AI技術(shù)的介入，為搜索領(lǐng)域帶來了革命性的變革。本文通過深入分析“天工AI搜索”、“夸克”和“元寶搜索”等AI搜索功能，探討了它們?nèi)绾卫孟冗M(jìn)的算法和大數(shù)據(jù)分析，為用戶提供更精準(zhǔn)、更直觀的搜索結(jié)果。

時(shí)間，是怎樣被無情吞噬？

輸入關(guān)鍵詞、在一長(zhǎng)串網(wǎng)頁結(jié)果中點(diǎn)擊瀏覽、規(guī)避隱藏的廣告，甚至有時(shí)還得看個(gè)視頻才能找到想要的結(jié)果。這是傳統(tǒng)的搜索引擎，為了找到自己想要的答案，不得不耗費(fèi)大量時(shí)間和精力大海撈針，是讓人著急的體驗(yàn)。

搜索的下半場(chǎng)，是AI。

昆侖萬維發(fā)布國(guó)內(nèi)第一款A(yù)I搜索引擎“天工AI搜索”；夸克推出以AI搜索為中心的一站式AI服務(wù)；騰訊元寶上線深度搜索模式……大模型廠商們不約而同押注此方寶地，騰訊、百度、360等眾多大廠均發(fā)布AI搜索產(chǎn)品或功能。

數(shù)據(jù)顯示，當(dāng)前在大模型相關(guān)產(chǎn)品的使用中，超過65%的用戶需求集中于提升工作與學(xué)習(xí)效率，其中“搜索問答”需求占比高達(dá)45%?？梢哉f，AI搜索顛覆了幾十年來一成不變的搜索格局，一切變得簡(jiǎn)潔、高效，真是“懶人必備”。

一、搜常識(shí)，形式內(nèi)容，缺一不可

醫(yī)學(xué)、地理、歷史、文學(xué)、物理……一搜索，無數(shù)紛繁復(fù)雜的信息撲面而來，需要自己甄別。當(dāng)搜索融入了AI基因，能幫助用戶選出最佳答案嗎？

“紅細(xì)胞和白細(xì)胞有什么區(qū)別”，這是天工、夸克和元寶得到的第一個(gè)問題。

天工參考了全網(wǎng)的12個(gè)信源，畫出了一張表格，從大小、形狀、顏色、主要功能等進(jìn)行比較，比如白細(xì)胞直徑10～15微米，可以進(jìn)行免疫防御和炎癥反應(yīng)，紅細(xì)胞直徑7～8微米，主要運(yùn)輸氧氣和二氧化碳。表格的形式讓“小白”用戶一目了然，并且還有簡(jiǎn)單的總結(jié)。如果覺得表格中的信息過于簡(jiǎn)單，想要了解更多，天工直接從一些醫(yī)學(xué)網(wǎng)站上“拿來”相關(guān)內(nèi)容，讓用戶自選。

夸克雖然沒有給出表格，在形式上略遜于天工，參考資料也只有一篇，但從生理功能、臨床意義、形態(tài)、數(shù)量等方面給出了兩者的區(qū)別。像“臨床意義”是天工沒有提到的，白細(xì)胞計(jì)數(shù)偏低，可能是再生障礙性貧血、脾功能亢進(jìn)癥等引起，紅細(xì)胞偏低可能是長(zhǎng)期處于缺氧環(huán)境、真性紅細(xì)胞增多癥等引起。和天工一樣，在給出答案后，又給出了不少其他平臺(tái)上的信息。

元寶參考了11篇資料，同樣從形態(tài)、數(shù)量、功能等方面替用戶總結(jié)好了，甚至還有一些衍生問題，引導(dǎo)用戶繼續(xù)提問，比如“紅細(xì)胞減少的常見原因是什么”“白細(xì)胞減少癥的癥狀有哪些”等。雖然元寶也沒有表格，但它給出了更多帶有圖片的鏈接，像微信公眾號(hào)病理柳葉刀的《一圖讀懂紅細(xì)胞VS白細(xì)胞》等。

從這個(gè)問題看，三大AI搜索平臺(tái)的表現(xiàn)各有千秋，從形式上看，天工最為出新，從信息量上看，夸克略勝一籌，從問題衍生性看，元寶稍占上風(fēng)。

回答完了醫(yī)學(xué)問題，再回答一個(gè)地理問題：世界上最長(zhǎng)的河流是哪一條，主要流經(jīng)哪些國(guó)家？相較于上一道題，這道題的答案指向性比較單一。世界上最長(zhǎng)的河流是尼羅河，天工除了給出這個(gè)答案，還告訴用戶尼羅河的長(zhǎng)度、發(fā)源地、對(duì)途經(jīng)國(guó)家的作用等；元寶也抓住了問題的關(guān)鍵點(diǎn)，并且提出了不少延伸問題。但夸克卻“拉垮”了，沒能理解這道題，給出的答案是“埃及”，它把題目理解成了“世界上最長(zhǎng)的河流在哪個(gè)國(guó)家”。

二、搜新聞，深層搜索，“卷”出天際

在信息爆炸的時(shí)代，搜索是獲取新聞的重要窗口，但通常搜索一條新聞，會(huì)出現(xiàn)各種五花八門的消息，甚至還有“舊聞”摻雜其中，降低了搜索效率。

