讓用戶吃石頭，給披薩涂膠水，Google AI 搜索翻車的事情還近在眼前。號(hào)稱要顛覆 Google 的 Perplexity，緊接著也出了狀況。AI 搜索比起 ChatGPT，能聯(lián)網(wǎng)，引用信源，不那么容易胡說八道了。但如果，信源本身就是垃圾呢？AI 搜索，已經(jīng)在引用另一個(gè) AI 搜索了「林黛玉倒拔垂楊柳」的梗很多人都聽過，最近在重溫水滸傳，我靈機(jī)一動(dòng)，用中文問 Perplexity，「林黛玉的性格和魯智深的性格有什么相似之處」。回答得平平無奇，但引用來源出現(xiàn)了一個(gè)意想不到的角色：字節(jié)豆包，抖音旗下的 AI 助手。這難道是什么新奇的商戰(zhàn)形式嗎？點(diǎn)進(jìn)去發(fā)現(xiàn)，內(nèi)容就是用戶和豆包的聊天記錄，AI 回復(fù)得還很八股文。如果質(zhì)量寫得比營(yíng)銷號(hào)好就罷了，寫成這樣是罪加一等。當(dāng)我直接在 Google 搜索同一個(gè)問題，豆包又來刷存在感了，并且高居第二，和 Perplexity 引用的不是同一條，但點(diǎn)進(jìn)去還是「首先」「其次」打頭的廢話連篇。之前 The Information 報(bào)道過，Perplexity 使用 API 訪問有關(guān) Bing 和 Google 搜索排名的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)決定了網(wǎng)頁的相關(guān)性、質(zhì)量和權(quán)威性。換言之，如果豆包容易被 Google 搜到，可能也就更容易被 Perplexity 引用。這就讓人好奇了，為什么豆包可以出現(xiàn)在搜索引擎？等我登錄豆包網(wǎng)頁版的最新版本，答案出現(xiàn)了，它默認(rèn)勾選了一個(gè)選項(xiàng)：允許分享內(nèi)容被搜索引擎收錄，在搜索結(jié)果頁顯示。現(xiàn)豆包已更新，不是默認(rèn)勾選，用戶可選擇。讓用戶和 AI 的聊天記錄被索引，豆包似乎是開了先例。Perplexity、天工、秘塔、360 AI 都可以將聊天記錄以鏈接形式分享，但沒有看到類似豆包的選項(xiàng)。ChatGPT 也支持以鏈接分享對(duì)話，但承諾只是用于個(gè)人之間的共享，不會(huì)出現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)的公共搜索結(jié)果。早年的「內(nèi)容農(nóng)場(chǎng)」，盜取或拼湊他人文章，快速生產(chǎn)內(nèi)容，憑借關(guān)鍵詞優(yōu)化、頻繁更新等 SEO（搜索引擎優(yōu)化）策略，搶占搜索頁面的前排，賺取流量和廣告費(fèi)。那時(shí)候，內(nèi)容貢獻(xiàn)者還是真人，每天生產(chǎn)數(shù)篇文章，但現(xiàn)在輪到了 AI，復(fù)制、粘貼、洗稿、批量產(chǎn)出的戰(zhàn)斗力完全不在一個(gè)量級(jí)。「林黛玉倒拔垂楊柳」「魯智深唱葬花吟」本不是事實(shí)，說的人多了，權(quán)重高了，也就成了 AI 搜索眼中的事實(shí)，引用的信源，是知乎、抖音、簡(jiǎn)書用戶編造出來的有鼻子有眼的故事。如果信源成了 AI，結(jié)果只會(huì)更加慘烈。想象一下，更多 AI 生成內(nèi)容被 Google 收錄，AI 搜索參考 Google 的搜索排名，然后最終呈現(xiàn)在用戶面前的，就是 AI 疊加 AI 的垃圾結(jié)果。