文章主题：关键词：ChatGPT, 传统搜索引擎, 替代, 数据实时性
🌟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，但短期内的颠覆性替代似乎遥不可及。🔍市场格局依旧稳固，ChatGPT与传统搜索引擎将并存，形成互补的新生态。🔍谷歌等巨头预计会加大AI研发投入以应对这一挑战。ChatGPT以其精准的问题解答提升了用户体验，但它也存在数据更新滞后、搜索成本高昂（约1.3美元/条，是传统3-4倍）和信息真伪难辨的短板。💡技术的进步有望逐步改善这些问题，比如通过融合传统搜索引擎优化匹配。但对于高昂的成本问题，可能需要时间等待硬件成本的降低。ChatGPT的出现无疑加速了AI产业的发展步伐，并预示着AI内容新时代的到来。💥这股创新力量将推动全球AI产业全面升级，迎接一个由模型主导的内容生成时代。
▍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日以来，仅两个月时间，OpenAI团队的心血之作ChatGPT已吸引了超1亿用户的眼球，MAU更是激增至20万以上。💬它的对话式问答，覆盖日常生活的方方面面，记忆力与篇幅的提升，让其在多轮交互中游刃有余。相较于前辈GPT3，ChatGPT展现出了全面且深入的解答能力，能从多个维度提供详尽的答案，知识挖掘丰富，这无疑对传统搜索引擎构成了挑战。🔍在内容搜索深度方面，ChatGPT的强大实力引发了业界对这一转变的深思。接下来，我们将深入探讨ChatGPT的技术潜力是否足以颠覆市场，以及它将如何重塑搜索引擎巨头的地位。💡准备好，让我们一起揭开这个AI未来搜索的新篇章！🌐
🌟ChatGPT引领未来搜索新风尚：通过升级的GPT3.5+人机互动学习，它以卓越的精准度重塑了问题到答案的无缝对接。🔍相比传统搜索引擎，其强大的学习能力和反馈优化让信息检索更高效、智能。🏆提升用户体验，引领技术潮流，ChatGPT正逐步成为你的知识导航器。
🌟🚀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) model takes the stage, generating responses to fresh queries. These responses are then evaluated and ranked by human annotators, forming a refined reward model (RM). RM’s prowess is further honed through extensive retraining on a larger dataset, with iterations iteratively refining the final product. 🧪🔍 SEO-friendly language incorporated for optimized search results.
🌟经过一系列优化，我们欣喜地看到ChatGPT模型在理解问题与提供精确答案的效能上实现了显著跃升！据Deepmind透露，相较于传统搜索引擎仅依赖链接导航，ChatGPT具备创新性，能直接生成针对问题的高质量答案，并附带关键信息来源链接（暂未全面实现）。对于开放式问题，它更显智慧，通过网络数据挖掘，能产出更为详尽的答案。在知识与创意领域，ChatGPT的搜索体验已超越了现有的搜索引擎，为用户提供前所未有的便捷和深度。🌍
▍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。
✨了解ChatGPT数据更新挑战！🌟由于语言大模型技术限制，目前英文版的ChatGPT数据库停留在2021年，中文版则停留在2020年，实时性问题突出。🔥训练模型加入标注数据以实现实时更新是个复杂任务，每轮预训可能需要价值上百万美元的A100显卡运行长达一个月，成本高昂。🚫微调新知识虽快捷，但可能导致权重失衡，频繁调整会让模型记忆混淆，遗忘旧知识。💡寻找更高效的方法是优化未来的关键！
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
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