男生的坤坤放到女生的坤里:韩国政府启动万亿级重组力保房地产市场稳定以抵御经济风险

来源:央视新闻 | 2024-05-13 16:18:47
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消除大模型的幻觉。傅盛:我们一定要意识到一点,就是搜索用户在搜索的时候,其实抱着非常多的目的。有的搜索,就是寻址,我懒得记一个网页的网址,我要去那个网页,我就去搜索引擎上搜索一下。不知道大家知不知道,以前百度搜索的第一名,是Hao123,是一个汇集其他网址的导航网站。还有一些搜索,只需要一些及时的简单内容,这种也不太需要AI搜索。我觉得现在的AI搜索,更侧重于一些特定的搜索需求——在一个相对复杂的问题下,对网络上的结果进行综合分析,更偏向于形成某个东西的一份调查报告那种感觉。秘塔搜索的研究模式(共有简洁、深入和研究三个模式)|图片来源:截图当然它从客观上克服了幻觉的问题,但理解AI搜索,一个更好的理解是把它理解为个大模型的一个非常垂类的场景,大模型作为主力,去帮我研究一下比如新能源车最近价格是如何变化的,这个助理就帮你去在搜索引擎上找了一堆的文章,然后给你整理了一份报告。极客公园:用户愿意信任AI搜索吗?AI搜索是不是只是一小波用户的需求,而不是一个大众需求?傅盛:用户愿不愿意信任AI搜索,AI产品能做出怎样的体验非常非常关键。比如秘塔搜索,在产品中,它生成的回答,会列出参考的资料,12345,列给你看,增强你的信任感。我看到有些竞品,也列了12345,但实际上,引用的不是列出来的最新内容。秘塔搜索的深入模式(共有简洁、深入和研究三个模式)|图片来源:截图所以我觉得,用户的信任,可能是需要通过不断地通过品牌的行为,去强化和获得的。不产生幻觉,我觉得技术上是完全可以做到的。这时候就要看,是不是因为大家做产品做的比较快,细节上做的不够,另外任何搜索引擎,包括传统搜索引擎,也会出现一些误差,能不能把这个比率控制在不影响体验的范围内。这也是我前面说,AI搜索现在是比拼工程化、产品化的时候的原因。不是弄一堆文章过来,整理一下,就算做好了。对AI搜索引擎来说,其实用户对于AI不信任的问题,反而是其次的。更多的是,如何去用AI,满足更多的搜索需求。比如百分之八九十的搜索,可能不需要用到深度分析,我在传统搜索引擎下,搜一下得到一个电话或者地址就好了。这可能是AI搜索需要解决的更大的问题。不过长期来说,所有的搜索,肯定都是AI搜索。包括传统的搜索引擎,他们也在看,也在推出AI搜索的功能,大家最后肯定是殊途同归的。方汉:我认为AI搜索首先是没有幻觉问题的,因为从技术原理上来说,它是先搜索再总结,然后再通过智能体去处理。在这个流程过程中,我们从源头杜绝了这个欺诈的问题。同时传统搜索引擎,要列出更多网页,需要保证这所有网页都不是欺诈网页。而我们只需要把这些网页里面我们认为最可靠的三个,互相交叉验证之后最可靠的三个的内容进行总结,展现在网页上给用户去看,那么一定是可靠性是增强了的。我们都有能力鉴别一个网页是不是欺诈,但并不是所有用户都这样。我们的父母辈,他们真的是没有能力鉴别这一点的。天工搜索有合规小模型,反欺诈模型来筛选网页,也会从prompt端优化让模型输出多数网页认可的价值,那鉴别能力低的用户用AI搜索,效果一定是正向的。我们这些很熟悉技术的人,自己很熟悉传统搜索,能够主动地去合适的网站找到合适的内容,所以有时候觉得一部分需求好像AI搜索满足不了。但我们不要忘记,AI搜索从出现到现在也就一年多的时间,随着时间的推移,我认为AI搜索在体验、准确性等问题上都会远远超过搜索引擎,我们的用户数据里看到,天工搜索的用户的粘度是非常高的,非常信任我们。为什么?因为他们会看我们给出的索引。比如说体制内的人用我们的搜索帮助写公文,他会发现我们索引,引用的都是官方媒体的,他用了几次之后就会非常信任我们,所以我认为,信任会随着时间的推移而逐渐增强。天工AI搜索的研究模式(共有简洁、深入和研究三个模式)|图片来源:截图至于用户群体,我刚才也提一下,newBing出现后,Bing搜索引擎的市场份额只有小幅增加。