ChatGPT現象級AI應用，真要顛覆搜尋引擎？

12月1日，來自Open AI的全新應用ChatGPT上線，在短短5天時間裡，其使用者數量從零迅速成長到100萬。在社交媒體上，如同雨後春筍一般冒出了無數個ChatGPT討論群，各種新奇有趣的截圖被分享到群裡。這種對“人工智慧”的測試，頗有幾分Siri剛上線時的感覺。

人們都在忙於不斷地測試ChatGPT，想盡一切辦法“刁難”這位初出茅廬的人工智慧，各種奇奇怪怪的問題層出不窮，最後發現ChatGPT不僅會聊天，還可以寫程式碼、寫論文甚至看病。

於是一個全新的聲音隨之而來，ChatGPT或許會在不久之後的將來徹底顛覆搜尋引擎。

01 ChatGPT未來或許真能顛覆搜尋行業

事實上，這種聲音並不算是空穴來風，在去年的Google的I/O開發者大會上，他們就曾經演示過兩個“開創性”的人工智慧系統——LaMDA和MUM。

並且Google也一直希望能夠在未來將搜尋變成以對話形式，或者說的更直白一點，比起搜尋後出現一大堆亂七八糟的結果，直接出現一個單一的、線性的、直接的、對話式回答，對使用者而言顯然是一種更友好的模式。尤其是在與羅列大量網址的傳統搜尋模式時更是如此。

甚至Google的工程師也發表過一篇題為 “重新思考搜尋”的研究論文並提出問題：現在是否是時候用直接提供答案的人工智慧語言模型，來取代通過網頁排名提供資訊的“經典”搜尋引擎？

當然如果僅僅是有用這麼簡單，ChatGPT大機率會優先在相關從業者當中火爆，而不是想現在一樣，無論從事的行業是否相關，不少人在看到ChatGPT的相關回答後，都生出了嘗試這一應用的想法。

之所以會出現這樣的情況，則是因為ChatGPT強大的語言邏輯能力，相比Siri剛誕生時因為常常識別錯誤，無法理解語言含義的“人工智障”表現，和ChatGPT交流的體驗中，充滿了和對話的感覺，乃至於有一種在問答網站上和其他人交流社交的感覺。

ChatGPT嚴肅的闡釋他與Siri的區別

也難怪馬斯克也在感嘆“很多人瘋狂地陷入了 ChatGPT 循環中”，“ChatGPT 好得嚇人，我們離強大到危險的人工智慧不遠了”。 （雖然作為Open AI的資助人之一，馬斯克的說法有些自賣自誇的嫌疑）

但不可否認的是，在需要清晰條理分析的某個應用場景前，把問題拋給AI，它就能逐條逐例地給出面對這個問題時已知的常見對策。相比之下其他類似的AI，ChatGPT的變現確實足夠令人驚豔。

除此之外，他甚至能夠進行一些文學創作，在給出話題後，ChatGPT就能清晰的給出一個包含了主人公、故事情節和結局的小說框架，同時如果使用者對其中一部分不太滿意，在不斷的提醒下，ChatGPT還能進一步完善這個框架。基於這種能力，或許使用者可以試試把日報、週報、總結反思這些文字工作，都交給ChatGPT來輔助完成。

事實上，ChatGPT語言組織能力、文字水平、邏輯能力配合在一起後確實很難讓人不驚豔。這種“搜尋引擎+社交媒體”帶來的獨特體驗，確實很難讓人不沉迷。尤其是當使用者在偵錯AI的新鮮感退去後，發現除了有趣的娛樂體驗之外，ChatGPT還能進一步在實際工作中幫使用者提升效率，甚至在一些方面能夠成為搜尋引擎的優秀替代品。

02 但就現在來看，為時尚早

不可否認的是，在第一次體驗ChatGPT這種顛覆性的體驗確實很難不讓人沉迷，正如矽谷在面對ChatGPT時說的一樣，他帶給使用者一種“無摩擦”的體驗。消費者不需要點選一個有一個的連結，從龐雜的資訊中篩選答案。相反，AI會直接把答案呈現在你眼前，從而帶來巨大的效率最佳化。

即便如此，想要顛覆傳統的搜尋引擎，ChatGPT恐怕還有很長的路要走。

首先是ChatGPT時不時的隨機編造，或者說ChatGPT目前還時不時的會回覆一些“一本正經胡說八道”的答案。這時候他充滿自信、且不容置疑的語氣，起到的反而是副作用。

因此，海外程式設計師回答網站Stack Overflow在12月5日，也就是ChatGPT突破100W使用者的當天，宣佈靜止其使用者分享來自ChatGPT的建議，因為他們發該系統給出的數千個答案往往都有一些缺陷。

這種情況會出現在很多不同的領域，例如如果你要求ChatGPT背誦《觀滄海》，突然陷入知識盲區，卻又努力想回答使用者問題的他，就會充分的利用其語言邏輯能力，現場即興創作一首原創詩詞。

又或者是在做一道簡答的數學題時，會在某種程度上非常人性化的輸出十分冗長的大段廢話，形成一個看似專業實則完全錯誤的最終答案。

對此，OpenAI CEO Sam Altman也表示：“正試圖阻止ChatGPT隨機編造，現階段讓其與當前技術保持平衡是很棘手的。隨著時間的推移，會根據使用者反饋來改進。”

