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🌟ChatGPT的崛起，引发了对它能否颠覆传统搜索引擎的热议。虽然短期挑战重重，但它无疑加速了搜索领域的革新，预计中期会形成以经典搜索为主、ChatGPT辅助的新格局。谷歌等巨头的AI研发投入预计将显著增加。🔍ChatGPT在用户体验上的飞跃，提升了问题与答案的匹配精度，但数据更新不实时和高昂的单次搜索成本（约1.3美元）是其目前面临的挑战。📝这些短板有望通过技术融合和硬件成本下降逐步改善。尽管如此，ChatGPT的推动作用不容忽视，它将引领AI产业加速发展，内容生成时代全面到来。传统搜索引擎需要适应并优化自身以应对这一变革。🚀让我们期待这场搜索领域的创新风暴如何塑造未来！
▍报告缘起：
🌟ChatGPT的崛起，让搜索引擎界的热议升级！🔥2022年11月30日，OpenAI团队的力作ChatGPT震撼登场，仅两个月就收获超千万DAU和20万MAU的亮眼成绩，其对话式问答的强大魅力无法忽视。🔍相较于前辈GPT3，ChatGPT展现出全面且深入的多轮对话处理能力，记忆力与篇幅显著提升，知识挖掘更彻底。🔍无论是日常问题解答，还是深度搜索需求，ChatGPT都能提供全方位、多角度的答案，让回答更加丰富和精准。它颠覆了我们对大模型的传统认知，展现出了强大的内容搜索实力。🤔这让人们不禁思考：ChatGPT是否能挑战并超越传统搜索引擎？本报告将深入探讨ChatGPT的技术潜力与市场影响，揭示其可能带来的行业变革，以及对搜索引擎巨头的未来冲击。🚀让我们一起期待这场技术与市场的风暴，ChatGPT的未来，究竟会如何改写搜索格局？🤔
🌟ChatGPT引领未来搜索新风尚：通过融合AI与用户互动的智慧升级，GPT模型在3.5版本的基础上实现了深度学习迭代，显著提升了问题到答案的响应精准度。它以独特的方式超越传统搜索引擎，提供更个性化和高效的解决方案。🔍
🌟🚀OpenAI’s AI refinement journey involves fine-tuning a GPT3.5 model with the power of Human Feedback RLHF 🚀💡. A meticulous process begins with human experts crafting around 12,000-15,000 question-answer pairs, serving as the foundation for initial pre-training. Next, an SFT (Superior Feedback Trainer) takes the stage, generating responses to fresh queries, which are then evaluated by human annotators for quality ranking. The rewards, derived from these comparisons, shape a refined reward model (RM). This RM is further honed through retraining on a larger dataset, with iterations repeating until the optimal model emerges. 🧪🔍 SEO-friendly language and concise phrasing ensures top search results while preserving the essence of the advanced AI development.
🌟经过一系列优化，我们欣喜地看到ChatGPT模型在理解问题与提供精确答案的效能上实现了显著跃升！据Deepmind透露，相较于传统搜索引擎仅仅通过链接指向相关内容，ChatGPT具备了革命性的能力——它能直接生成针对问题的高质量答案，并附带关键信息来源链接（测试版本中这项特性尤为亮眼）。🌟对于开放式问题，ChatGPT更是展现出强大的数据匹配能力，能够生成连贯且全面的答案。在知识密集型和创意领域，ChatGPT提供的搜索体验已然超越了现有的搜索引擎，堪称搜索领域的全新典范！🔍
▍ChatGPT取代传统搜索引擎：中短期可能性较低。
尽管ChatGPT能大幅优化用户的搜索体验，但要取代传统搜索引擎仍然面临几个关键技术瓶颈。