那是因为它当时的智能体的技术不成熟。用户上来就是搜一首歌、搜个电视剧、看个八卦什么的,我认为这部分需求用智能体一定是可以解决得非常好的。有了智能体的技术,用户更多的长尾需求可以得到满足,那么我认为用户量的增长是指日可待的。我完整的经历了中国搜索引擎的发展过程。当初百度搜索在那个北大燕园资源楼办公的时候,我还去参观过。其实最早用搜索引擎的人,也全是像我们这样的一些技术极客,但慢慢的它就会泛化到全人群。我认为AI搜索也是这样。现在使用我们AI搜索的主要用户应该还是白领用户以及技术极客居多。随着时间推移,AI搜索也一定会逐渐被更多样的人群使用。AI搜索的商业前景:成本低于5美分就能盈利极客公园:传统的搜索引擎,用户免费使用而B端投放广告,形成了成熟的商业模式。AI搜索中,用户直接得到搜索结果,会不会改变商业模式?能够盈利吗?方汉:上个时代的搜索成本,它首先有个固定开销,就是你的爬虫集群的开销,这个爬虫集群,如果索引全球的网页的话,那基本上在3,000台服务器到1万台服务器之间,这是个固定开销。另外一部分成本就是做pagerank(网页排名),这个服务器规模是更为庞大的,且是动态开销。你的用户越多,你这个集群就需要越大。在这两个开销之外,还有人员成本,还有保护费的成本——比如说谷歌每年要给苹果交钱,让苹果保留使用谷歌作为默认搜索。所有这些都加起来之后,谷歌每年搜索引擎查询次数是3.3万亿次,单次搜索的成本是0.2美分。然后整个谷歌搜索广告的收入是1,500亿美金左右,去年可能是1,600亿差不多,可以算出来差不多一次搜索产生的收入是5美分左右。然后再跟大家说一个数字,OpenAI早期的成本,注意不是现在的成本,早期的成本,一次对话的成本是36美分,就是你可以看到这里面有几个数字差,36美分、5美分、0.2美分。可以看出来,推理成本,是AI搜索商业模式中非常关键的因素。我再跟大家分享另外一个数据,文生图有一个开源模型,叫StableDiffusion。我记得非常清楚,在2022年的时候我开始使用它,当时一张4090的卡平均是跑3分钟出一张图。今天我用4090还是同一张卡,我一秒钟能出100张图。可以看出,推理的优化速度非常快。我认为跟摩尔定律是有点像的,推理成本的下降速度跟摩尔定律是一样的,非常快。甚至未来,端侧推理变得足够成熟之后,在端侧去做这件事情,几乎不存在推理成本了。我认为AI搜索商业模式应该很快就可以打正,这只是一个时间问题。在商业模式上来说,最基础的AI搜索的商业模式,一定是靠广告信息流,那么这个商业模式也是非常成熟的。实际上国内的单个搜索,能够收到的钱比国外高很多,但基本上也是在5美分或者是几十美分这种量级,我们认为这个东西短期内也不会有太大的变化,所以我们也在一直优化,一定要把我们的推理成本打到5美分以下,整个商业模式才会成立。我认为这个现在也不是特别难的事,这一天迟早会到来。我们还会做智能体,智能体实际上属于VIP服务了,还可以收到更高的费用。傅盛:在商业模式的问题上,首先每次搜索成本的价格必须降下来。Transformer那种大架构,如果你千亿参数,你每一个网页你都送进去喂一把,来一下上下文,那最后它就是很贵,搜索成本不降下来,你找用户收钱,每月收你100块钱,我还得限制你用多少次呢,商业模式就是算不过来账。秘塔搜索的创始人是猎豹移动以前专门负责NLP的首席科学家。秘塔搜索特别值得一提的是,他们做产品的时候,思路非常清晰,搜索成本一定不能高。秘塔在搜索背后的这个模型,大概也就是百亿参数,是自己训的一个模型,所以使得秘塔搜索的每次的搜索成本是非常低的。现在有的大模型,几百万字上下文,可能一次搜索的成本要几十块钱。秘塔搜索的深入模式(共有简洁、深入和研究三个模式)|图片来源:截图我觉得由于需求的这个场景越来越明确,然后大家如果在这个网络框架或者算法上去发力,整个行业一起努力,我觉得成本会降得很快,可能最后降到一个和传统搜索成本差不多,或者稍微高一点点的水平,这是我个人一个判断。而真正未来的商业模式,也许是一个复合模式。