最近，關(guān)于“蘿卜快跑”的新聞非常多，讓這些AI搜索梳理一下吧。

天工綜合了騰訊、百度等平臺(tái)上4篇信源，總結(jié)出蘿卜快跑近期有技術(shù)故障和識(shí)別能力不足等新聞，比較簡(jiǎn)單，也并不全面。

夸克同樣也引用了4篇報(bào)道，相較于天工信息，其梳理得更為詳細(xì)，比如把蘿卜快跑和行人發(fā)生輕微接觸的過程都寫了出來，也總結(jié)了這起事故帶來的后果。對(duì)于用戶體驗(yàn)不佳的事，夸克蜻蜓點(diǎn)水般提了一下，并沒有詳細(xì)說明。

在這條新聞的梳理方面，元寶的表現(xiàn)明顯占優(yōu)，不僅參考的資料多，達(dá)到了10篇，還總結(jié)出了6件事情，分別是武漢街頭無人駕駛汽車引發(fā)熱議、日均訂單量趕上出租車、與行人相撞、網(wǎng)絡(luò)水軍事件、面臨安全挑戰(zhàn)以及和真人司機(jī)“搶飯碗”，每一個(gè)事件都可以跳轉(zhuǎn)到相關(guān)網(wǎng)站查看詳細(xì)報(bào)道。

對(duì)于蘿卜快跑的消息，這三個(gè)平臺(tái)在梳理完后，都給出了一些延伸問題，比如蘿卜快跑的技術(shù)故障是什么原因引起的、蘿卜快跑何時(shí)將覆蓋更多的城市、蘿卜快跑的訂單量增長(zhǎng)對(duì)傳統(tǒng)出租車行業(yè)有何影響等……

大模型是需要“教導(dǎo)”的，天工第一次給出的答案是三個(gè)平臺(tái)中最簡(jiǎn)單的，被要求“重答”后，它認(rèn)真了一點(diǎn)，不僅梳理的信息更加多元，包括交通故障、服務(wù)問題投訴、公眾對(duì)蘿卜快跑的態(tài)度等，還進(jìn)行了分類，看上去更加清晰。

在此輪中表現(xiàn)不錯(cuò)的元寶非?！熬怼?，其有“深度研究該問題”功能，就這個(gè)問題，元寶參考了53篇資料，相較于一開始的10篇增加了43篇。深度回答在內(nèi)容方面也更加詳細(xì)，以蘿卜快跑在武漢發(fā)生的交通事故為例，不僅有事故概況，還分析了責(zé)任問題和回應(yīng)措施。值得一提的是，元寶用一張腦圖展現(xiàn)了深度梳理出的信息，看起來更為直觀。

三、搜觀點(diǎn)，思想火花，各抒己見

想法不碰撞，就像花兒不斗艷，少了那份活力和色彩。大多數(shù)事件都會(huì)產(chǎn)生各種不同的觀點(diǎn)和看法，在信息時(shí)代，搜索觀點(diǎn)變得尤為重要，這些AI搜索能挖掘出深藏于網(wǎng)絡(luò)的思想寶藏嗎？

“大模型如雨后春筍般涌現(xiàn)，現(xiàn)在的大模型好用嗎？”這是一個(gè)仁者見仁智者見智的問題。

面對(duì)這個(gè)問題，天工給自己做起了廣告，說“天工大模型”的設(shè)計(jì)和優(yōu)化都是基于最新的技術(shù)進(jìn)展和用戶反饋，通過不斷的學(xué)習(xí)和迭代，可以成為用戶信賴的伙伴。

這顯然不是記者想要的答案，雖然在“相關(guān)資訊”中，天工提供了不少和大模型相關(guān)的報(bào)告和觀點(diǎn)，但這些信息都比較零散，需要自己梳理。

元寶依然參考了最多的資料，總結(jié)了各類評(píng)測(cè)結(jié)果，但給出的答案主要側(cè)重于大模型的優(yōu)點(diǎn)。比如根據(jù)浙江大學(xué)、香港中文大學(xué)的一些評(píng)測(cè)結(jié)果顯示，大型語言模型在專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)測(cè)試中表現(xiàn)優(yōu)秀，多個(gè)大模型的中文能力超過了GPT—3.5。

在用戶反饋方面，元寶得出的結(jié)論是大語言模型在意圖識(shí)別和內(nèi)容結(jié)果呈現(xiàn)方面表現(xiàn)良好，能夠提供全面深入的信息。

雖然這樣的結(jié)論有其合理性，但大模型畢竟還處于發(fā)展上升階段，有許多不足之處。

在這個(gè)問題上，夸克提煉出的觀點(diǎn)更為中立，除了肯定大模型在能力、易用性、效率等方面的優(yōu)勢(shì)，也直言不諱地表示，目前大模型在安全性、隱私保護(hù)、能力提升等方面依然有進(jìn)步的空間，比如“用戶擔(dān)心個(gè)人數(shù)據(jù)可能被濫用，或者模型可能被用于不道德或非法目的，目前，大模型仍處于發(fā)展初期，還面臨諸多挑戰(zhàn)和限制”等。

總之，這些AI搜索應(yīng)用在接受“拷問”時(shí)展現(xiàn)了不同的優(yōu)勢(shì)，但也會(huì)有“迷糊”的時(shí)候。當(dāng)然，每一次“迷糊”可能是它們邁向更智能、更完善的一步。