文章主题：
🚀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强。🔍ChatGPT以其精准的问题解答和卓越用户体验，超越了传统搜索引擎，但数据更新滞后、高昂的成本（约1.3美元/条）及内容真实性问题仍待解决。₁与³的技术改进有望缓解部分困境，而成本问题可能需要时间降低成本。 sürge效应下，AI产业将迎来前所未有的快速发展，AI生成内容的时代呼之欲出。🏆让我们期待这场搜索技术的革新风暴如何引领未来！
▍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不容忽视。🔍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，知识挖掘更丰富。👀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，让回答更加精准和全面。这无疑对传统搜索引擎提出了挑战，引发了关于其替代性的深度探讨。🔍🚀接下来，我们将深入剖析ChatGPT的技术潜力与市场前景，预测它将如何重塑搜索引擎格局，以及可能带来的行业变革。💡准备好，让我们一起探索这个AI新星的未来之路吧！🏆
🌟ChatGPT引领未来搜索新风尚：通过迭代升级的GPT_3.5+技术，结合智慧用户的互动反馈，我们对问题解答的精确度进行了深度打磨。它不仅革新了传统的搜索引擎模式，更实现了智能化匹配，让每一次查询都能得到更精准的答案。🚀
🌟🚀OpenAI’s AI refinement journey involves fine-tuning a GPT3.5 model with the power of Human Feedback RLHF 🚀💡. A meticulous process begins by sourcing ≈12k-15k question-answer pairs, meticulously crafted by human experts, for pre-training purposes. Next, an SFT (Super Fine-Tuned) model is put to work, generating responses to fresh queries. These responses are then evaluated and ranked by human annotators, forming the foundation of a refined reward model (RM). RM’s prowess is further honed through extensive retraining on a larger dataset, with this iterative cycle repeated for optimal results. 🧪🏆
🌟ChatGPT革命性提升问题解答精准度！🔍相比传统搜索引擎单纯链接内容，它能🔥瞬间生成详尽且准确的答案，附带权威引用链接（测试版本已具备此特性）。对于开放式问题，它犹如知识海洋的探索者🌊，通过网络数据挖掘，提供全面而深入的答案。在知识与创意领域，ChatGPT搜索体验堪称飞跃，远超传统搜索引擎一筹！🔥번역결과🌟ChatGPT는 문제 의도와 답변의 일관성에 대한 혁신적 향상으로, 전통 검색 엔진보다 뛰어난 성능을 선보입니다. 🔍它可以 즉시, 신뢰할 수 있는 완벽한 답변을 생성하고 그에 대한 링크를 제공합니다(현재 버전은 이 기능을 개발 중입니다). 오픈형 질문에 대응하려면, 네트워크의 데이터를 탐색하는 지식의 푸시어 역할을 수행하며 상세한 답변을 제공합니다. 창의성 문제에도 마찬가지로, ChatGPT는 현재의 검색 엔진보다 뛰어난 경험을 제공합니다. 🚀
▍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时间差（2021年英文版，2020年中文版），我们不禁要思考这背后的深层原因——语言大模型技术的局限性。ChatGPT目前采用的标注数据训练模式，使得即时数据的融入成为一项挑战重重的任务。每轮大规模预训练所需的A100显卡资源堪称豪华，耗时长达半个月至一个月，且成本高昂，超过百万美元。🌟若转向微调策略以适应新知识，虽能快速迭代，但权重分配可能失衡，新旧知识混淆。频繁的微调可能导致模型记忆能力下降，犹如“健忘”的老人，难以保持全面的知识库。🔍优化路径并非没有，技术的进步和更高效的训练方法将是解决实时性问题的关键。我们期待ChatGPT能迎难而上，不断迭代以提供更贴近现实、丰富且准确的对话体验。🚀
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
AI时代，掌握AI大模型第一手资讯！AI时代不落人后！
免费ChatGPT问答，办公、写作、生活好得力助手！
扫码右边公众号，驾驭AI生产力！
