生成式AI要取代搜索引擎的声音，出现在ChatGPT发布的第一天。
后来越传越邪乎，有人设想以后大家找资料都不说google一下了，而是geept一下。
还有人说，搜索引擎给的一页10个蓝蓝的链接，以后就像老式拨号电话的转盘一样成为历史。
谷歌刚开始还满不在乎，随着ChatGPT爆火出圈也感受到威胁，内部拉响红色警报，调整AI产品策略。
微软则把这视作弯道超车的机会，计划在必应搜索中继承ChatGPT的能力。
……
不过，持不同观点的也大有人在。
随着大家使用加深，ChatGPT会用权威的语气输出错误信息，无法获取最新知识等弱点暴露出来。
△一本正经胡说八道
OpenAI的CEO也表示，现阶段ChatGPT容易给人带来一种假象，依赖它来做重要事情是不靠谱的。
Keras之父则认为，搜索与生成根本就是两个问题，原理上就决定了两者无法相互取代。
有意思的是，另一搜索巨头百度的观点也站在这一边。
近日，百度刚刚举办Create AI开发者大会，大会前夕，百度搜索宣布将基于百度自研的生成式模型，升级“生成式搜索”能力，并指出，生成式AI和搜索引擎是互补关系而不是替代，还说搜索底层技术和AI底层技术是相通的。
百度这番话不是说说而已，而是从2021年就开始尝试把AIGC与搜索两者结合起来了。
十年前点击“百度一下”的按钮时，搜索引擎背后的工作原理相对简单，就是通过关键词索引，经过算法筛选排序，生成结果页。
而现在，结果页有时候已经不是单纯呈现链接排列。
比如，买了新款iPhone的你，把手机翻了个底朝天，也没找到录音功能藏在哪。
无奈求助于百度，在搜索框输入“苹果怎么录音？”，生成页面最顶端出现的不是链接，而是一个小卡片。
AI选出最能帮到你的答案并做摘要，显示在最上方，无需再从搜索结果翻找。
点进去看，还是图文并茂，步骤清晰的那种。
（世界未解之谜：苹果的录音机到底为什么要叫语音备忘录？？？）
又或者网络冲浪时看到一帧截图，想要知道出自哪部剧，描述一下，搜索引擎可基于深度语义理解问题并匹配结果，也能搜出答案来。
不信可以一起口语化描述下面这张剧照，“韩国有部电影野兽轮船在空中飘着叫什么名字”，然后在评论区告诉我们答案。
再比如，想了解“北京GDP和上海GDP谁高”，百度可以基于权威数据自动生成多年两地GDP走势图。
高低对比直接呈现，不用自己分别另行搜索和自行计算。
这些功能背后都是AI技术在支撑，也是AIGC和搜索技术的结合，只是用起来过于顺滑，大家习以为常了，就像手机上的指纹识别一样。
搜索引擎虽然有20多年历史，但对大多数网民来说仍然是难以替代的高频刚需，并且需求也一直在变化。
从简单的关键词命中搜索，到自然语言搜索，再到语音（特别是方言）搜索，人们使用搜索引擎的方式越来越靠近本能和直觉。
从基础的把网页当成文档去搜索，到搜索知识、服务，人们越来越期待搜索提供更大的价值。
由此带来的复杂需求与庞大计算量，使搜索依然是技术壁垒非常高的产品。
据了解，自百度发力AI十年来累计研发投入超过1000亿元，每年研发占比都超过15%，2021年更是达到23%。
与此同时，搜索则是百度20年来的核心业务，也是离大众最近的“窗口”之一，每天处理海量的请求。
百度领先的AI技术都会最先落地在搜索上，让搜索不断跟上需求的发展，同时也是AI技术最好的试炼场。
提起百度的AI技术，最被人熟知的是文心大模型，产业级、知识增强是其特色。
背后还有飞桨深度学习平台，提供一系列基础设施和工具。以及更底层的自研昆仑芯片，兼具超强算力与高性价比的成本优势。
那么这些技术怎么用于搜索引擎呢？
这就要说到在百度Create大会上亮相的两大“杀手锏”技术，跨模态大模型“知一”，新一代索引技术“千流”。
先看跨模态大模型知一，是AI技术在搜索场景落地的代表。