至於其錯誤率，根據Twitter上目前流傳最廣的推測來看，大概是2%到5%左右，當然隨著使用人數增加他的錯誤率可能會變得更高。

其次，則是目前ChatGPT的模式和邏輯，導致他目前的商業前景並不明確。事實上，Google也有一個類似ChatGPT的系統，這個名叫LaMDA的語言模型會對一些查詢進行總結性回答，但它們是對排名最高的網頁的彙編，通常很簡短。

有一些工程師也曾在Twitter上評論該系統稱：他非常好用，甚至會讓人感覺他有生命。

有趣之處正在於此，Google內部認可這種回答模式會是搜尋的未來，自己內部有足夠多的支持者，在技術層面上也有充足的儲備，但Google目前卻並沒有開始推進這種問答模式，為什麼？

因為這種問答模式，會破壞Google傳統的商業模式，也就是讓人們點選廣告連結。正如2013年到2018年負責Google廣告和上午業務的斯里達爾·拉馬斯瓦米（Sridhar Ramaswamy）在接受海外媒體採訪時非常直白的表示：“它（Google）的設計目的都是‘讓你點選一個連結’，這個連結最好是廣告，而頁面上所有其他文字只是填充物。”

當然，這兩個問題都會隨著時間的推移而逐漸改變，甚至隨著Open AI將對模型訓練的範圍進一步擴展，ChatGPT呈現的答案也會變得更加精準。事實上，Open AI顯然已經在嘗試這麼做了，根據海外媒體的消息來看，Open AI正在開發一個名為WebGPT的系統，以求對搜尋查詢做出更準確的回答，並且在回答中附加上來源引證，以便查詢者切實的確定答案正確與否。

或許，使用者們可以期待ChatGPT和WebGPT組合成為一個強大的搜尋引擎替代品。

最後，則是ChatGPT對自己是否能顛覆搜尋引擎的評價。

正如它所說，ChatGPT可以與搜尋引擎結合，用於提高搜尋體驗。例如，ChatGPT可以用於建構智慧型手機器人，對使用者查詢詞進行解釋、指導，幫助使用者快速找到需要的資訊。

03 內容生產自動化

除了關於ChatGPT能否成為搜尋引擎的顛覆者這一討論之外，隨著ChatGPT出圈，加上不久之前火爆全網的AI作圖，另一個曾今被行銷圈無數次討論的問題可能又要出現在許多人的心中——內容自動化會不會是行銷行業2022年內卷的新課題？

正如上文所述，ChatGPT那充滿自信的，胡編亂造的能力在使用者想要問題答案的時候確實是一個巨大問題，但如果不去追求問題回答是否正確，只看語言能力，ChatGPT的語言邏輯的強悍幾乎不可忽視。

於是隨著ChatGPT出圈，AIGC這一板塊的被關注度也隨之飆升。所謂的AIGC簡單的來說就是利用人工智慧技術來生成內容。在今年7月的百度世界大會上，百度創始人李彥宏就曾表示，“AIGC或許將顛覆現有內容生產模式，實現以‘十分之一的成本’，以百倍千倍的生產速度，去生成AI原創內容。”

而在行銷行業內，Morketing在今年和多位行業資深從業者對話式，都聽過一段相似的觀點：“行銷技術層面上的競爭，2022年的重點大機率會停留在內容自動化這一層面上。”

畢竟，素材時效性越來越短，使用者對內容和資訊更新頻率的訴求越來越高。更何況隨著諸如私域流量、精準廣告等新模式逐漸成為各家品牌的標配能力時，由於行銷目標越來越細化，過去那種大鳴大放粗放的廣告投放模式成為過去式，越來越精細的行銷，自然就意味著越來越多的行銷素材。

AIGC或者說內容自動化在行銷行業的重要性自然也會越來越高。雖然目前來看AIGC依然處在早期階段，但不可否認的是在目前降本增效的背景之下，AIGC確實能在很多環節中提升企業在內容環境端的高效率，同時解決由於行銷粒度細化帶來的龐大素材需求。

甚至，我們可以想像類似ChatGPT這類聊天輔助機器人被應用在私域流量中，快速的解決目標客戶對於產品、退換貨政策等等領域的應用，相比過去像觸發器一樣的關鍵詞應答機器人，ChatGPT也許能夠在使用者需要更多細節解答時提供更多的幫助。

04 總結

ChatGPT在大約五天內積累了100萬使用者，不可否認的是，這是一個極為誇張的數字。Instagram花費了2.5個月才積累出相同的使用者量級，Facebook花費了10個月。

網路正在變得越來越快，或許有一天我們會看到ChatGPT開始分享一些網站的連結，甚至是直接附加上商品詳情，點開就能完成購買。又或者，有一天我們突然看到ChatGPT被內嵌在品牌方的商城中，成為一個解決所有問題的應對助手。

總的來說，無論我們是將ChatGPT和其他的AI軟體當做應用程式來看，還是把它們當做ToB端的生產力工具和解決方案來看，他們都跑的足夠快，未來的需求也足夠廣。

這恐怕也是為什麼AIGC這一板塊雖然還在早期階段，還有各種各樣的問題亟待解決，海外卻已經開始出現AIGC投資熱潮，甚至跑出了諸如估值10億美元，以文字生成圖像模型的公司Stability AI，以及以文字生成為主，估值高達15億美元Jasper這兩家獨角獸的原因。

本文來自微信公眾號“Morketing”（ID：Morketing），作者：Innocent Roland，36氪經授權發佈。

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