ChatGPT,正在动摇谷歌的商业长城( 二 )
对于不具备人类肉身经验的机器 , 只能通过学习字符本身来理解语言 。 BERT的创新之处在于充分挖掘上下文之间句子的含义 , 让机器学习每一个单词和其它所有单词的关系 , 更准确地理解语义 。
仅仅两年过去 , 机器理解自然语言的能力就变得不可同日而语 。 ChatGPT让人们体验了有史以来最好的对话机器人是什么样子 。 科技作者ParmyOlson翻出了自己的谷歌搜索记录 , 将最近的18个问题问了一下ChatGPT , 对比自己的体验 , 她认为其中13个问题上 , ChatGPT给出的答案更满足她的需求 。 比如 , 想知道「炼乳或者脱脂奶是否更适合做南瓜派」 , ChatGPT给出一段分析 , 就比搜索引擎给出的一堆菜单更好 。
而在我自己的写作中 , 也尝试同时使用ChatGPT和搜索引擎来收集资料 。 比如最近在写一篇与蛋白质设计相关的文章 , 我就同时问搜索引擎和ChatGPT , 「什么是扩散模型?」「决定蛋白质结构的因素有哪些?」 。 搜索引擎给出的链接往往更加全面 , 但是ChatGPT组织信息的方式更加简练 , 能够帮助整合信息、梳理段落要点 。
这一切都说明 , 让机器直接回答一个查询问题的可能性已经具备了 。 搜索引擎的体验提升的临界点已经呼之欲出 , 其中的关键就是生成式AI(GenerativeAI) 。 搜索引擎的未来 , 不仅仅是索引网页与链接 , 而是为每一个查询生成相应的摘要、回答 。 这便是「从搜索到生成」 。
如今 , 来到了从技术到产品化的微妙时间点 。 根据《纽约时报》看到的一份备忘录 , 最近「RedCode」启动后一系列的调整和应对动作 , 被谷歌看作一场不伤害用户或社会的情况下部署其先进人工智能的努力 。
一位来自谷歌的经理表示 , 谷歌必须进入这次前沿比赛 , 否则行业就可能不理睬谷歌 , 继续前进 。 他同时也表示 , 对于其它小公司而言 , 发布新型工具的担忧更少 。
02
「在野党」挑战谷歌
【ChatGPT,正在动摇谷歌的商业长城】搜索引擎+ChatGPT有着巨大的潜力 , 但想要看到成熟的产品还需要更多时间 。
如果现在 , 你把ChatGPT当百科问答来用 , 很有可能会被骗进坑里——因为它擅长一本正经地胡说八道、假装自己「有知识」 。 一旦到了专业领域 , 这种胡说八道也只有专家才能分辨 。 OpenAI的CEOSamAltman也表示:「我们正在试图阻止ChatGPT随机编造事实」 。
这也是为什么 , 编程问答社区StackOverflow很快就宣布:不接受ChatGPT生成的答案 , 官方表示:「主要问题在于 , ChatGPT产生的答案错误率很高 , 却看起来非常对」 。
技术能够提供怎样的价值 , 往往在于如何将其封装进产品 , 对生成式AI也是如此 。 但正如谷歌经理所担忧的 , 一些创业公司在产品探索上更快一步 。
Neeva便是代表 , 公司的创始人SridharRamaswamy曾在谷歌工作15年 , 离职前是广告高级副总裁 。 另一位联合创始人则是YouTube的商业化副总裁 。 和此前著名的DuckDuckGo一样 , 作为搜索引擎 , 它想通过不追踪隐私、不泄露个人信息来挑战谷歌 。
「现代互联网已经变得严重依赖广告 , 一个重要的原因 , 就是大型科技公司自私地利用消费者的数据和隐私 。 」Ramaswamy表示 。 他从谷歌离职 , 想改变用消费者数据赚钱的游戏 , 带领一个新团队 , 想用更合理的产品来吸引人们 。 成立于2020年的Neeva已经进行过两轮融资 , 获得了包括红杉资本、格雷洛克在内的7700万美元 。
除了没有广告、不追踪个人数据 , 更先进的搜索引擎可以是什么样子?一个重要的方向是私人化 , 即能够为每个人的习惯和偏好定制 。 生成式技术无疑会带来重要的变化——为查询生成相匹配的内容 。
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