ChatGPT能撼动传统搜索引擎吗？深度解析与未来展望

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🚀ChatGPT的崛起确实引发了对传统搜索引擎未来地位的深度探讨，尽管它在内容搜索上崭露头角，但短期来看，它还未能颠覆现有的市场格局。预计这将加速搜索引擎行业的革新，中期我们预见一个以经典搜索为主导，ChatGPT等AI辅助的新生态形成。🔍谷歌等巨头的AI研发投入预计将大幅增强。ChatGPT以其精准的问题解答能力显著提升了用户体验，然而，数据更新不及时、高昂的单次搜索成本（约1.3美元）和信息真伪难辨等问题成为其挑战。技术改进与传统搜索引擎融合有望缓解这些问题，但成本问题可能需要时间来降低。🔍这场变革不仅推动AI产业加速发展，还将引领AI内容生成时代的到来，形成一股强大的创新驱动力。💥总之，ChatGPT的崛起虽有冲击，但传统搜索引擎的地位依然稳固，两者将在未来并存共进，共同塑造搜索的新纪元。🌐

▍报告缘起：

🌟ChatGPT的崛起，让“取代传统搜索引擎”的话题热度飙升！🔥2022年11月30日，OpenAI团队的力作ChatGPT震撼登场，仅两个月就吸引了超1亿的日活跃用户和20万的月活跃用户，数据爆炸性增长！🔍它以对话形式，应对日常问题无微不至，多轮对话记忆与篇幅扩展，展现强大实力。相较于前辈GPT3，ChatGPT全面且深入，从各个角度提供丰富见解，知识挖掘深度可见一斑。📊在内容搜索的战场上，ChatGPT的表现抢眼，引发了业界对这一颠覆性变化的深思。🔍那么，ChatGPT能否真正撼动搜索引擎巨头的地位？它将带来怎样的行业变革呢？我们将在本报告中深入探讨。🚀

🌟ChatGPT引领未来搜索新风尚：通过深度集成人工智能和用户互动反馈，这款AI模型在GPT3.5的基础上实现了迭代升级，显著提升了问题解答的精确性和响应速度。它以创新的方式打破传统搜索引擎的局限，提供更个性化、智能化的服务。🔍SEO优化提示：- 强调ChatGPT的优势- 用词精准，如“深度集成”、“迭代升级”- 提及“个性化服务”吸引用户- 简洁明了，避免冗长和广告词汇

🌟🚀OpenAI’s AI refinement journey involves fine-tuning a GPT3.5 model with the power of Human Feedback RLHF 🚀💡. A meticulous process begins by sourcing ≈12k-15k question-answer pairs, meticulously crafted by human experts, for pre-training purposes. Next, an SFT (Super Fine-Tuned) is put to work, generating responses to fresh challenges. These proposals are then evaluated by human annotators, sorting them like a puzzle. The feedback forms the basis of a refined reward model (RM), a sophisticated AI judge. RM undergoes further refinement on a larger dataset, with this iterative cycle repeated for optimal results. 🧪🏆

🌟ChatGPT的智能升级！🔍对问题意图与答案的精准度飞跃，Deepmind的数据证实了这一点。相较于传统搜索引擎仅提供链接，ChatGPT不仅能迅速生成高完成度的答案，还能附上权威引用链接（测试版本的这项特性令人眼前一亮）。💡对于开放式问题，它能利用网络数据，给出全面且深入的答案，这在处理知识和创意问题时，绝对是一次革命性的搜索体验升级。🔥ChatGPT的强大搜索能力，不仅提升了答案的一致性，更实现了从链接到内容的无缝对接，为用户带来前所未有的便捷与深度。它就像一个24/7的知识库，随时准备为你提供最精确的答案。🌍SEO优化提示：使用关键词如”ChatGPT、智能升级、问题意图、答案一致性、Deepmind、搜索引擎体验、知识类、创意类、全面答案”等。记得保持语言流畅且自然，同时融入emoji符号以增加可读性和情感表达。

▍ChatGPT取代传统搜索引擎：中短期可能性较低。

尽管ChatGPT能大幅优化用户的搜索体验，但要取代传统搜索引擎仍然面临几个关键技术瓶颈。

🌟ChatGPT数据更新挑战：实时性难题与技术限制💡面对中英文版本数据更新时间差（2021年英文版对准，2020年中文版），我们深入探究了这背后的技术瓶颈——语言大模型的局限性。ChatGPT目前采用的标注数据训练模式，使得即时数据集成是个棘手问题。要赶上步伐，每次大规模预训练所需的A100显卡资源恐怕得价值上百万美元，且耗时长达数周至一个月，GPU成本高昂。🌟另一方面，微调策略虽能快速适应新知识，却可能导致权重失衡——新旧知识交织，模型记忆混淆。频繁的微调可能会侵蚀模型的稳定性，就像不断刷新的记忆，容易“遗忘”过去积累的知识。📚解决这一挑战，ChatGPT需要在保持技术领先与数据实时性之间找到微妙的平衡，我们期待看到更高效且稳定的优化方法。🚀

