大家好，我是木易，一个持续关注AI领域的互联网技术产品经理，国内Top2本科，美国Top10 CS研究生，MBA。我坚信AI是普通人变强的“外挂”，所以创建了“AI信息Gap”这个公众号，专注于分享AI全维度知识，包括但不限于AI科普，AI工具测评，AI效率提升，AI行业洞察。关注我，AI之路不迷路，2024我们一起变强。
2022年11月30日，ChatGPT正式发布，标志着AI浪潮的开始。
接下来的2023年是属于AI大模型的一年。国内、国外的AI模型如雨后春笋，你追我赶。
到了2024年，AI模型的声音逐渐降了下来，虽然多数模型还在不断迭代更新。取而代之的是，AI应用。不论是大厂还是小厂，纷纷押注AI应用，大力推广自己的AI平台或产品。2024年，是AI应用元年。
在AI应用领域，有两个方向爆火，其中一个是智能体，英文叫AI Agent。国内的有百度文心、阿里通义、腾讯元器、Kimi+、智谱AI、字节扣子，国外的有OpenAI的GPT Store、字节Coze、Dify、Brevian。
另一个方向就是AI搜索（虽然严格意义来说，AI搜索工具可以算是一个大号的AI Agent）。以Perplexity为首的AI搜索平台开始进入大家的视野。截至2024年8月，Perplexity的月度查询量已达到约2.5亿次。公司的年化收入从2024年初的500万美元增长至8月的3500万美元。连英伟达的CEO黄仁勋也在接受采访时表示自己几乎每天都使用Perplexity。
当然，国内的AI搜索工具也有很多。我曾在《16个具有“联网搜索”功能的AI：总有一个适合你！》一文中整理了16个有搜索功能的AI产品，感兴趣的小伙伴可以看看。并且，这16个还不是全部。
10月31日，OpenAI正式发布ChatGPT Search，这款真正意义的OpenAI牌搜索引擎再次引燃了大家对AI搜索的关注。
那么，问题来了：AI搜索真的能取代传统的搜索引擎吗？什么使用场景最适合AI搜索？今天就来聊聊这个话题。
哪些使用场景适合使用AI搜索？
1. 复杂问题
在OpenAI最近的一次AMA（Ask Me Anything）活动中，当被问到“ChatGPT Search有哪些优势”时，CEO Sam Altman这样回答。
for many queries, i find it to be a way faster/easier way to get the information i'm looking for. i think we'll see this especially for queries that require more complex research.
关键词，complex research。AI模型的理解能力以及对海量数据的处理能力使其非常擅长解决复杂的搜索问题。
那么，什么是复杂问题？简单来说，就是无法用简单关键词在传统搜索引擎中解决的搜索。
举个例子，比如你准备带家人去张家界旅行，需要提前做一份旅行规划。这样的搜索需求用传统的搜索引擎，或者小红书、抖音等无法直接得到答案。虽然可以搜索到相关的网页，但通常只能给出各自独立的信息源，需要你自行分析和整合答案。
而AI搜索能够理解问题、搜索信息源、直接生成答案。比如下面是Perplexity给出的一份答案。
问问题，得到答案，搜索本就应该这么简单。
2. 个性化问题
传统的搜索引擎，如谷歌、百度（建议有条件的还是用谷歌吧），其“百货”式的信息源，导致的结果就是，什么都能搜，但什么都不够个性化。也就是，太通用。
个性化问题指非标准化、普遍性的问题，而是具有高度个人化的特质。这类问题涉及个人的生活习惯、偏好、特定情况等，答案因人而异，因此很难通过传统搜索引擎获得期望的答案。
还是以上面的旅行规划为例。在网上找到一份现成的张家界旅行攻略很容易，但如果结合你自己的具体需求，就没那么容易了，比如你是一家三口旅行，你不想要特种兵式的，只希望轻松的旅行。这种非常个性化的问题，AI搜索也很适合。
张家界适合一家三口的轻松游行程推荐，有没有适合老人和孩子的轻松路线？
Perplexity给出的个性化答案。不仅有详细的旅行规划，还特别考虑到了老人和孩子，最后还写出了注意事项。
这样全面的旅行规划，只需要几秒钟就生成了。
3. 需要多轮对话的问题
在一些复杂的搜索场景中，单次提问往往无法完全解决问题，需要进一步询问、澄清或追加细节。这种“多轮对话”的需求在传统搜索引擎中无法实现，只能一遍一遍重新搜索；而AI搜索，得益于AI模型的上下文记忆能力，则能够通过多轮交互问答来动态调整答案，从而更准确地满足你的需求。
多轮对话问题通常具备以下特点：
动态的复杂问题：初始问题可能只是一个概括性的需求，而随着回答深入，你可能希望对答案进一步询问或补充信息，使答案更符合你的实际需求。 不确定的需求：你可能最开始并不清楚自己要找什么，但很可能在一步步的探索中逐渐明确，因此需要AI搜索工具通过多轮对话来协助明确问题。 上下文关联性强：多轮对话中的每个新问题都依赖于之前的对话内容，这就要求搜索工具能够记住并理解上下文。而这正是AI模型的强项。
依旧以上面那个旅行规划为例。
虽然Perplexity给出的那个答案看起来已经挺好了，但由于你只有3天假期，所以上面那个回答并不是很适合你的实际情况。此时就需要AI搜索工具带着上下文进行回答。
我的假期只有3天，能帮我把张家界的行程压缩成轻松的3天2夜行程吗？
Perplexity给出了更新后的回答。可以看到，这个回答是带着“老人和孩子”这个上下文的。
多轮对话和上下文记忆是传统的搜索引擎无法实现的功能。
AI搜索不是万能的
尽管AI搜索在处理复杂问题、个性化需求和多轮对话方面有着不可替代的优势，但它并不是万能的。想想，我们的生活中真的少得了传统的搜索引擎吗？
首先，是生成式AI就有幻觉，无法避免。AI的回答依赖于训练数据和模型算法，可能会产生不够准确甚至错误的内容，而传统搜索引擎可以直接引导用户进入权威网站或文献，至少确保了信息来源的可靠性。
此外，AI搜索在实时性和数据全面性上也不会是完美的。AI搜索工具得到的搜索结果高度依赖信息源，信息源的多少以及好坏直接影响了AI搜索结果的质量；而传统搜索引擎会不断索引网络内容，及时反映最新的数据和信息。
比如，下面这个例子。在ChatGPT Search里搜索“李子柒最新的视频是哪一天发布的”这个问题，会得到完全错误的回答。
而在我昨天的xAI的测评文章里，同样的问题xAI回答完全正确。
总结：信息源很重要。
结语
这是一篇分析什么场景适合使用AI搜索的文章，接下来计划横向测评近期比较火的几个AI搜索工具，欢迎小伙伴们关注、留言讨论。
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