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文丨陈俊云 许英博 贾凯方 刘锐
🌟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，但预计它会加速行业转型，未来搜索引擎或将融合传统与创新力量，形成以ChatGPT为主辅的新格局。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，提升了用户体验，然而数据更新不实时、高昂搜索成本（约1.3美元/条）和信息真伪难辨等问题仍待解决。 técnico, ChatGPT与传统搜索引擎的合作有望缓解部分问题，但硬件成本的降低仍是降低成本的关键。🚀这一变革不仅将AI产业推向高速，也将迎来AI内容生成时代的全面爆发。SEO优化提示：ChatGPT、搜索引擎演进、AI产业化、用户体验、数据更新、搜索成本、融合创新。
▍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，仅两个月就收获了超1亿DAU和20万MAU的惊人数据。💬它以对话形式，能应对各种日常问题，记忆力与篇幅显著提升，全面且多角度的回应让人眼前一亮。相较于前辈GPT3，ChatGPT的知识挖掘深度令人赞叹，无论是在广度还是深度上，都能提供更丰富、深入的答案。🔍这使得人们不禁质疑，ChatGPT是否能颠覆传统搜索引擎的地位？本报告将深入探讨ChatGPT的技术潜力与可能带来的行业变革。🔍它对搜索引擎市场的影响，以及可能如何重塑巨头格局，都是未来关注的焦点。🚀让我们一起见证这场技术革命的浪潮，敬请期待后续分析！🏆
🌟🚀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的智能升级：🔥一致性大飞跃！🔍经过深度优化，ChatGPT在理解问题与提供精确答案的能力上实现了显著跃升。据Deepmind透露，相较于传统搜索引擎仅仅依赖链接导航，它能瞬间生成针对问题的高效率且准确的答案——而且还附带关键证据链接（测试版本中这项特性尚未全面启用）！💡对于开放式问题，ChatGPT展现出了强大的网络数据匹配能力，能生成丰富且连贯的答案，这在处理知识密集型和创意性挑战时，无疑为用户带来了前所未有的搜索体验。🔍💥无论是快速解答需求还是深度探索，ChatGPT的搜索优势已超越了现有的传统搜索引擎，引领未来智能交互的新潮流。🏆💻
▍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。
1） 数据的实时性问题。目前英文版本的ChatGPT数据截至2021年，而中文版本的ChatGPT数据截至2020年，数据库版本滞后的主要原因是由于语言类大模型的技术限制。ChatGPT目前的在GPT大模型上加入标注数据训练模式让实时数据的引入非常困难，如果要重新预训练模型，我们估计每次预训练需要用到1000块以上的英伟达A100显卡工作半个月至一个月的时间，成本在百万美元以上。而如果采用使用微调的方式专门训练新知识，会导致新知识的在模型内的权重过高，频繁的微调也会导致模型“遗忘”旧的知识。
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。
🌟ChatGPT虽强大，但短期难解搜索难题🔍。不过，我们看到它在提升用户体验上的潜力✨——通过巧妙的技术升级，ChatGPT有望在中短期内助力老旧搜索引擎焕发新生，提供更个性化、高效的搜索体验🚀。场景限制不失为明智之举🌈，让ChatGPT与传统搜索引擎协同作战，共同优化信息检索的流畅度和满意度🏆。SEO优化的路上，ChatGPT与搜索引擎握手言和，未来可期🔍！
🌟 ChatGPT的强大已无需多言，但在特定领域如知识探索中，合理管控其使用确实至关重要。通过优化搜索环境，将ChatGPT的效能局限于专业学习与知识检索，不仅能降低成本，还能确保信息质量的纯粹与有效性。📚🔍原内容：2）我们提供全面的技术支持和定制化服务，帮助客户轻松实现系统的升级和扩展。🌟客户成功的关键在于我们的技术支持！我们专注于系统优化，从升级到扩展，每一步都精心设计，确保无缝过渡。💻📈原内容：3）请访问我们的官方网站以获取更多产品详情和最新优惠信息。🚀探索无限可能，只需轻点一下——在我们的官网，您将发现前沿技术与创新解决方案的完美融合。👉🌐改写后：🌟 掌握未来科技，就在这一触即发的瞬间！👉我们的官网，藏着最尖端的技术与实惠的价格。从系统升级到解决方案扩展，我们全程陪伴，确保您的每一步都走在行业前列。💻🚀优惠不容错过，立即探索更多！
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。
本文源自券商研报精选
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