2）数据的真实性仍不足可靠。在大量的测试后我们发现，虽然ChatGPT回答问题的准确性有所提高，但如果提出的问题较为模糊或者本身包含部分错误信息在内，模型有可能以“一本正经”的语气生成完全错误甚至凭空捏造的回答。真假答案的混杂会让用户在需要对专业性问题寻求答案时产生严重的困扰，这也是目前语言类大模型普遍存在的问题。据CSDN微信公众号报道，2022年11月几乎同一时间上线的Meta服务科研领域的语言类大模型Galactica就因为真假答案混杂的问题，测试仅仅3天就被用户投诉下线。

3）模型在线推理端成本高昂。根据模型的现有数据，我们假设每次生成的回答长度平均为50个词，使用8x英伟达A100用于推理的情况下，我们估算ChatGPT每一次生成答案的成本约为1.3美分，约为谷歌搜索引擎每次搜索成本的3倍。如果每天面对数以亿计用户的搜索请求，如此高昂的成本是公司所不能承受的，中短期内完全取代传统搜索引擎在商业模式上无法做到。

▍搜索引擎产品演变：传统搜索引擎为主+大语言模型为辅相结合。

目前ChatGPT的技术路径难以在较短时间内解决搜索成本的问题，因此从分场景限制用量的思路出发，我们认为中短期内ChatGPT可以通过部分技术改进辅助传统搜索引擎实现用户体验大幅提升。

1）考虑到ChatGPT在不同分类问题中的表现情况，限制ChatGPT搜索仅在知识类搜索场景下启用可以有效控制成本。

2）面对时效类问题时，模型自动判断转向传统搜索引擎生成答案，并通过传统搜索引擎的数据返回生成ChatGPT版本的汇总新答案。

3）针对回答真实性问题，加入对答案产生来源的引用注明给用户，让用户可以快速检验回答的可靠性。

总的来看，通过一些小技术的革新（大部分已经出现在了其他大语言模型中，只需要借鉴）就可以让ChatGPT成为一个合格的辅助搜索引擎。不过成本的问题短期内暂时看不到太好的解决方法，这也给了目前的搜索引擎巨头充足的时间以应对Chatgpt会带来的冲击。

搜索巨头如谷歌以及百度均在大语言模型上有深厚的积累，尤其是谷歌拥有与ChatGPT相似的对话类模型Sparrow以及Lamda，其部分技术更是在ChatGPT上有所突破，包括使用了多个RM模型以应对不良信息的产生以及加入了新知识迭代优化的相关思路。预计ChatGPT的成功不会给搜索产业带来颠覆性的新入局者，但会推动谷歌等搜索巨头加快迭代大语言模型辅助传统搜索引擎的新格局。

谷歌在最新一季度的财报电话交流会中表示：“谷歌将在未来几周或几个月正式推出类似ChatGPT基于大语言模型的人工智能。这种人工智能将以搜索伴侣的形式辅助其传统搜索引擎。”不过我们认为大语言模型的加入也会影响到中期谷歌等巨头的搜索业务利润空间。在平均每个用户生成50个单词的假设下，我们预计到2023年如果有10％的搜索结果由大语言模型生成，将会给谷歌每年带来约12亿美元的额外运营成本。

▍风险因素：

AI核心技术发展不及预期风险；科技领域政策监管持续收紧风险；全球宏观经济复苏不及预期风险；宏观经济波动导致欧美企业IT支出不及预期风险；全球云计算市场发展不及预期风险；企业数据泄露、信息安全风险；行业竞争持续加剧风险等。

▍投资策略：

受制于信息更新、回答准确性、算力成本等层面因素的综合约束，ChatGPT中短期内取代传统搜索引擎的概率较低，但料将加速搜索引擎产品演化进程，并在中期形成以传统搜索为主、ChatGPT类模型为辅的新搜索引擎形态，倒逼传统搜索厂商不断加大AI领域投入，同时鉴于目前全球搜索引擎的市场格局，份额较小的微软 Bing最有可能率先实验大语言模型的实际应用，谷歌等头部厂商亦将大概率被动跟随。ChatGPT产生的鲶鱼效应，料将推动全球AI产业化进程的全面提速，以及AI生成内容时代的全面到来。

本文源自金融界