ChatGPT能否撼动搜索引擎？传统霸主未来何去何从？

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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，但短期来看，它还未能颠覆现有的市场格局。预计这会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辅助的新模式将逐步形成。🔍谷歌等巨头的AI研发投入预计将显著增强。ChatGPT以其精准的问题解答能力，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。技术的进步有望部分解决这些问题，比如通过融合传统搜索引擎的方式优化匹配度。💰至于成本问题，硬件成本的降低可能是长期解决方案。ChatGPT的兴起无疑加速了AI产业的发展步伐，并预示着AI内容生成时代的全面到来，这将是一场深刻的行业变革。💥

▍报告缘起：

🌟ChatGPT的崛起，让传统搜索引擎面临革新挑战！🔥2022年11月30日，OpenAI团队的力作ChatGPT横空出世，仅两个月就收获超千万DAU和20万MAU的惊人数据，社区用户对其多轮对话及全面深度回答的赞赏声浪不绝于耳。🔍相较于前辈GPT3，ChatGPT以对话形式，记忆力更强，篇幅更丰富，知识挖掘深入，展现全面且多角度的解答能力。👀ChatGPT在内容搜索中的强大实力引发了行业热议，关于其能否颠覆传统搜索引擎的猜测此起彼伏。🚀本报告将深入探讨ChatGPT的技术潜力以及它对SEO格局可能带来的深远影响，揭示这场技术革命可能如何重塑市场版图，让传统巨头面临前所未有的挑战。🔍让我们一起期待，这个AI时代的搜索新纪元！🌐

🌟ChatGPT引领未来搜索新风尚：通过融合人工智能与用户互动的深度学习路径，它在GPT3.5的基础上实现了迭代升级，显著提升了问题到答案的无缝对接精度。🔍相较于传统搜索引擎，其智能化和个性化的能力让每一次查询都更精准、高效。🏆探索知识海洋，ChatGPT引领潮流！SEO优化提示：使用”搜索革命”、”AI驱动匹配”、”用户反馈强化学习”等关键词。

🌟🚀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. Then, an SFT (Super Fine-Tuned) model takes the stage, generating responses to fresh queries. These responses are evaluated by human annotators, who expertly sort them. The feedback forms the basis of a refined reward model (RM), a sophisticated AI judge. RM is further honed on a larger dataset, refining SFT iteratively in a virtuous cycle. This iterative journey ensures a top-notch AI that learns from and adapts to human preferences. 🤖🧠

🌟经过一系列优化，我们欣喜地看到ChatGPT在问题理解和回答精准度上的显著提升！据Deepmind透露，相较于传统搜索引擎仅提供链接的模式，ChatGPT不仅能迅速生成针对问题的高价值答案，并附带权威引用链接（👀），这无疑提升了用户体验。特别是在开放式问题面前，它能利用大数据进行深度匹配，给出丰富且全面的答案（🔍）。对于知识密集型和创意挑战，ChatGPT展现出前所未有的搜索优势，其提供的搜索体验远超现行搜索引擎，让信息获取更为便捷高效（🚀）。这样的进步，无疑为用户带来了一场革命性的对话体验。

▍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的不一致问题，背后的技术瓶颈是显而易见的——大语言模型的局限性。ChatGPT目前采用的标注数据训练模式，使得即时数据的融入是个复杂且昂贵的过程。每轮大规模预训练所需的A100显卡资源，价值高达百万美元，耗时长达数周至一个月，堪称GPU界的“马拉松”！🔥相比之下，微调策略虽然能快速适应新知识，但可能过度强调权重，导致模型记忆混乱——旧知识的“遗失”。这就像在知识海洋中不断加码，却忽视了基础的稳定性。🔍优化路径并非无解，未来ChatGPT或许需要探索更高效的数据同步机制，或是研发能同时处理大量实时数据和长期记忆的先进技术，以实现信息的无缝流动。我们期待它能突破这一挑战，为用户提供更为鲜活、全面的知识体验。🚀

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