奥飞寺蒙尘恒宇

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生成式人工智能即将取代搜索引擎的语音，并在发布的第一天亮相。

后来这个故事越来越离谱，有人幻想，以后人们找资料的时候就不说这句话了，而是只说一次就好。

也有人说，搜索引擎给出的一个页面上的10个蓝色链接将会像老式拨号电话上的旋转拨号盘一样成为历史。

谷歌最初并不在意，但随着产品越来越受欢迎，它开始感受到威胁，在内部拉响红色警报，并调整了AI产品策略。

微软将此视为超越其他公司的机会，并计划继承必应搜索的功能。

…

但也有许多人持有不同的看法。

随着人们使用得越多，它的弱点就会暴露出来，比如以权威的语气输出错误的信息、无法获取最新的知识等。

△严重胡说

该CEO还表示，现阶段很容易给人一种错误的印象，即依靠它来做重要的事情是不可靠的。

该理论之父认为，搜索与生成从根本上来说是两个问题，从原则上决定了二者不能互相替代。

有趣的是，另一家搜索巨头百度也持此观点。

近日，百度刚刚举办了AI开发者大会，大会前夕，百度搜索宣布将基于百度自研生成模型升级“生成搜索”能力，并指出生成式AI与搜索引擎是相辅相成的而不是替代品，搜索底层技术与AI底层技术是相通的。

事实上你已经用过它了

百度并非只是说说而已，从2021年开始就已经开始尝试将AIGC与搜索结合起来。

十年前，当你点击“百度”按钮的时候，搜索引擎的工作原理比较简单，就是通过关键词索引、算法筛选、排序，生成结果页面。

如今，结果页面有时不再只是简单地呈现链接的排列。

比如你买了一部新手机，将手机倒过来，却找不到录音功能隐藏在哪里。

我只好向百度求助。我在搜索框中输入“如何在苹果电脑上录音？”，但生成的页面顶部显示的不是链接，而是一张小卡片。

AI 选择最能帮助您的答案并将其总结并显示在顶部，这样您就不必在搜索结果中搜索。

点进去看看，图文并茂，步骤清晰。

（世界未解之谜：苹果的录音机为何叫 Memo？？？）

或者你上网时看到一张截图，想知道是哪部剧里的，你只要描述一下，搜索引擎就能根据深层语义理解问题，匹配出结果，你也能找到答案。

不信的话，你们可以一起用口语描述一下，“有一部韩国电影讲的空中飘浮着兽船，叫什么名字？”然后在评论区告诉我们答案。

比如你想知道“北京和上海哪个GDP更高”，百度可以根据权威数据，自动生成两地历年的GDP趋势图。

高低点对比直接呈现下拉平台百度【64xl.com人人都是下拉高手】，ChatGPT 能否取代搜索引擎？专家：弱点明显，尚需时日，无需自己单独搜索和计算。

这些功能都是AI技术加持的，也就是AIGC和搜索技术的结合，只不过用起来太顺滑了，大家已经习惯了，就像手机上的指纹识别一样。

搜索引擎虽然已经有二十多年的历史，但对于大多数网民来说仍然是不可替代的高频必需品，并且需求也在不断变化。

从简单的关键字搜索，到自然语言搜索，再到语音（特别是方言）搜索，人们使用搜索引擎的方式越来越本能、直观。

从基本的网页文档搜索，到知识和服务的搜索，人们越来越期待搜索能够提供更大的价值。

由此带来的复杂要求和庞大的计算能力，使得搜索依然是一个技术壁垒非常高的产品。

据了解，百度专注AI​​十年以来，累计研发投入已超过1000亿元，每年研发占比都在15%以上，2021年达到23%。

同时，搜索也是百度20年来的核心业务，是离公众最近的“窗口”之一，每天处理大量的请求。

百度领先的AI技术将首先在搜索领域落地，让搜索能够紧跟需求的发展，这里也是AI技术最好的试验田。

两项“杀手级”技术揭晓

说到百度的AI技术，最为人熟知的就是文心模型，其特点是工业级、知识增强。

其背后是深度学习平台，提供了一系列的基础设施和工具，以及底层自研的昆仑芯片，兼具超强算力和性价比。

那么这些技术在搜索引擎中是如何运用的呢？

这就要说到百度发布会上亮相的两项“杀手级”技术，跨模态大模型“知易”和新一代索引技术“千流”。

我们先来看跨模态大模型，它代表了AI技术在搜索场景的落地。

简单来说，智易达模型可以不断从全网各种资源中进行学习，无论是文本、图片、视频还是结构化信息。

打破资源形式的界限，更容易了解用户的搜索需求。

从技术层面来看，智翼采用了百度文心的大模型技术，大规模预训练技术提升了模型性能，高达 99% 的蒸馏压缩率和模型小型化技术降低了成本，使其能够充分应用于搜索场景。

