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去年年末，聊天機器人ChatGPT如同一陣旋風般席捲全網。而“文能提筆做文章，武能動手修BUG”的ChatGPT，更是幾乎可以做任何事情，也使得AI文字生成彷彿第一次擁有了“靈魂”。得益於ChatGPT的優秀素質，在其上線短短5天後，Open AI首席執行官Sam Altman就在社交媒體披露其使用者量已突破100萬，也為AIGC再添了一把火。

作為Open AI背後的投資者，微硬方面似乎也看上了ChatGPT。近日來自海外科技媒體The Information的消息顯示，有知情人士透露，微硬方面正準備在其必應（Bing）搜尋引擎中加入OpenAI的人工智慧語言模型ChatGPT，以吸引競爭對手Google搜尋的使用者。這也就意味著，ChatGPT對傳統搜尋引擎的衝擊，或將從部分業內人士的推測變為現實。

這似乎也解釋了為何在ChatGPT快速走紅後，Google內部啟動“Red Code”的原因。針對ChatGPT，Google內部包括研發、安全和信任等多個部門的團隊被重新分配了工作任務，被要求協助開發新的AI技術原型和產品。沒錯，在搜尋引擎會被ChatGPT取代這個問題上，Google也不復當初“ChatGPT還沒到能取代搜尋引擎”的自信。

ChatGPT與傳統的搜尋引擎有什麼區別呢？事實上，通常意義上的搜尋引擎，是指通過從網際網路上提取各網站的資訊，將其保存在自己建立的資料庫中、並建立索引，使用者發起檢索請求後，系統檢索與使用者查詢條件匹配的相關記錄，然後按一定的排列順序將結果返回給使用者。在使用者檢索資訊時，關鍵詞無疑是最為有效的手段。而在外界看來，奠定百度搜尋引擎的基礎，無疑就是李彥宏的《超鏈檔案檢索系統和方法》，其核心是以關鍵字作為核心權重來決定“目標頁面”的相關性和排序。

簡而言之，在搜尋引擎中搜尋資訊的大體流程，是使用者輸入關鍵詞、搜尋引擎在資料庫篩選匹配關鍵詞的結果，並為使用者排序出關聯度從高到低的連結。搜尋引擎的本質，是基於使用者輸入內容向使用者“推薦”結果，但打開哪一個內容還是需要使用者自己來選擇。從二十年前的雅虎、Google，到世紀之交的百度，再到後來的搜狗、360、DuckDuckGo，也都沒有脫離這套運行模式。

對於使用者而言，這二十餘年裡在搜尋框輸入關鍵詞，等待搜尋引擎展示網頁連結，再根據自己的需求打開網頁，幾乎是一成不變的，或許這也是在日新月異的網際網路世界中，為數不多的古典氛圍了。然而這樣的體驗卻是有缺憾的，因為彼時的電腦還不能完美理解使用者的需求，所以需要用關鍵詞來讓電腦將使用者的需求，劃定在一個模糊的範圍內。

相信許多朋友在通過搜尋引擎尋求問題的答案時，往往會在一個主題下嘗試不同的關鍵詞，這樣的效果顯然稱不上完美。而在滿足使用者資訊需求方面，ChatGPT則提供了一個完全不同的體驗，面對使用者需求ChatGPT是直接給出答案，避免了使用者的選擇，並實現了從搜尋問題到生產答案的一步到位式體驗。

雖然對於部分使用者來說，更希望將選擇權握在自己手裡，但抖音、TikTok在全球範圍內的成功，已經證明了絕大多數使用者是“懶惰”的。精準來說，大多數使用者希望借助推薦演算法來幫助自己檢索、並篩選資訊，並不反感網際網路廠商為他們營造一個“資訊繭房”。相比傳統搜尋引擎有輸入、檢索、整理、結果這四步，ChatGPT則直接跳過了中間的兩個步驟，實現了從輸入到結果這個新的搜尋方式。

而Google對ChatGPT極為警惕的背後，其實是使用者對於搜尋引擎的期望就是即時滿足資訊需要，而這也是ChatGPT的核心優勢。事實上，ChatGPT是OpenAI在2020年推出的自然語言識別模型GPT-3的衍生產品，並以從人類反饋中強化學習的方法訓練這一模型，基於GANs（生成對抗網路）讓ChatGPT在不斷的偵錯、迭代中，生成與真實資料無二的結果。

其實ChatGPT並不能理解使用者提問的意圖，也不理解人類語言中的邏輯，只是對1750億個訓練文字中字詞組合的出現率進行了統計，再按照使用者輸入的內容和統計出來的出現率排列字詞，來給出看起來合理的回覆。而“一本正經的胡說八道”，在ChatGPT上是十分常見的一件事。

如此龐大的資料自然能讓ChatGPT變得“無所不能”，其實從本質上來說，ChatGPT之所以顯得如此聰明，關鍵在於Open AI斥資1200萬美元為其訓練成本買單，它的底層運行邏輯依舊還是“基於統計的拼湊”。