想象一下，当你遇到问题时，有一个可以和你对话的搜索机器人是多么方便，可以让你更容易找到答案(如果它不说谎的话)。微软、谷歌、百度等公司都在致力于此。

曾在谷歌工作的机器学习专家陈江(陈江饰)第一次尝试ChatGPT时就被迷住了。这个来自OpenAI的聊天机器人使用起来非常连贯，看起来信息量很大，现在已经成为互联网上的热点。

然而，当陈试图使用相同的底层人工智能技术为他的联合创始人Moveworks构建更好的搜索工具时，这项技术的影响力光环开始显得暗淡。Moveworks使用人工智能来帮助员工筛选信息，例如技术支持文档和人力资源页面。陈的新人工智能搜索工具在从这些文件中提取各种有用信息方面做得很好，包括提供地址和电话号码，但其中一些信息并不真实。“它的杜撰能力真是惊人。”陈说。

人们对ChatGPT如此兴奋，并普遍认为它可以重塑搜索引擎，这是可以理解的。聊天机器人可以通过综合从网络和其他来源捕获的数十亿字节的信息来训练算法，并提供复杂而精确的问题答案。ChatGPT可以让人体验到更流畅的与机器交互的方式。

然而，这种技术的工作模式在某些方面与可靠地检索在线信息的搜索引擎的概念根本不一致。网上已经有很多不准确的信息，ChatGPT很容易产生新的虚假信息。它的底层算法不是直接从事实或链接的数据库中提取信息，而是生成一串单词，这些单词在统计上与训练数据中的单词相似，而不管真假。

尽管面临这一挑战，或许是受到ChatGPT令人眼花缭乱的演示的影响，在线搜索巨头和几家初创企业正在迎头赶上。微软已经向ChatGPT的创造者OpenAI投资了约100亿美元，微软正在以某种方式将这项基础技术添加到其排名第二的搜索引擎Bing中。

据悉，谷歌开发类似的聊天机器人LaMDA已经有一段时间了，该公司也匆忙回应了chat GPT & mdash；& ampmdashChatGPT的竞争对手Bard发布。中国领先的搜索引擎百度也在开发一款类似于ChatGPT的中国机器人。

在科技巨头们准备应对ChatGPT的同时，几家初创公司已经推出了聊天界面类似于聊天机器人的搜索引擎。这些人包括You.com、困惑艾和尼娃。

他们开发的工具说明了将ChatGPT风格的技术应用于搜索的潜力和挑战。由语言和人工智能专家理查德&；middot由理查德·索彻创立的You.com可以通过聊天界面提供答案。而且这些回答还有语录，可以帮助用户追溯一条信息的来源。

但是这种模型有时会合并不属于同一来源的信息。比如，你向一个人询问信息，得到的答案可能是多个同名同姓的人的简历信息组合在一起。比如问我个人情况的时候，You Chat准确描述了我在《连线》杂志的职位，还以为我是橄榄球队跑卫，是特拉华大学的专业创意人。常规搜索可能会返回几个Will & amp；middot威尔骑士的介绍页面，聊天机器人会把他们合并成一个人。

像ChatGPT这样的系统的另一个问题是，它的答案只是基于训练好的数据。由于模型的规模和数据的规模，重新训练整个模型可能要花费数百万美元。当被问及最新的体育比分时，YouChat会感到困惑，但他知道此刻纽约的天气如何。创立You.com的索契不想透露最新信息是如何整合的，因为他认为这是一种竞争优势。

Socher说:“我认为许多聊天界面在某些方面比搜索体验好得多，但在其他方面显然差得多。”我们正在努力减少所有这些问题。"

搜索初创公司performance AI &的创始人兼首席执行官Alawindemiddot曾经在OpenAI工作过的Aravind Niwas表示，用最新的信息更新ChatGPT这样的系统所面临的挑战意味着它们需要与其他东西相结合。他说:“单靠它们永远不会成为一个优秀的搜索引擎。”

Greylock Partners & middotSaam Motamedi投资了人工智能搜索公司Neeva。他表示，目前尚不清楚聊天搜索界面的主要收入模式及其广告的兼容性。谷歌和必应使用搜索查询植入广告，广告出现在返回链接列表的顶部。莫塔梅迪怀疑，为了使聊天搜索界面可行，可能需要新的广告形式，但不清楚这些形式会是什么。目前，Neeva对无限制和无广告搜索收取订阅费。

在谷歌的规模上运行ChatGPT这样的模型的成本可能也是一个问题。OctoML是一家帮助企业降低部署机器学习算法成本的公司，其联合创始人兼首席执行官Louis & amp；middotLuis Ceze估计运行ChatGPT搜索的成本可能是Google搜索的10倍，因为每个答案都需要运行一个庞大复杂的AI模型。

目前，这种“ChatGPT热潮”的规模已经让一些熟悉这项底层技术的程序员和人工智能研究人员感到惊讶。该机器人的核心算法名为GPT，由OpenAI于2018年首次开发，2019年发布了更强大的GPT-2版本。这是一个机器学习模型，目的是接收文本，然后预测下一个内容。OpenAI表明，如果使用大量文本进行训练，模型的性能会非常好。自2020年6月以来，该技术的第一个商业版本GPT-3已经被开发人员使用，它可以完成ChatGPT最近一直在赞赏的许多事情。

ChatGPT使用了底层算法的改进版本，但其能力的最大飞跃来自OpenAI允许人类向系统提供反馈，并告诉系统什么是满意的答案。但就像以前的文本生成系统一样，ChatGPT仍然倾向于从训练数据中重现偏差，并“捏造”看似合理但不正确的结果。

纽约大学名誉教授加里&；公牛；加里·马库斯直言不讳地批评了人工智能炒作。他认为ChatGPT不适合搜索，因为它没有真正理解他说的话。他补充说，像ChatGPT这样的工具可能会给搜索公司带来其他问题，因为它们会让人工智能生成的文本和搜索引擎优化的文本充斥互联网。“所有的搜索引擎都会遇到问题，”他说。

亚历克斯&公牛；华盛顿大学助理教授、致力于更有效地训练人工智能模型的潜泳AI联合创始人亚历克斯·拉特纳(Alex Ratner)表示，ChatGPT标志着软件能做什么的一个“合理的转折点”。但他也表示，可能需要一些时间来找出如何防止像GPT这样的语言模型被捏造出来。他认为，为了找到一种方法使这些语言模型与新信息保持同步，并保持搜索的实时性，很可能需要采用新的方法来训练底层的人工智能模型。

尚不清楚这些解决方案需要多长时间才能被发明和验证。即使有其他用例，比如学习或编程伙伴，这项技术从根本上改变人们搜索答案的方式可能还需要一段时间。Moveworks的陈说:“这太棒了。我跟团队说，人们会看到ChatGPT跨时代带来的变化，甚至会有前ChatGPT和后ChatGPT的说法。但它是否会取代搜索是另一个问题。”

来源:超宇宙之心

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