据了解，智译目前在百度搜索各类场景中每天进行数万亿次推理，如此庞大的使用规模也带来新的问题，比如如何高效地呈现符合用户需求的结果。

这就给我们带来了新一代索引技术，它负责将不同维度的信息智能有序地组织起来。

与之前的索引技术相比， 注重多字段、多维表达的三维栅格索引。

如何理解光栅化？

过去，搜索引擎为了提高效率，会将内容按质量水平划分，分层处理，先从优质内容开始，满足需求的及时返回结果百度搜索引擎下拉，如果还不满足需求， ，他们就会进入下一层。

在千流中，对最优质的内容进一步按领域进行垂直分层，结合质量分层和内容点击量，在横向和纵向上将内容划分成网格，实现按需检索，大大减少了每次检索的计算量。

这是搜索引擎后端架构的彻底改造，成本降低一半，速度提高两倍。

但这不仅仅是为了节省成本。

百度工程师透露，节省下来的算力还可以投入到内容的精耕细作中，比如利用多种算法组合提升索引质量，或者加入最新的生成式AI技术。

此外，不同网格之间还可以采用个性化算法，就像“一条鱼两种吃法”一样，针对不同的部位采用不同的烹饪方式。

知易与千流的合作，一方面可以更精准地理解用户搜索意图，另一方面可以提升内容质量和信息检索效率，为搜索开辟更多的可能性。

高频用户需求驱动AI技术变革，新技术也能激发新的用户需求表达，二者形成“双轮驱动”，持续驱动搜索进化。

随着这样不断的反馈和迭代，下一次质变即将到来。

搜索即创建

回到最初的话题：生成式人工智能会取代搜索引擎吗？

作为中国最大的搜索引擎，百度的答案很明确：

AIGC与搜索引擎是互补而非替代的。

百度杰出搜索架构师顾思淼解释了百度这一判断的思维路径：

目前的 AIGC 对话系统，即便是最受欢迎、最流行的系统，在能力上仍然存在明显的瓶颈（比如有时会说废话、无法及时获取最新信息），而且也不能保证未来的技术会能够解决这些问题。

因为从工业应用和可行性的角度来说，现有的模型规模还无法支撑一个可以记录所有知识的模型。

尤其是时效性强、用户需求量巨大的内容。

解决方案是改变视角，利用AIGC为用户的开放式搜索问题或定制化信息需求“创造答案”。

将单边搜索或生成整合成检索+生成，会取得更好的效果。

这也是百度自2021年开始发展生成式搜索的重要原因。

检索与生成相结合，意味着升级后百度搜索的产品形态将发生变化。

据了解，最终的成品与之前将会有很大的不同，也就是说，虽然是多轮互动，但并不是简单的多轮对话。

简单来说，用户可以更高效的向搜索引擎提出需求，生成搜索在满足这些需求的同时，不断迭代调整这些需求。

不懂 的人可以使用生成搜索来搜索图片，然后用文字描述自己想要如何修改图片，搜索引擎会根据需求修改图片，并通过百度的NLP技术。

升级后，生成搜索将实现三个方面的体验提升。

△“内容创作”示意效果图

据悉百度搜索引擎下拉，百度即将升级全网首个生成式搜索。

总结一下，无论是AIGC还是生成搜索，都是技术特别是AI技术发展到一定程度后产生的新机会。

正如百度CEO李彦宏在2022年底全员大会演讲中所说：

最困难的一步，是把AIGC这么酷的​​技术，变成每个人都需要的产品。

百度的生成搜索会成为下一个每个人都需要的“酷”产品吗？

我们拭目以待吧。

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