简单来说，知一大模型可以从全网形态各异的资源中持续学习，无论是文本、图片、视频还是结构化信息都可以融会贯通。
打破了资源形态的界限，就更容易理解用户的搜索需求。
从技术层面讲，知一使用了百度文心大模型技术。大规模预训练技术提升模型性能，蒸馏压缩率高达99%的模型小型化技术以降低成本，得以在搜索场景全面应用。
据了解，目前知一在百度搜索的各场景中每天要进行上万亿次的推理。如此巨大的使用规模又带来新的问题，如何把满足需求的结果高效呈现给用户。
这就要提到新一代索引技术千流，负责把不同维度的信息进行智能有序的组织。
千流与之前的索引技术相比，主打多领域、多维度表达的立体栅格化索引。
如何理解栅格化？
在过去，搜索引擎为提高效率会把内容按质量横向切开，做分层处理。先从高质量内容开始检索，满足需求就可以及时返回结果，还未满足再进入下一层。
在千流中，进一步把质量最高的一批内容按领域垂直分层。质量分层+内容命中结合，一横一纵把内容切分成栅格按需检索，大大减少每次检索的计算量。
这是对搜索引擎后端架构的彻底改造，做到成本降低一半、速度快两倍。
但这又不光是节省成本的问题。
百度工程师透露，节省下的计算量还可以投入到对内容的精耕细作中，如综合利用多种算法提升索引质量，或者加入最新的生成式AI技术。
此外，在不同的栅格间也可以使用个性化算法，就好比“一鱼多吃”，不同的部分使用不同的烹饪方法。
知一和千流两者配合起来，一方面对用户搜索意图的理解更精确，一方面提高内容的质量和信息检索效率，为搜索打开了更多可能性。
用户的高频需求，驱动着AI技术变革。新技术又能激发新用户需求表达，两者构成“双轮驱动”，持续推动搜索进化。
在这样不断反馈迭代之下，下一个质变即将到来。
搜索即创作
回到最初的话题：生成式AI会取代搜索引擎吗？
作为国内最大的搜索引擎，百度的答案已经明了：
百度搜索杰出架构师辜斯缪解释了百度如此判断的思维路径：
因为从工业应用和落地可能性角度看，现有模型规模并不能支撑一个模型能记录所有知识。
尤其是用户需求量巨大的强时效性内容。
解决办法，就是换个角度，利用AIGC为用户开放式的搜索提问或定制化的信息需求“创作答案”。
从单边的搜索或生成，融合为检索+生成，会达到更好的效果。
这也是从2021年，百度就已经着手研发生成式搜索的重要原因。
检索和生成的结合模式，注定了百度搜索升级后的产品形式会有变化。
据了解，最终产品会与ChatGPT有很大不同，即虽是多轮交互，但并非单纯的多轮对话。
简而言之，用户可以更高效地向搜索引擎提出需求，生成式搜索则在满足需求的同时，迭代和调整这个需求。
不会PS的人，可以利用生成式搜索搜出一张图片，再用语言描述想要怎么修改这张图片，搜索引擎就能根据要求，通过百度的NLP技术对图片进行修改，给予反馈。
升级后，生成式搜索会实现三个方面的体验提升。
- 信息智能整合组织。在保证权威性和准确性的前提下，梳理检索结果，提供整合后的结构化答案。
- 内容创作。基于文心·NLP大模型，发挥自然语言处理能力，可以满足诸如“写文章”“写公告”“智能聊天对话”等创作型搜索需求。
- 个性化内容体验。基于不同用户画像和阅读偏好，同一内容也有差异化、个性化的具体表达。
△「内容创作」示意效果图
据介绍，百度即将在近期升级全网首个生成式搜索。
提纲挈领地梳理下来，不论是AIGC，ChatGPT，还是生成式搜索，都是技术、尤其是AI技术发展到一定地步产生出来的新的机会。
如2022年底，百度CEO李彦宏在全员大会上的发言所说：
百度生成式搜索会是下一个人人需要的“酷”产品吗？
拭目以待。
— 完 —
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