文｜數(shù)智前線 周享玥

編輯｜趙艷秋

AI搜索市場上，正在涌入一大波大大小小的“新用戶”。

“前不久國家發(fā)行國庫券，我爸爸在發(fā)行前一天晚上，問了豆包國庫券的種類和利息?！币晃婚L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)會手機搜索引擎的情況。

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)常會用豆包進行搜索?！氨热缗畠簳栁夷硞€英語單詞，我可能也忘了怎么讀，就會讓她自己去問?！?/p>

而在另一面，AI搜索市場最近也十分火熱。不管是kimi、ChatGPT、騰訊元寶等國內(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？

“AI搜索，對于大模型來說，是高潛力賽道，也是能出真正獨角獸的賽道。ToC的賽道來說，AI搜索有望塑造出全新的搜索巨頭。而對ToB市場來說，企業(yè)級AI搜索也越來越重要。企業(yè)的知識管理、知識使用，都會涉及到AI搜索?！盜DC中國研究總監(jiān)盧言霞告訴數(shù)智前線，這是需求所在，也是必然趨勢。

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，基本都會首先用大模型進行搜索?！眳怯颇壳霸谝患掖竽Ｐ凸咀銮岸碎_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的會員，來幫助自己進行代碼寫作。

事實上，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)都曾在一些會議上公開表示，大模型在輔助代碼方面的應(yīng)用，是試驗下來確定性和ROI曲線都比較好的場景。

“為什么它在寫代碼方面挺好的？”吳悠分析稱，比如在進行語法搜索時，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)于幫忙提前進行了一次篩選，雖然其中可能還有20%左右的錯誤率，但因為代碼最終都要運行一遍，因此也能迅速檢驗它寫得對不對。

“如果運行不了或者還有錯誤，我再去搜Google?！眳怯普f，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，但大家對效果的評價、體驗并不完全一致。

“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，幫你節(jié)約時間，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，可能反而會拖慢你的進度?！?/p>

吳悠舉例稱，當(dāng)他在前端工作中想要寫一個表單時，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?！?/p>

“所以我覺得用AI有個原則，你要考慮一下這塊的代碼值不值得你親自花時間去寫，是不是用戶訪問較多、又經(jīng)常出bug的地方。同時，你也不能指望它說的都是對的。”吳悠說。

而除了節(jié)省時間，在吳悠看來，大模型對于搜索更重要的意義，在于它能夠跟自己頭腦風(fēng)暴。

“認知上有一個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?！眳怯聘嬖V數(shù)智前線，比如他最近在學(xué)習(xí)一些數(shù)據(jù)概念時，就會去問大模型自己的理解是否正確，并讓大模型提出進一步建議，自己可以去學(xué)習(xí)對應(yīng)的哪些東西，而傳統(tǒng)的搜索引擎很難做到這一點。

但與此同時，傳統(tǒng)搜索引擎也有它的優(yōu)勢所在。“當(dāng)我想看一些深入的文章，而不是一個簡單的概述性的介紹時，我還是會自己手動去搜索?！眳怯普f。

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最早的一批付費用戶，但它對我來說，目前還是辦公輔助、翻譯等工具屬性，大于搜索引擎的功能?！?0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動品牌是哪些等，以前可能需要她去Google搜出一個鏈接，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)約一定時間，而又大概率不會出錯。

但對于更多要求時效性或者準(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ChatGPT很難取代?！?/p>

比如，當(dāng)她需要搜索日本近些年的旅游數(shù)據(jù)時，就一定會去用傳統(tǒng)搜索引擎，找到對應(yīng)的權(quán)威網(wǎng)站，而不是直接問大模型?！八o我的數(shù)字往往是非?；\統(tǒng)的，而且也沒有出處，我就不知道該不該信?！便逄m告訴數(shù)智前線，相比之下，傳統(tǒng)搜索引擎的天然優(yōu)勢是——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，她經(jīng)常會碰到一種情況——當(dāng)聽到某個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，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是自己的目標(biāo)公司。

“如果一個東西，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)，我就會去Google。但如果在我心里它是個開放性的問題，我就會用ChatGPT?！便逄m總結(jié)說。

在她看來，大模型和傳統(tǒng)搜索引擎的關(guān)系并不是二元對立的，而是大概率會共存。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間其實也都一定程度上實現(xiàn)了對用戶搜索習(xí)慣的轉(zhuǎn)移。“比如我要搜索中文內(nèi)容的旅游攻略時，就會使用小紅書?！?/p>

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確實有顛覆我日常搜索方式的趨勢?！泵巷w是國內(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)一部分搜索會很自然地用到大模型，而不再是去找搜索引擎。

事實上，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)，時間上雖然比起百度、谷歌等節(jié)省不少，卻也存在不少暗坑?！氨热缥覀冏屗谥袊墓偶镎乙恍┚哂袃?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)部的工程團隊，希望能給自己所在的市場部，建設(shè)一個知識助手。

“比如kimi，我現(xiàn)在可以直接限定它幫我找出，什么時間段哪個領(lǐng)域發(fā)生的大事件都有哪些，它會把新聞標(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，省得我一個一個去搜、去點，這個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”的更加嚴肅的搜索任務(wù)上，孟飛表示，依然會優(yōu)先使用搜索引擎，而非大模型?！氨热鐚懣蛻舭咐龝r要搜索客戶簡介、過往榮譽，還是會去百度等搜官網(wǎng)查看，因為模型并不能讓我100%放心。”

相比之下，日常生活中的搜索需求是更寬容的場景。孟飛告訴數(shù)智前線，AI搜索目前已經(jīng)進入自己生活的方方面面，“比如我平時沒事會看一些歷史類的小說，里面提到某個朝代的某個地名，我不知道，就會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?！斑@讓我節(jié)省了很多時間?！泵巷w說，原來他每天教孩子學(xué)英語，都需要將生詞一個一個貼進百度搜索框，再一個一個粘貼進教案，耗時又費力，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模板，“現(xiàn)在我只要把圖發(fā)給它，說‘請備課’，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)在也不再會出現(xiàn)過多超綱的題?！?/p>

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，自己也會用大模型去提供一個符合三年級水準(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，對于一些時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越來越細分。比如工作場景下的搜索，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，但這需要時間，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與搜索還有很長的故事要講。

（應(yīng)采訪對象要求，上述三位采訪對象均為化名）