被投喂的人類，只能修煉得更加火眼金睛，從廢話里挑出有用的干貨。80 分的 AI 搜索平心而論，我仍然很喜歡 Perplexity 等 AI 搜索產(chǎn)品，它們?cè)?ChatGPT 之后，再次提高了我的生產(chǎn)力。人類提出問題，它們搜索、摘要、成文，自己已經(jīng)是一個(gè)成熟的工作流，我們付出更少，但效率更高。大部分的情況下，AI 搜索的表現(xiàn)還是相當(dāng)不錯(cuò)的。Google AI 翻車，一部分原因應(yīng)該是急于推出功能，只顧著提高 Reddit 在搜索中的權(quán)重，沒能讓 AI 反思結(jié)果是否符合常識(shí)。當(dāng)我把讓 Google AI 搜索翻車的同款問題輸入 Perplexity，結(jié)果就比較讓人滿意。關(guān)于「人一天吃多少石頭」，Perplexity 能夠準(zhǔn)確地找到洋蔥新聞的信源，再解釋這是胡說八道，不像 Google AI 搜索把洋蔥新聞當(dāng)成圭臬。還有「披薩的奶酪容易滑落怎么辦」，Google AI 搜索之前建議加點(diǎn)膠水，Perplexity 顯然更加聰明，先給出一些合理的辦法，在我追問能不能加膠水之后，精準(zhǔn)地找到了誤導(dǎo) Google AI 搜索的 Reddit 帖子，說這是在開玩笑。為了讓結(jié)果更嚴(yán)謹(jǐn)，Perplexity 甚至跑去亞馬遜搜索了一番，表示它只搜到各種無毒膠水產(chǎn)品，沒說這些膠水能用于食品。相比 Perplexity，Google 顯然不差在模型能力，而是差在后續(xù)的工程和產(chǎn)品化。AI 搜索從原理上來說，是先搜索再總結(jié)，比起不聯(lián)網(wǎng)的聊天機(jī)器人幻覺更少，核心技術(shù)之一是 RAG（檢索增強(qiáng)生成）。RAG 結(jié)合了信息檢索和生成模型，信息檢索根據(jù)用戶查詢，從龐大的文檔庫中找到相關(guān)信息；生成模型則將這些檢索到的文檔作為上下文，生成更加準(zhǔn)確和詳細(xì)的回答。這里的文檔庫，可以是傳統(tǒng)搜索引擎的索引庫，也可以是法律等專有數(shù)據(jù)庫、社交媒體等用戶生成內(nèi)容。如果網(wǎng)頁上充斥著大量 AI 生成的低質(zhì)量?jī)?nèi)容，就會(huì)對(duì) AI 搜索的 RAG 產(chǎn)生負(fù)面影響。那么，面對(duì)氣勢(shì)洶洶的 AI 生成內(nèi)容，AI 搜索的下半場(chǎng)，可能就是繼續(xù)比拼模型之外的工程能力，較量數(shù)據(jù)源質(zhì)量和搜索能力，包括能不能搜到更多網(wǎng)頁，搜到更權(quán)威的網(wǎng)頁，或者整合財(cái)報(bào)等專有信息。現(xiàn)狀就是，我們漸漸已經(jīng)離不開 AI 搜索，如果說靠關(guān)鍵詞和手工打開鏈接的傳統(tǒng)搜索是 40 分，容易胡說八道的大模型是 60 分，聯(lián)網(wǎng)的 AI 搜索把標(biāo)準(zhǔn)提到了 80 分。盡管還會(huì)出錯(cuò)，但體驗(yàn)過就回不到過去了，不必全然否定。花樣引用信源，AI 搜索的商戰(zhàn)除了司空見慣的網(wǎng)頁，AI 搜索產(chǎn)品們，似乎有一個(gè)不約而同的想法：提供多模態(tài)的信源。360 AI 可以找到視頻，秘塔可以找到播客和學(xué)術(shù)論文，Perplexity 可以搜索 Reddit 和 YouTube。但 AI 搜索更多是提供一個(gè)引子，想要更多的詳情內(nèi)容，還是不能偷懶，要到信源的出處去看。
