ChatGPT加入微软必应，从没见谷歌这么慌过

很少见到科技巨头“惊慌失措”。去年美国科技股大跌，五家科技巨头市值一度蒸发1.8万亿美元，相当于跌去一个谷歌。那时候，也没人见谷歌“慌”过。

2023年伊始，微软给OpenAI砸了100亿美元，又先后把OpenAI的聊天机器人ChatGPT整合进Office办公软件以及多年来半死不活的必应搜索引擎——谷歌开始慌了。

谷歌CEO桑达尔·皮查伊的动作紧锣密鼓：把“退隐江湖”的两位创始人拉里·佩奇、谢尔盖·布林拉回来“看代码”，向AI初创公司Anthropic投资了近4亿美元，并于2月7日公开了自家竞品——聊天机器人“巴德”。

谷歌主打搜索引擎，ChatGPT背后是个语言模型。要注意的是，搜索引擎和语言模型，不是一回事。

谷歌到底为什么那么慌？

人造智商考验人类智商

谷歌的慌张，来自于ChatGPT的“耀眼”。

2022年被称为“AIGC”（AI Generated Content）元年，而元年的集大成者就是ChatGPT。

去年，一系列AIGC应用均达到了“亲民”级别。先是Disco Diffusion、Dall-E 2、MidJourney等“文生图”工具触手可及，又有Stable Diffusion通过“去噪模式”，将AI图像生成的效率和精度提升到全新的境界。

去年年底，ChatGPT上线，五天内注册人数超过一百万，两个月内达到一亿。为到达这一目标，推特可用了五年。ChatGPT通过“理解”对话者的语义，能和人类进行有效、连续的反馈，几乎达到“以假乱真”的地步。

ChatGPT是由OpenAI开发的一个人工智能聊天机器人程序，2022年11月推出。对于用户来说，和ChatGPT聊天就是在对话框“打字”。除此之外，它也可以用于相对复杂的语言工作，包括自动文本生成、自动问答、自动摘要等在内的多种任务。

ChatGPT使用的是基于GPT-3.5架构的大型语言模型，通过强化学习进行训练。较之已经能写论文的GPT-3，它最重要的变化是建立在人类真实反馈基础上的调校，而训练语料还不如GPT-3多。GPT-3用了45T的文本，ChatGPT用了500G的文本——还只限于2021年。

GPT-3.5使用的新的AI训练方法，就是加大“人”的反馈权重：标记者在模型中书写期待的回复，AI的回复越贴近人的“期待”，排名就越高。排名越高，模型就越能得到奖励。之后，在持续参数迭代的过程中，输入奖励模型，就能得到优化参数。

这就是为什么ChatGPT能用北京话“捧哏”。你鼓励它说“您瞧瞧”“多说几句带儿化音的北京话”，它马上就回复你“好嘞”“这碗炒肝儿盖了帽儿了”！

就凭借这种“上下文”理解能力，ChatGPT的本事恐怕真超过不少直男，毕竟不少后者还纠结于“多喝热水”的有效性，或者上论坛提问“她说这句话到底什么意思”？

人造智商考验人类智商。

聪明的学生首先想到用ChatGPT写作业，搞得OpenAI不得不给“答案”加“水印”。学术界也非常紧张，《科学》和《自然》等顶级刊物，已经明确禁止将ChatGPT列为合著者，前者还不允许论文使用ChatGPT生成的文本。

ChatGPT模型如此厉害，和搜索引擎又有什么关系？

某种意义上，ChatGPT是问答类媒体、知识付费另一种面貌，更像Quora、知乎。你想快速知道一种技能、一条信息、一个答案，ChatGPT立刻“稳准狠”作答（有时也不准）。

搜索引擎恰好没有“稳准狠”的特点。

搜索引擎效率低

有一定“冲浪”经验的网友，多半还记得这句话：“外事不决问谷歌，内事不决问百度”。“决什么”，如今是搜索引擎和语言模型的岔路口。

如果是“决”精确性，搜索引擎不如语言模型。

如果是“决”相关性，语言模型不如搜索引擎。

搜索引擎用来信息检索、知识发现，而语言模型用来问题求解。

举例而言，比如搜“高超音速导弹”，搜索引擎会列出很多相关页面，其中既有高超音速导弹的定义，也会有它的新闻、历史以及各种趣谈——是“图书馆”层面上的；语言模型会告诉你一个“高超音速导弹”的定义，是“文本”层面上的。

