如果说，近两年科技圈哪项技术热度最高，那一定非AI大模型莫属。作为一种基于深度学习的人工智能技术，AI大模型通过在大规模数据集上进行训练来捕捉数据中的复杂关系和特征，从而在各类任务中实现出色的表现。
　　搜索引擎发展面临困境？
　　随着AI大模型的飞速发展，搜索引擎已经成为落地应用的重要场景之一。所谓搜索引擎，就是根据用户提供的关键词从互联网上采集信息，在对信息进行组织和处理后，将检索的相关信息展示给用户的系统。可以说，在互联网已经渗透到社会生活各个角落的当下，搜索引擎的重要性日益凸显，已然成为获取信息、解决问题不可或缺的工具。
　　然而，随着技术的进步和用户需求的演变，搜索引擎的局限性日益明显。由于搜索引擎依赖于基于关键字的算法和索引，通过将查询与相关内容对齐，构成了信息检索的基石。虽然这种方法在许多情况下都是有效的，但它仅限于对查询的字面解释，经常忽略了人类语言的微妙性和复杂性。
　　因此，在使用搜索引擎进行信息检索时，用户往往需要输入若干关键词，浏览大量网页，并从中提取出有用的信息点，以获取答案。
　　AI搜索带来全新体验
　　AI大模型的出现，将重点从单纯的基于关键字的搜索转移到对用户意图的更复杂的理解。与搜索引擎不同的是，AI搜索破译了查询的潜在意图和上下文，提供了更加个性化和精确的结果。
　　上下文洞察力可以扩展到复杂的查询，使AI驱动的搜索引擎能够合并来自不同领域的信息，例如营养研究和医学期刊，以回答有关地中海饮食的问题。此外，AI搜索通过用户交互不断发展，不断增强个性化搜索体验。
　　AI搜索将引发哪些挑战？
　　第一，成本会增加。AI搜索会带来计算成本的增加，包括芯片，维护和电力成本。根据瑞银（UBS）的数据，将AI技术整合到搜索中会产生巨大的能源和排放影响。ChatGPT每天约有1300万用户。微软的必应每天处理5亿次搜索，谷歌则处理85亿次。
　　与传统的关键字搜索相比，像Bard这样的大模式可能会使搜索成本增加10倍。随着产品的微调，这笔费用显然会“迅速”下降。不过，分析人士仍然认为，这项技术最终可能会蚕食谷歌的利润，即使附带广告。
　　第二，偏见问题。AI模型在训练过程中会吸收大量网络数据，这些数据的质量参差不齐，可能包含恶作剧、误导性内容或低质量信息，从而影响搜索结果的准确性。另外，训练数据中可能存在的偏见会导致AI搜索结果出现不公平或歧视性的情况，如算法歧视问题。
　　第三，安全与隐私。AI搜索在处理用户查询时需要收集和分析大量个人数据，这引发了隐私保护的担忧。如何在提供精准搜索服务的同时保护用户隐私是一个亟待解决的问题。
　　由此可见，为了应对这些挑战，需要加强技术研发和应用过程中的隐私保护和道德监管，以确保AI搜索技术的健康、可持续发展。总的来说，通过融入AI大模型这一创新技术，将为更直观、更高效、更个性化的搜索体验奠定基础。搜索的未来已经到来，在AI的赋能下，我们将迎来一个更加互联互通、洞察敏锐、响应迅速的信息世界。

（高钰）