的层面，在对某些复杂问题进行询问时，人们更渴望搜索 AI 展现出更智能、更具主观能动性的一面。

在这个问题上，新必应的回答，则显得详细和深入得多。

而要想实现这样的回答，就不能仅仅只对网页中的信息、数据进行简单的搜集，而是要依靠 AI 自身的智能，对其进行提炼、分析和理解。

而这样的智能，在面对一些需要选择和比较的问题时，就显得尤为重要。

在某种程度上，AI 搜索引擎迈向智能助理的第一步，就是对问题形成自己的「看法」。

只有这样经过深度处理后的信息，才能更有效地帮助人们进行思考、决策。

而这样具有「主动性」的特点，正是新一代 AI 搜索引擎区别于传统搜索引擎最本质的区别。

2 人工智能 VS 传统搜索

有了 AI 加成的搜索引擎，究竟能否战胜传统的搜索方式？

自从今年新必应问世以来，这就是一个备受关注的话题，然而，最终的数据却无情地表明了：现阶段的搜索 AI，暂时还干不掉传统搜索引擎。

分析公司 StatCounter 的数据显示，今年 7 月份，必应在全球的市场份额为 3%。这一份额与今年 1 月 ( 新必应推出前一个月 ) 的基本相同。

分析公司 Similarweb 的另一份报告显示，7 月份必应的月访问量约为谷歌的 1%，也与 1 月份大致相同。

全球搜索引擎市场份额，来源：StatCounter

尽管这样的数据，并没有对所有直接访问必应聊天页面的人进行统计，但它仍印证了传统搜索引擎的地位。

这样的现实，说明了在新式的搜索 AI 推出许久之后，人们仍然不愿舍弃传统搜索方式。

而这背后的原因，其实也很简单：可靠性。

对很多人来说，用谷歌、百度搜索，虽然麻烦一点，但找到的内容足以让自己的材料有足够高的可信度。

而如果使用 AI 搜索，哪怕所有的答案中，只有 5% 是幻觉和错误，就足以让人在进行决策和判断时翻车。

并且从技术环节上来说，联网功能也并非根除幻觉的「灵丹妙药」。

这主要是因为，网络上的信息包含了很多噪声，这些噪声往往是一些不完整、不一致、不可靠的信息。

而搜索 AI 在识别和过滤噪声方面的限制，是由多个技术环节共同造成的，这其中包括了网页抓取、索引构建、链接分析等。而从这些噪音中，提取出有价值和意义的信息却绝非易事。

因为在这一过程中，链接的稀疏性、不均匀性，网页的多样化，都有可能影响搜索 AI 判断，导致噪声的干扰。

既然如此，那这是否意味着，搜索 AI 始终无法撼动传统搜索引擎的地位呢？

其实不然，因为一项新技术的前景，有时不在于其在原有赛道表现如何，而在于其是否能开辟新的赛道。

如上一部分所述，在这个信息密度倍增的时代，未经处理的原始信息，已经很难满足人们的认知需求。

换句话说，在这个时代，人们想要的不仅是信息、知识，而是智慧。

在目前新必应等搜索 AI 的应用场景中，最有价值，也最不可或缺的部分，就是其对某些晦涩、艰深内容的解读。

有时候，只要使用了正确的提示词，搜索 AI 就能将信息中难以理解的部分，转化为简明易懂的内容，

而这无疑大大地降低了个人的认知和理解成本。

从这个角度上说，搜索 AI 有着传统搜索引擎无法取代的意义。

因为其不仅仅是简单地将信息摆在人们面前，并且还提供了一种见解、思路和策略，而这正是真正的个人智能助理所必备的特质。

正如现在的某些浏览器，都会自带「翻译插件」，方便人们在浏览外文网站时，能够高效率地理解其中的内容一样，或许在未来，搜索 AI 也会以类似的形式，在人们阅读网页时，一边进行总结，一边提供思路，见解。

到了那时，人们甚至能要求其对网页中的具体的某段文字，进行分析和总结。

3 未来的搜索引擎

按照上面的思路，未来的搜索引擎，也许将是结合了传统搜索与 AI 搜索二者优势的产物。

其最有可能的技术思路，则很可能类似于当下的 AI 智能体。

具体来说，在获取信息时，搜索 AI 可以先借助传统搜索引擎，爬取大量网页，之后将这些庞大的，未经处理的信息，交由一位智能体专门进行筛选、提炼。

之后，这些经过提炼后的信息，会交由一个负责审核和纠错的智能体，以核验信息的准确性。

当确认无误后，这些信息最终将交由负责整理和输出的智能体，并通过其分析、推理能力，为人们提供有价值的思路、建议。

实际上，这样的技术路线，在现实中并不遥远，并且已经被某些团队投入了使用。

例如，最近一个由哥大研究人员开发，名为 GPT Researcher 的 AI 智能体项目，已经能独立完成各种类型的网络科研任务。

其主要原理是运行「规划者」和「执行者」智能体。

其中规划者生成研究问题，并提出针对该问题的一系列大纲、要领。

之后，执行者会针对大纲中的每个子问题，汇总 20 多个网络来源，形成客观、真实的结论。

这样的解决方案，避免了以往的 AI+ 联网搜索时，因为获取的资源有限，以及内容的无规划性，可能导致肤浅的结论或带有幻觉的答案。

在可以预见的将来，倘若类似的技术，用在了 AI 搜索上，那么人们就可以既能借助传统搜索引擎的准确性，以及 AI 搜索的智能分析能力，极大地降低个人的认知成本，并以此将其作为每个人都能拥有智能个人助理。