也就是说，语言模型的作用，相当于搜索引擎的一个子集——好比你不用在“军事武器”的书架周围来回晃悠，管理员直接塞来一本书。

搜索引擎的优点，是更加开放，来源清晰，更多展示知识的相关性；缺点就是提供的内容不精确，更“散”。相比之下，语言模型因为“训练”过，高度“切题”。

它们的差异，源自背后的技术差异。搜索引擎的本质是算法，模型的本质是目标函数。

搜索引擎公司一直明白“不精确”的致命之处。一个页面上十条“高超音速导弹”信息，绝大多数用户不知道如何分辨、梳理和确证，陷入乱花渐欲迷人眼的低效率之中；或者搜索引擎的“算法”失之偏颇，提供太多的“广告”置顶，极大破坏了用户的信任，甚至误人生命。

Quora、知乎类产品的火爆，某种程度上起到“纠正”搜索引擎的作用：通过真人/专家的“现身说法”，为用户提供高质量的信息集合。不过，事实证明UGC的风险很大——人人都成了“专家”的时候，“现身说法”也就成“故事会”了。

语言模型的语料库经过筛选，内容更有保障，反应更加迅速，再加上准确度较高，对搜索引擎造成了很大威胁。

因此，当微软说把ChatGPT放进Office里时，谷歌还比较淡定；一说要加进必应，那真的是“触及灵魂”，谷歌立刻行动起来，盘点一下模型家底——LaMDA，Sparrow，Claude，PaLM……

也不是说语言模型就没有缺点。

首先，它是哪个词用得多就重复哪个，容易陷入“同义词反复”的境地；其次，因为要和人交流，它的“三观”根正苗红，绝对不讲政治不正确的话，想要了解历史的人恐怕还得费点功夫；另外，语言模型就是经“诱导”而来，只要“诱导”它就会跟着走，杠是不会杠，但“谄媚”的“核心”往往是胡说八道。

“快”和“准”是最大需求

谷歌的惊慌，更深层的原因恐怕还是了解人，或者说，了解今日的用户。

最火爆的应用和社交平台，主打的都是“无脑”且简单粗暴的内容提供方式。用户只需要看过若干内容，后续就不用自己筛选信息、分辨源头、思考真伪了，应用会通过“标签化”的算法，一股脑推送最符合“个人口味”的东西，令人欲罢不能。

如果说社交平台给的是量身打造的娱乐，那么ChatGPT给的就是量身打造的“知识”。整个社会的潮流是，知识可以通过非常便利、简约的技术直塞给大众，而不是个人通过较长的、曲折的学习过程自行获得。

近日谷歌CEO桑达尔·皮查伊的发言一针见血。他说，“AI加深我们对信息的理解，高效将其转化为有用的知识，帮助人们在搜索时更容易地找到核心、达成目的。”

这就是搜索引擎渴望语言模型加持的一大要义：用户越来越不耐烦，所有的技术都要冲刺“快”和“准”。

就连武器发展也是这样。高超音速导弹，俄罗斯去年先投入战场，随后美国也宣布试射成功，据悉将在日本部署。它的恐怖之处就是快，对手可能来不及反应。

更进一步说，人工智能发展也太快了。大概十二年前，刚刚出现神经网络的概念，吴恩达在谷歌搞了一套新玩意，在没有标记的数据集里，AI学会了辨认锐角三角形。没几年，AI围棋也下得，汽车也开得，还能预测蛋白质结构，如今要抢各位小编、画家的饭碗。

正是因为发展快，谷歌这样的巨头才额外担心。要知道，谷歌索引的数据量超过10万T，GPT-3才用了45T。所谓“AI一日，人间一年”，一步落后，步步落后，巨头也得未雨绸缪。

微软联合创始人比尔·盖茨对ChatGPT评价很高：“这种人工智能技术的诞生有着重大的历史意义，不亚于互联网或个人电脑的诞生。”

也许，“历史意义”正体现在人工智能和人类两者的“混淆”：人工智能越来越像人，甚至比人能力强；人要越来越像机器，必要时可以使用各式各样的“增能”手段。

五六年前，机器学习对人脑学习的“模仿”大幅度进步，算是历史进程的一种突变， 一个交叉点。深度学习模型卷积神经网络就是模仿人工神经网络的多层感知系统。不同的神经层接受、处理不同的信息，层层递进，得到一个关于某事物的“正确”的描述。计算机模拟这一过程，开始“学习”人的“识别”和“认知”能力。

总的来说，突变之后，技术将线性发展，直到下一个突变。出乎意料的是，技术突变之间，相隔的时间越来越短。