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生成式AI要取代搜索引擎的聲音，出現在ChatGPT發布的第一天。

后來越傳越邪乎，有人設想以后大家找資料都不說google一下了，而是geept一下。

還有人說，搜索引擎給的一頁10個藍藍的鏈接，以后就像老式撥號電話的轉盤一樣成為歷史。

谷歌剛開始還滿不在乎，隨著ChatGPT爆火出圈也感受到威脅，內部拉響紅色警報，調整AI產品策略。

微軟則把這視作彎道超車的機會，計劃在必應搜索中繼承ChatGPT的能力。

……

不過，持不同觀點的也大有人在。

隨著大家使用加深，ChatGPT會用權威的語氣輸出錯誤信息，無法獲取最新知識等弱點暴露出來。

△一本正經胡說八道

OpenAI的CEO也表示，現階段ChatGPT容易給人帶來一種假象，依賴它來做重要事情是不靠譜的。

Keras之父則認為，搜索與生成根本就是兩個問題，原理上就決定了兩者無法相互取代。

有意思的是，另一搜索巨頭百度的觀點也站在這一邊。

近日，百度剛剛舉辦Create AI開發者大會，大會前夕，百度搜索宣布將基于百度自研的生成式模型，升級“生成式搜索”能力，并指出，生成式AI和搜索引擎是互補關系而不是替代，還說搜索底層技術和AI底層技術是相通的。

