早上朋友發信息給我：

智遠，你可以呀，現在厲害了，不僅寫作，還成了當代藝術家，還去悉尼、新加坡辦畫展，業務夠多，忙得過來嗎？

我頓時不知道怎麼回應，驚訝又好奇的回了句：納尼？

緊接着，朋友發來一張截圖說：你看。我一看，天吶，AI搜索把我的資料和另一位同名人的資料，混在一起了，太壞了。認識我的還行，不認識的明顯會被誤導。

這兩年，不少大模型公司佈局AI搜索，很多人也感受到技術帶來的快捷，不過，使用過程中，根本沒意識到信息是否準確。

所以，怕你被AI誤導。

我抽出時間，做了一個簡單科普，比如：AI搜索的決策模型什麼樣？爲啥機器味嚴重？AI搜索和內容平臺的關係是什麼？未來搜索會發生什麼革命性變化等等。

畢竟瞭解底層知識，能夠幫你，更好的用AI搜索。

01

有個詞叫缸中之腦（Brain in a Vat）。什麼意思呢？

想象一個血腥的畫面：

你（或者別人）被一位瘋狂的科學家，進行一次可怕的實驗。他把大腦從身體上取下來，放進一個裝有維持大腦存活的營養液的玻璃鋼中。

然後，大腦神經末梢，鏈接到一臺超級計算機，計算機按照設定程序，向你的大腦發送各種信息，讓你以爲以前很正常。

那麼，對取出來的大腦來說，世界是不是依然和原來的一樣？你看到的人、物體、天空，感受，還有記憶，是不是都還在？

這個實驗，常用來說明懷疑論、唯我論和主觀唯心主義的觀點，簡單講：即我所體驗的、看到的、到底是真的假的呢？

怕你共情不多，我再舉個例子：

好不容易休息半天，躺在沙發上，看着外面陰雨天，突然想到昨天剛上映的恐怖片，還沒看。於是，打開影片，剛看一半，心跳加速，你決定不看了。

爲什麼？因爲太恐怖了。恐怖畫面的信息，一次次傳遞到“缸中之腦”，讓你覺得太真實，似乎恐怖畫面馬上要出現在自己身上。

但你知道嗎？這些都是大腦模仿出來的，看似真實，未必真實，我們的感知，不僅由大腦產生，身體，也會影響它。

比如：

521到了，即便沒有見面，你總送心愛的人一些溫暖的東西，一杯奶茶、一束鮮花，她收到禮物那一刻，在遠方也能感受到你對她的好看。

這就是具身認知，是思考，感覺、行爲三者共振的結果，認識到它，你能感受到，外面我們接收到的任何信息，故事是一個個畫面，所描繪的場景只要大腦熟悉，它都會共鳴。

而AI搜索，是什麼呢？本質像一個“缸中之腦”。

運行在一個強大的模型上，模型像它的基礎，幫它站穩腳跟，外面信息是它的食物，通過你的搜索，不斷訓練自己推理能力。

不論什麼AI搜索軟件，當你問題時，它都會遵循一個六步走的公式：

• 理解問題
• 檢索信息
• 整合答案
• 生成回答
• 結果驗證

幻想一下，現在來到未來時代，站在圖書館裏，面前有一個人工智能，現在要找一本《窮查理寶典》，你會怎麼做？

你可以手動輸入，或者對着它說：“幫我找一本叫《窮查理寶典》。”此時，AI會利用語言技術，快速分析你的意圖，提煉出最重要的部分，比如：書名、作者、人名。

然後，它會把你的問題和圖書館裏的文檔、圖片快速匹配，從中找出重要的段落和句子。接着，它會做降噪處理，去掉干擾的內容，比如廣告、重複的段落，確保剩下的都是有用的信息。

