推动人工智能技术与搜索引擎深度融合

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推动人工智能技术与搜索引擎深度融合

ChatGPT、Sora 等生成式人工智能产品的崛起，正在冲

击整个社会的既有生产生活方式，这不仅表现为人工智能应用

对传统业务模式的转型升级，还表现为对原有的信息服务模式

产生冲击，搜索引擎服务便是受到此类冲击最为明显的信息服

务类型。在商业实践中，国外企业已经推出了基于人工智能的

会话式搜索引擎 PerplexityAI，该产品不仅能够提供直接的网

址链接，还能以类似 ChatGPT 的问答的方式回复用户需求。

同时，也能够结合用户先后提出的具体需求，以文本语境的方

式不断细化相应的搜索结果。

相较于传统搜索引擎服务而言，人工智能应用的优点在于

能够以问答的方式更高效地为用户提供其所需要的网络信息内

容。事实上，无论是搜索引擎，还是人工智能应用，均涉及信

息检索和查询服务类型，但是人工智能应用通过内置的算法大

模型能够更准确地理解用户需求，生成更精准的信息检索结果。

并且，从现有的商业实践来看，人工智能应用所提供的网络信

息检索结果既没有互联网广告，也没有所谓的竞价排名，只是

单纯地向用户提供目标网络信息或者网络连接，这种服务模式

可能更加受到市场和用户的青睐。当然，未来人工智能搜索引

擎的具体业务模式究竟会呈现何种特征仍在探讨中。相对地，

传统的搜索引擎服务常常因为检索首页的网页广告信息、不合

理的竞价排名等业务模式而饱受诟病；并且，在完成检索结果

后，还需要用户自行筛选自己所需要的网址链接或者作出进一

步的检索关键词细化的决定。这些既有的服务局限性也使得越

来越多的人看好人工智能应用在未来取代传统搜索引擎。

在这种趋势下，人工智能应用取代传统的搜索引擎似乎已

成定局，但是，这并不等于传统搜索引擎业务在短期内会被完

全取代。在现阶段以及未来可预见的技术创新周期内，这两种

搜索引擎模式更多地表现为互补关系，而非替代关系。因为人

工智能技术在搜索引擎业务领域同样存在着固有的技术局限性

和合规问题。

在技术局限性层面，不同于传统搜索引擎以网络爬虫技术

为基础，人工智能应用是以算法大模型和训练数据优化为基础，

故而需要海量的算力资源识别、分析和理解用户的输入内容并

生成相应的检索结果。然而，这些算力资源并不属于可无限再

生的资源，需要以消耗庞大的电力资源为前提，再加上算力资

源跨地域调度可能产生的消耗，这也使得人工智能搜索引擎模

式在短时间内无法大面积普及。除此之外，人工智能应用客观

上难以保持与社会实践知识信息的实时同步更新，同样会存在

ChatGPT 出现过的生成结果陈旧、不准确等问题。虽然人工智

能技术在长文本识别和分析环节已经取得技术突破，但是在商

业化普及应用中仍然可能出现因用户输入的长文本信息而信息

过载、系统宕机等问题。

在合规性问题层面，人工智能应用并非完全解决了传统搜

索引擎饱受诟病的业务合规问题，而是将原有的“搜索引擎检

索到了非权威或非法的网络信息内容”转变为“搜索引擎提供

了违法的网络信息内容”更为严重的合规性问题。比如，医疗

领域的竞价排名乱象一度被认为是传统搜索引擎业务乱象的直

观表现，但在人工智能应用领域，这类问题可能会更为严峻。

试想下，传统搜索引擎检索到了不合理的医疗机构信息，而人

工智能搜索引擎则是直接向用户生成哪几个医疗机构能够治疗

重疾、哪些医疗技术能够解决重疾等网络信息内容。一旦用户

错误地相信生成的检索信息具有权威性，作出错误的医疗决策，

其损害结果可能更为严重。事实上，国内生成式人工智能产品

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摘要：

推动人工智能技术与搜索引擎深度融合ChatGPT、Sora等生成式人工智能产品的崛起，正在冲击整个社会的既有生产生活方式，这不仅表现为人工智能应用对传统业务模式的转型升级，还表现为对原有的信息服务模式产生冲击，搜索引擎服务便是受到此类冲击最为明显的信息服务类型。在商业实践中，国外企业已经推出了基于人工智能的会话式搜索引擎PerplexityAI，该产品不仅能够提供直接的网址链接，还能以类似ChatGPT的问答的方式回复用户需求。同时，也能够结合用户先后提出的具体需求，以文本语境的方式不断细化相应的搜索结果。相较于传统搜索引擎服务而言，人工智能应用的优点在于能够以问答的方式更高效地为用户提供其所...

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