🌟ChatGPT的崛起，引发了关于其能否颠覆传统搜索引擎的大讨论。虽然短期来看，它难以动摇市场主导地位，但预计会加速搜索领域的革新，未来或将与传统搜索引擎并存，形成新形态。谷歌等巨头的AI研发投入预计将显著增加。🔍ChatGPT以其精准的问题解答和卓越用户体验，确实给行业带来了冲击。然而，其数据更新不及时、高昂的单次搜索成本（约1.3美元）以及信息真伪难辨等问题，成为挑战。💡技术的进步有望缓解部分问题，如结合传统搜索引擎优化模型，但成本问题可能还需时间降低。无论如何，ChatGPT的兴起无疑加速了AI产业和内容生成时代的步伐。🚀
▍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震撼发布，仅两个月就收获了超千万DAU和20万MAU的亮眼成绩。💬它以对话形式，能应对各种日常问题，记忆力与篇幅显著提升，全面且多角度的回应让人眼前一亮。相较于前辈GPT-3，ChatGPT的知识挖掘深度令人惊叹，每个回答都像是深入研究后的精炼阐述。🔍在内容搜索方面，其强大的表现引发了业界对这一颠覆性变化的深思。接下来，我们将深入探讨ChatGPT的技术潜力是否足以挑战搜索引擎巨头，以及它将如何重塑市场格局。🔍🚀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每一次查询都更贴近需求，提升搜索体验至全新高度。🏆SEO友好的语言设计和深度理解能力，助你轻松驾驭关键词，为网站流量注入强劲动力。🌍无论何时何地，ChatGPT都在为你提供高效、个性化的信息检索服务。
🌟🚀OpenAI’s AI refinement journey involves fine-tuning a GPT3.5 model, harnessing the power of Human Feedback RLHF 🤖📚. A meticulous process begins with ≈12k-15k Q&A crafted by human experts, serving as an initial foundation for pre-training. Next, SFT, the trained model, generates responses to fresh queries, followed by expert evaluation for ranking. The rewards are then shaped into RM, a refined reward model, through pair-wise comparisons. This reward model is further honed on a larger dataset, with iterations repeating until the ultimate model is achieved. 🚀🏆
🌟经过一系列优化，ChatGPT的卓越表现令人眼前一亮！它在理解问题与提供精确答案的连贯性上实现了显著提升，据Deepmind透露，相较于传统搜索引擎仅能链接内容，ChatGPT已进化到能直接生成针对问题的高分答案，并附带关键证据链接（👀）。对于开放式问题，ChatGPT更是能通过网络数据挖掘，生成全面且深入的答案，这在处理知识密集型和创意挑战时，无疑为用户带来了前所未有的搜索便捷性。🌟
▍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时间差（2021年英文版对准，2020年中文版），我们深感ChatGPT数据库的滞后并非偶然，而是大型语言模型技术发展的瓶颈。🔥由于GPT架构的局限，集成实时数据的复杂性高居不下，每次大规模的预训练成本犹如昂贵的A100显卡战役，耗时长达半个月至一个月，且预算直逼百万美元！GPU的血汗换来的可能只是短暂的知识更新。相比之下，微调策略虽灵活，却可能导致权重失衡。新知识过多可能会压过旧知识，频繁调整会让模型记忆混淆，就像不断刷新的学习模式，难以保持长期稳定。📚优化路径：寻找更高效的方法，如迭代式学习或混合训练，以在保证内容新鲜度的同时，降低技术与经济的双重负担。让我们期待ChatGPT能迎难而上，打破数据更新的壁垒！💪
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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