最後，AI會把所有找到的信息整合起來，生成一個答案，這就是AI搜索的過程。不難理解吧。

我突然想到一個畫面：

小時候，老師經常說：“哎，你們是我帶過最差的一屆，要是無法理解，就把這段內容死機硬背下來。”，可你有沒有想過，考試對死記硬背來說，意圖是什麼？

從人工智能角度看，答案只有一個詞：檢索。

也就是說：你背誦的所有資料，最後一刻，學校用一張試卷來檢索大腦有沒有記住，當成績達標時，證明你通過了。

02‍

明白AI搜索的六步公式，能得到什麼啓發呢？有兩點：

一，知道AI的回答爲什麼很乾巴，二，知道它爲何缺乏情感和個性。

AI搜索生成邏輯有一些限制，爲避免產生錯誤信息和不準確的信息，AI會傾向於保守地給你高頻、標準化的表達。這種傾向自然會使回答顯得更加刻板。

比如：

你問AI如何做好品牌營銷？它一定會告訴你，首先要了解目標市場，然後創建一個獨特的品牌定位，接着進行市場推廣，最後通過反饋不斷優化品牌策略。

另外，作爲“缸中之腦”，AI只有一個搜索框，無法感受你的語氣，看不到其他信息，所以也無法理解你的情感。

這樣一來，AI生成的答案就缺乏人類的情感色彩和個性，看起來很機械，或者像是官方的回答。

值得一提的是：人們常說，一個人學習什麼知識，他的見識就有多高。AI也是一樣的。你給它喂草料，它自然吐不出鑽石來。

所以，大公司爲了防止AI搜索出來的內容很水，就會限制訓練內容，會給AI喂新聞報道、學術論文和正式文本。這些文本風格比較客觀，所以，AI學完後，回答也會是類似的風格。

現在AI搜索雖然看似有推理能力，但我測試了很多，發現整體推理還是比較弱。

一個主要原因，人類說話時，本身推理性就不強。所以，AI學習的內容也會相對較弱。在文字相關的搜索上，這種情況很常見，理科的內容相對更嚴謹一些。

顯然，“缸中之腦”就是“缸中之腦”。看似聰明，但離不開三點：一，大模型作爲基礎，二，固定的模型，三，知識庫。

因此，重要的結論是：用AI搜索時，你不給它一個很健全的 prompt，它的解析能力會變得很弱，得到的答案自然很難讓人滿意。

03‍

你有沒有想過，AI搜索平臺和內容生態到底什麼關係？

我覺得，從過去的傳統搜索，到現在AI搜索，用一句話來形容轉變的過程便是：從獨立到融合，再到獨立。

爲什麼呢？

沒有大模型之前，谷歌在1998年開始做大規模搜索，後來進軍中國，由於數據方面的問題，谷歌被限制，隨後，百度在2000年快速崛起，靠爬蟲抓取大量網頁，然後分發和售賣廣告起家。

這兩家公司商業模式基本相似。

谷歌做了一個叫Knowledge Graph的知識庫，還有Google Answers，百度則推出了“百度知道”和“百度百科”。

後來，國內360、搜狗也跟着做類似的產品。網頁時代落幕，張一鳴用一個算法推薦，讓今日頭條拔地而起。頭條採用推薦機制的同時，也嘗試建立內容生態。

比如：

孵化垂類創作者，推出各種與內容相關的產品，但直到現在，我都覺得它還沒成功，今日頭條增長停滯後，頭條搜索也沒法跟着增長。

後來短視頻湧現，抖音起來，它建立一個良好的內容生態和增長模式，所以，抖音搜索成功了。

不管怎麼樣，它們的核心目的只有一個，把內容控制在自己手裏，通過掌握內容，建立壁壘，因爲內容生態對搜索平臺有很大的依賴性。

內容提供者，要依靠搜索引擎，來讓內容被更多人看到，而搜索引擎，則要高質量的內容來吸引用戶，並提供有用的搜索結果。

有了大模型之後呢？

微軟推出新版必應，緊接着谷歌、百度、360和崑崙萬維等企業也開始佈局AI搜索。

李彥宏一直強調，把生成式AI技術和搜索深度整合在一起。周鴻禕也說，做搜索引擎的企業，最有機會研究像ChatGPT這樣的產品，還有崑崙萬維、祕塔AI也在加緊跟上。

不管怎麼說，它們有相似之處：整合全網信息，讓用戶用自然語言表達需求，並提供經過組織和提煉的答案，這樣可以減少冗餘信息的時間消耗，確保答案的可追溯性、可信賴性。

不過，儘管這些搜索引擎，憑藉原有的知名度、用戶基礎在市場上佔據主導地位，由於移動互聯網時代APP的“信息孤島”現象，它們並沒有完全掌控所有信息，反而，垂直搜索引擎正在逐漸崛起。