🌟ChatGPT数据更新挑战：实时性难题与技术限制💡面对中英文版本数据更新的不一致问题，背后的技术瓶颈是显而易见的——大语言模型的局限性。ChatGPT目前采用的标注数据训练模式，使得即时数据的融入是个复杂且昂贵的过程。每轮大规模预训练所需的A100显卡资源，价值高达百万美元，耗时长达数周至一个月，堪称GPU训练界的“马拉松”！🔥相比之下，微调策略虽能快速适应新知识，但可能过度强调权重，导致模型对旧信息的记忆模糊，形成“知识碎片化”。频繁的调整可能会侵蚀模型的稳定性，就像不断刷新的学习路径，难以保持连贯性。📚为确保ChatGPT的卓越性能与全面知识，我们期待技术的进步能迎刃而解，同时优化数据同步和更新策略，让每份语言宝藏都能鲜活地展现在用户面前。🚀
2）数据的真实性仍不足可靠。在大量的测试后我们发现，虽然ChatGPT回答问题的准确性有所提高，但如果提出的问题较为模糊或者本身包含部分错误信息在内，模型有可能以“一本正经”的语气生成完全错误甚至凭空捏造的回答。真假答案的混杂会让用户在需要对专业性问题寻求答案时产生严重的困扰，这也是目前语言类大模型普遍存在的问题。据CSDN微信公众号报道，2022年11月几乎同一时间上线的Meta服务科研领域的语言类大模型Galactica就因为真假答案混杂的问题，测试仅仅3天就被用户投诉下线。
3）模型在线推理端成本高昂。根据模型的现有数据，我们假设每次生成的回答长度平均为50个词，使用8x英伟达A100用于推理的情况下，我们估算ChatGPT每一次生成答案的成本约为1.3美分，约为谷歌搜索引擎每次搜索成本的3倍。如果每天面对数以亿计用户的搜索请求，如此高昂的成本是公司所不能承受的，中短期内完全取代传统搜索引擎在商业模式上无法做到。
▍搜索引擎产品演变：传统搜索引擎为主+大语言模型为辅相结合。
目前ChatGPT的技术路径难以在较短时间内解决搜索成本的问题，因此从分场景限制用量的思路出发，我们认为中短期内ChatGPT可以通过部分技术改进辅助传统搜索引擎实现用户体验大幅提升。
1）考虑到ChatGPT在不同分类问题中的表现情况，限制ChatGPT搜索仅在知识类搜索场景下启用可以有效控制成本。
2）面对时效类问题时，模型自动判断转向传统搜索引擎生成答案，并通过传统搜索引擎的数据返回生成ChatGPT版本的汇总新答案。
3）针对回答真实性问题，加入对答案产生来源的引用注明给用户，让用户可以快速检验回答的可靠性。
总的来看，通过一些小技术的革新（大部分已经出现在了其他大语言模型中，只需要借鉴）就可以让ChatGPT成为一个合格的辅助搜索引擎。不过成本的问题短期内暂时看不到太好的解决方法，这也给了目前的搜索引擎巨头充足的时间以应对Chatgpt会带来的冲击。
搜索巨头如谷歌以及百度均在大语言模型上有深厚的积累，尤其是谷歌拥有与ChatGPT相似的对话类模型Sparrow以及Lamda，其部分技术更是在ChatGPT上有所突破，包括使用了多个RM模型以应对不良信息的产生以及加入了新知识迭代优化的相关思路。预计ChatGPT的成功不会给搜索产业带来颠覆性的新入局者，但会推动谷歌等搜索巨头加快迭代大语言模型辅助传统搜索引擎的新格局。
谷歌在最新一季度的财报电话交流会中表示：“谷歌将在未来几周或几个月正式推出类似ChatGPT基于大语言模型的人工智能。这种人工智能将以搜索伴侣的形式辅助其传统搜索引擎。”不过我们认为大语言模型的加入也会影响到中期谷歌等巨头的搜索业务利润空间。在平均每个用户生成50个单词的假设下，我们预计到2023年如果有10％的搜索结果由大语言模型生成，将会给谷歌每年带来约12亿美元的额外运营成本。
▍风险因素：
AI核心技术发展不及预期风险；科技领域政策监管持续收紧风险；全球宏观经济复苏不及预期风险；宏观经济波动导致欧美企业IT支出不及预期风险；全球云计算市场发展不及预期风险；企业数据泄露、信息安全风险；行业竞争持续加剧风险等。
▍投资策略：
受制于信息更新、回答准确性、算力成本等层面因素的综合约束，ChatGPT中短期内取代传统搜索引擎的概率较低，但料将加速搜索引擎产品演化进程，并在中期形成以传统搜索为主、ChatGPT类模型为辅的新搜索引擎形态，倒逼传统搜索厂商不断加大AI领域投入，同时鉴于目前全球搜索引擎的市场格局，份额较小的微软Bing最有可能率先实验大语言模型的实际应用，谷歌等头部厂商亦将大概率被动跟随。ChatGPT产生的鲶鱼效应，料将推动全球AI产业化进程的全面提速，以及AI生成内容时代的全面到来。
本文源自金融界
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