就在上周，谷歌23號員工Paul Buchheit表示，像ChatGPT這樣的人工智能聊天機器人將像搜索引擎殺死黃頁(yè)一樣摧毀谷歌。

面對ChatGPT的威脅，谷歌已經(jīng)緊張起來(lái)了。上周五，谷歌母公司Alphabet CEO桑達爾·皮查伊谷歌將在“未來(lái)幾周或幾個(gè)月”推出類(lèi)似ChatGPT、基于人工智能的大型語(yǔ)言模型。

曾經(jīng)的屠龍者，如今要成為被屠的巨龍了嗎？

【資料圖】

中信證券分析師陳俊云等認為，ChatGPT要想取代傳統搜索引擎，還早得很，類(lèi)似的人工智能聊天機器人，甚至都無(wú)法撼動(dòng)當前全球搜索引擎市場(chǎng)競爭格局，但可以推動(dòng)相關(guān)技術(shù)加速落地.

中短期內很難取代傳統搜索引擎

分析師在試用ChatGPT時(shí)發(fā)現，相較于傳統搜索引擎提供內容相關(guān)頁(yè)面鏈接，ChatGPT可以直接生成面向問(wèn)題的高完成度回答，并能夠提供回答內容的相關(guān)引用鏈接（目前測試版本尚未開(kāi)發(fā)這一功能）。此外針對開(kāi)放式問(wèn)題，ChatGPT也可以通過(guò)匹配網(wǎng)絡(luò )中的數據生成較為完整的答案，在處理知識類(lèi)以及創(chuàng )意類(lèi)的問(wèn)題時(shí)，ChatGPT提供的搜索體驗遠勝于目前的傳統搜索引擎。

但是，?分析師認為，ChatGPT目前還存在三個(gè)致命的不足之處：

1)?數據的實(shí)時(shí)性問(wèn)題。目前英文版本的ChatGPT數據截至2021年，而中文版本的ChatGPT數據截至2020年，數據庫版本滯后的主要原因是由于語(yǔ)言類(lèi)大模型的技術(shù)限制。ChatGPT目前的在GPT大模型上加入標注數據訓練模式讓實(shí)時(shí)數據的引入非常困難，如果要重新預訓練模型，我們估計每次預訓練需要用到1000塊以上的英偉達A100顯卡工作半個(gè)月至一個(gè)月的時(shí)間，成本在百萬(wàn)美元以上。而如果采用使用微調的方式專(zhuān)門(mén)訓練新知識，會(huì )導致新知識的在模型內的權重過(guò)高，頻繁的微調也會(huì )導致模型“遺忘”舊的知識。

2）數據的真實(shí)性仍不足可靠。在大量的測試后我們發(fā)現，雖然ChatGPT回答問(wèn)題的準確性有所提高，但如果提出的問(wèn)題較為模糊或者本身包含部分錯誤信息在內，模型有可能以“一本正經(jīng)”的語(yǔ)氣生成完全錯誤甚至憑空捏造的回答。真假答案的混雜會(huì )讓用戶(hù)在需要對專(zhuān)業(yè)性問(wèn)題尋求答案時(shí)產(chǎn)生嚴重的困擾，這也是目前語(yǔ)言類(lèi)大模型普遍存在的問(wèn)題。據CSDN微信公眾號報道，2022年11月幾乎同一時(shí)間上線(xiàn)的Meta服務(wù)科研領(lǐng)域的語(yǔ)言類(lèi)大模型Galactica就因為真假答案混雜的問(wèn)題，測試僅僅3天就被用戶(hù)投訴下線(xiàn)。

3）模型在線(xiàn)推理端成本高昂。根據模型的現有數據，我們假設每次生成的回答長(cháng)度平均為50個(gè)詞，使用8x英偉達A100用于推理的情況下，我們估算ChatGPT每一次生成答案的成本約為1.3美分，約為谷歌搜索引擎每次搜索成本的3倍。如果每天面對數以?xún)|計用戶(hù)的搜索請求，如此高昂的成本是公司所不能承受的，中短期內完全取代傳統搜索引擎在商業(yè)模式上無(wú)法做到。

難以撼動(dòng)現有搜索市場(chǎng)格局，但可以推動(dòng)相關(guān)技術(shù)加速落地

除了ChatGPT背后的OpenAI，谷歌、百度等搜索大廠(chǎng)均在大語(yǔ)言模型上有深厚的積累，尤其是谷歌，其部分技術(shù)還要在ChatGPT之上。

隨著(zhù)谷歌計劃將類(lèi)似的AI聊天機器人融入搜索引擎中，中信預計ChatGPT的成功不會(huì )給搜索產(chǎn)業(yè)帶來(lái)顛覆性的新入局者。但?ChatGPT的攪局，足以在搜索引擎中掀起“軍備競賽”，加速大語(yǔ)言模型相關(guān)技術(shù)的迭代。

分析師指出，目前的搜索引擎巨頭可以借助ChatGPT的功能，來(lái)優(yōu)化搜索時(shí)的用戶(hù)體驗，主要有三個(gè)方向：

1）考慮到ChatGPT在不同分類(lèi)問(wèn)題中的表現情況，限制ChatGPT搜索僅在知識類(lèi)搜索場(chǎng)景下啟用可以有效控制成本。

2）面對時(shí)效類(lèi)問(wèn)題時(shí)，模型自動(dòng)判斷轉向傳統搜索引擎生成答案，并通過(guò)傳統搜索引擎的數據返回生成ChatGPT版本的匯總新答案。

3）針對回答真實(shí)性問(wèn)題，加入對答案產(chǎn)生來(lái)源的引用注明給用戶(hù)，讓用戶(hù)可以快速檢驗回答的可靠性。

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