比如：

小紅書推出自己的搜索，今日頭條推出豆包，淘寶推出原生AI應用——淘寶問問，它嵌入淘寶搜索框，服務於月活躍用戶近9億、每日產生數百億次搜索的龐大流量。

現在，抖音搜索量在移動端已經超過百度，小紅書通過用戶的真實分享和有用的筆記，建立了強大的社區氛圍，這都是各自的優勢。

因此，我看到兩種趨勢正在出現：一是通用搜索的AI升級，二是垂類搜索的崛起。

垂類搜索數據，主要來自自己的平臺，類似於站內搜索，信息更服務於細分場景。當信息量足夠多時，就會自然湧現。

長遠來看，擁有優質內容的社區，做的搜索會更有優勢，因爲好內容平臺能夠吸引和留住用戶，進而提升搜索功能的價值和使用頻率。

明白這些也就理解了，我爲什麼說，搜索會經歷從獨立到融合，再到獨立的過程。畢竟，獨立，是全新的獨立，是細分的獨立。

實在不信的話了，你想想360AI、祕塔AI，天工AI到底有什麼區別？把它們和淘寶問問、抖音搜索一比更明確呢？因此，未來優質內容社區的搜索功能將會勝出。

04‍

到這裏，我們可以思考下：AI搜索的本質是什麼？

我認爲，AI搜索真正的關鍵在於AI技術本身，而不是傳統的搜索方式。這就像“AI+”和“+AI”的區別。

AI+，更像把AI技術加到已有的系統或產品上。比如，在傳統搜索引擎上加入AI功能，這種方式主要在現有技術基礎上，增強功能。

+AI，不一樣。

要求從一開始就以AI爲核心，建立一個系統或產品。比如，設計一個完全依賴AI進行的搜索引擎，它所有功能都圍繞AI技術展開，更像是從頭開始，完全依賴AI技術運作。

很顯然，“AI+”是改進現有系統，而“+AI”是從零開始，完全依靠AI技術。AI搜索真正力量在於後者，也就是“+AI”。

對於一般簡單問答，AI搜索只彌補傳統搜索的不足。但要真正創新和突破，要尋找新的應用場景和特定領域，比如學術、醫療、法律等。這些領域中，AI驅動的搜索才能真正發揮戰略意義。

“AI原生”（AI Native）很重要，因爲經過多年的發展，傳統方法已經挖掘了所有可能性，AI原生的定義是，只有在引入AI能力的情況下，產品才能實現。

這種情況下，AI是最大的變量，但AI比例並不重要。

關鍵在於產品需要找到交叉點：哪些場景是隻有AI才能實現？同時又滿足大規模用戶需求。這種探索越多越快，競爭優勢就越大。這也是對各家產品經理的巨大考驗。

那麼，問題來了：

有人會覺得，傳統搜索市場還有價值嗎？肯定的。

傳統搜索的強項在於尋址和尋找資訊。從商業角度看，PC端搜索市場增量有限，移動端又被抖音、小紅書等平臺分流，不過，百度財報中，搜索引擎依然是基本盤的重要組成部分。

還有人認爲，谷歌和百度壟斷這麼多年，其他玩家還有機會嗎？來看一組美國statcounter機構的數據：

截至2024年5月6日，美國搜索市場中，谷歌份額下降到了77.52%，其他市場被Bing和Yahoo蠶食，但谷歌基本盤還算穩。國內截至4月，電腦端必應的份額是37.24%，百度是22.53%，但百度的主導地位已經不在了 。

雖然數據會存在 偏差，但能看出搜索市場的變化和機會，AI搜索更應該理解用戶意圖，完成複雜的任務。

比如：

用戶搜索不僅僅是尋找信息，還包括找地址，或查找短內容的源頭；再比如，通過AI找到過去5年城市人口的發展趨勢，甚至，搜索新能源汽車的滲透率趨勢和原因。

還有找電影、追溯圖片等等......，所以，需求背後，是AI搜索目前還沒有攻克的場景。

總結而言

AI+，還是+AI，要看企業選擇。

不論哪條路，我都認爲，垂直領域的數據，將成爲重要開採對象，不然怎麼向數據要增量？那麼問題來了：什麼樣的垂直數據還未被開採呢？嗯，值得思考的問題。

本文來自微信公衆號“王智遠”（ID：Z201440），作者：王智遠，36氪經授權發佈。