其實你已經用上了

百度這番話不是說說而已，而是從2021年就開始嘗試把AIGC與搜索兩者結合起來了。

十年前點擊“百度一下”的按鈕時，搜索引擎背后的工作原理相對簡單，就是通過關鍵詞索引，經過算法篩選排序，生成結果頁。

而現在，結果頁有時候已經不是單純呈現鏈接排列。

比如，買了新款iPhone的你，把手機翻了個底朝天，也沒找到錄音功能藏在哪。

無奈求助于百度，在搜索框輸入“蘋果怎么錄音？”，生成頁面最頂端出現的不是鏈接，而是一個小卡片。

AI選出最能幫到你的答案并做摘要，顯示在最上方，無需再從搜索結果翻找。

點進去看，還是圖文并茂，步驟清晰的那種。

（世界未解之謎：蘋果的錄音機到底為什么要叫語音備忘錄？？？）

又或者網絡沖浪時看到一幀截圖，想要知道出自哪部劇，描述一下，搜索引擎可基于深度語義理解問題并匹配結果，也能搜出答案來。

不信可以一起口語化描述下面這張劇照，“韓國有部電影野獸輪船在空中飄著叫什么名字”，然后在評論區告訴我們答案。

再比如，想了解“北京GDP和上海GDP誰高”，百度可以基于權威數據自動生成多年兩地GDP走勢圖。

高低對比直接呈現，不用自己分別另行搜索和自行計算。

這些功能背后都是AI技術在支撐，也是AIGC和搜索技術的結合，只是用起來過于順滑，大家習以為常了，就像手機上的指紋識別一樣。

搜索引擎雖然有20多年歷史，但對大多數網民來說仍然是難以替代的高頻剛需，并且需求也一直在變化。

從簡單的關鍵詞命中搜索，到自然語言搜索，再到語音（特別是方言）搜索，人們使用搜索引擎的方式越來越靠近本能和直覺。

從基礎的把網頁當成文檔去搜索，到搜索知識、服務，人們越來越期待搜索提供更大的價值。

由此帶來的復雜需求與龐大計算量，使搜索依然是技術壁壘非常高的產品。

據了解，自百度發力AI十年來累計研發投入超過1000億元，每年研發占比都超過15%，2021年更是達到23%。

與此同時，搜索則是百度20年來的核心業務，也是離大眾最近的“窗口”之一，每天處理海量的請求。

百度領先的AI技術都會最先落地在搜索上，讓搜索不斷跟上需求的發展，同時也是AI技術最好的試煉場。

兩大“殺手锏”技術公開亮相

提起百度的AI技術，最被人熟知的是文心大模型，產業級、知識增強是其特色。

背后還有飛槳深度學習平臺，提供一系列基礎設施和工具。以及更底層的自研昆侖芯片，兼具超強算力與高性價比的成本優勢。

那么這些技術怎么用于搜索引擎呢？

這就要說到在百度Create大會上亮相的兩大“殺手锏”技術，跨模態大模型“知一”，新一代索引技術“千流”。

先看跨模態大模型知一，是AI技術在搜索場景落地的代表。

簡單來說，知一大模型可以從全網形態各異的資源中持續學習，無論是文本、圖片、視頻還是結構化信息都可以融會貫通。

打破了資源形態的界限，就更容易理解用戶的搜索需求。

從技術層面講，知一使用了百度文心大模型技術。大規模預訓練技術提升模型性能，蒸餾壓縮率高達99%的模型小型化技術以降低成本，得以在搜索場景全面應用。

據了解，目前知一在百度搜索的各場景中每天要進行上萬億次的推理。如此巨大的使用規模又帶來新的問題，如何把滿足需求的結果高效呈現給用戶。

這就要提到新一代索引技術千流，負責把不同維度的信息進行智能有序的組織。

千流與之前的索引技術相比，主打多領域、多維度表達的立體柵格化索引。

如何理解柵格化？

在過去，搜索引擎為提高效率會把內容按質量橫向切開，做分層處理。先從高質量內容開始檢索，滿足需求就可以及時返回結果，還未滿足再進入下一層。

在千流中，進一步把質量最高的一批內容按領域垂直分層。質量分層+內容命中結合，一橫一縱把內容切分成柵格按需檢索，大大減少每次檢索的計算量。

這是對搜索引擎后端架構的徹底改造，做到成本降低一半、速度快兩倍。

但這又不光是節省成本的問題。

百度工程師透露，節省下的計算量還可以投入到對內容的精耕細作中，如綜合利用多種算法提升索引質量，或者加入最新的生成式AI技術。

此外，在不同的柵格間也可以使用個性化算法，就好比“一魚多吃”，不同的部分使用不同的烹飪方法。

知一和千流兩者配合起來，一方面對用戶搜索意圖的理解更精確，一方面提高內容的質量和信息檢索效率，為搜索打開了更多可能性。

用戶的高頻需求，驅動著AI技術變革。新技術又能激發新用戶需求表達，兩者構成“雙輪驅動”，持續推動搜索進化。

在這樣不斷反饋迭代之下，下一個質變即將到來。

搜索即創作

回到最初的話題：生成式AI會取代搜索引擎嗎？

作為國內最大的搜索引擎，百度的答案已經明了：

AIGC和搜索引擎是互補而非取代關系。

百度搜索杰出架構師辜斯繆解釋了百度如此判斷的思維路徑：

當前的AIGC對話系統，哪怕是最火最出圈的ChatGPT，尚有自身能力的明顯瓶頸， （比如有時胡說八道，以及不能及時獲取最新消息） ，且不能保證未來技術一定能夠解決這些問題。

因為從工業應用和落地可能性角度看，現有模型規模并不能支撐一個模型能記錄所有知識。

尤其是用戶需求量巨大的強時效性內容。

解決辦法，就是換個角度，利用AIGC為用戶開放式的搜索提問或定制化的信息需求“創作答案”。

從單邊的搜索或生成，融合為檢索+生成，會達到更好的效果。

這也是從2021年，百度就已經著手研發生成式搜索的重要原因。

檢索和生成的結合模式，注定了百度搜索升級后的產品形式會有變化。

據了解，最終產品會與ChatGPT有很大不同，即雖是多輪交互，但并非單純的多輪對話。

簡而言之，用戶可以更高效地向搜索引擎提出需求，生成式搜索則在滿足需求的同時，迭代和調整這個需求。

不會PS的人，可以利用生成式搜索搜出一張圖片，再用語言描述想要怎么修改這張圖片，搜索引擎就能根據要求，通過百度的NLP技術對圖片進行修改，給予反饋。

升級后，生成式搜索會實現三個方面的體驗提升。

• 信息智能整合組織。在保證權威性和準確性的前提下，梳理檢索結果，提供整合后的結構化答案。
• 內容創作?；谖男摹LP大模型，發揮自然語言處理能力，可以滿足諸如“寫文章”“寫公告”“智能聊天對話”等創作型搜索需求。
• 個性化內容體驗?；诓煌脩舢嬒窈烷喿x偏好，同一內容也有差異化、個性化的具體表達。

△「內容創作」示意效果圖

據介紹，百度即將在近期升級全網首個生成式搜索。

提綱挈領地梳理下來，不論是AIGC，ChatGPT，還是生成式搜索，都是技術、尤其是AI技術發展到一定地步產生出來的新的機會。

如2022年底，百度CEO李彥宏在全員大會上的發言所說：

把AIGC這么酷的技術變成人人需要的產品，這一步才是最難的。

百度生成式搜索會是下一個人人需要的“酷”產品嗎？

拭目以待。