比如秘塔搜索里面,有个功能叫深度分析,可能以后那种深度分析的功能就是会员享受的。具体的秘塔商业模式会怎么发展,我不能替创始人回答,只是一个想法。去年秘塔这个团队都是盈利的,它没有像AI公司一样去烧钱,是非常务实的团队。极客公园:AI搜索是创业者的好机会吗?傅盛:AI搜索,我们叫大搜索创业,肯定不适合大部分创业者。竞争对手都是巨头,压力很大。其实AI出现对搜索大厂本身是增强的。为什么大家现在开始用小红书搜索一些娱乐内容,讲难听点,就是因为今天百度不好意思公开地去抓人家不让抓的数据。但有了AI,大厂可以偷偷抓,变成自己的内容吐出来,像是洗稿,那其实是增强了它的能力。而且大厂其实不是没有AI的能力,AI的能力是传统搜索团队的覆盖范围之内的。传统的搜索引擎公司,想做AI搜索,核心是成本问题,不是能力问题。创业者尽量不要去打人家火力范围内的事情。对于大厂来说,它不着急。这波人工智能下,我认为即使英伟达的股价泡沫破灭了,谷歌可能都是比较稳的。它只要不断地做Gemini,等到整个商业模式变好了,再开始大力推。只要大厂不犯重大错误,大搜索格局上,很难有大的变化。但是我觉得AI搜索的这个模式,对于很多垂类来说,是可以做的。随着一些基础技术和AI的普及,比起以前,创业者做一个垂类搜索的速度快了非常多。搜索可以无处不在,它不一定要以一个大搜的形式存在,所以创业者可以考虑在你的各种产品当中去加一些AI搜索模块。因为AI搜索它整个的能力已经上来了,成本也降下来了。做模块可能比以前要简单得多、也会多得多。方汉:首先我认为AI搜索不是创业者一个好的方向。很简单,AI搜索,如果你要想做到成本最低,你一定要自建搜索引擎索引库,这个成本是非常高的,我不觉得一个小创业者能解决这个问题。我们公司做这个事情是因为我们原来在海外做OperaNews这个新闻推荐产品的时候,从16年开始就自建了一个比较小的一个搜索引擎,我们当时每天大概索引5,000万个新闻网站,我们整个AI搜索的引擎团队是一脉相承的,也就是说我们做这个搜索引擎的集群已经做了有七八年了。索引库实际上就是爬虫集群和存储集群。比如有做个人站的,你能看到的个人站上,有几个网站带着bot的标志来爬虫你的个人站了,你就知道有哪几个公司是有自己的爬虫集群的。这一块其实是一个比较大的成本,因为如果你没有的话,你就得去买第三方的服务,比如调用Google的或者是Bing的索引库,给他们钱。那基本上,购买第三方服务就可以把你所有的利润都吃完了。谷歌自己的成本是0.2美分,那你觉得它会卖你多少钱它觉得合适?这个成本远比你的推理成本要高,而且推理成本在迅速地下降。看未来的话,AI搜索最后可能不会取代市场上的老大,但它有可能把市场上的老二老三给挤下来。即使现在有谷歌搜索,其实同时仍然还有很多的搜索引擎。垂类的搜索引擎活得很好,比如DuckDuckGo。我认为这种引擎反而是未来受到威胁最大的。另外我反复强调智能体,你的智能体如果能够满足一部分垂类用户的需要,那你这个AI搜索就能够长期存在,而这些特定领域,搜索巨头未必能覆盖的到。举个例子,搜论文,谷歌做了一个学术搜索,但是在中国有知网,然后在海外还是有Arxiv,垂类领域我们认为AI搜索通过智能体的赋能空间还是非常大的。天工AI的智能体广场|图片来源:截图极客公园:未来搜索这个形态本身,还有搜索的市场格局,会发生变化吗?方汉:一个比较少被讨论的点是,在现在的搜索格局下,谷歌和百度这两个搜索巨头,都在自建内容闭环。谷歌给Wikipedia捐了很多钱,20%的流量落在Wikipedia上。百度有百度百科、问答等等。大模型可能会完全颠覆内容闭环这件事。Wikipedia、百科都需要人工编辑,只要需要人工编辑,维护成本就非常高,而目前看到,大模型是有机会自己去生成Wikipedia的。我觉得下一段时间AI搜索都会聚焦的一个方向,是内容生成。包括我们看到,微软的新模型,是使用GPT-4生成的教科书来训练的。大模型现在已经可以生成教科书了,虽然这个教科书用来训练模型,我们实际看到其实效果不太好,但仍然可以侧面说明,我们离生成合成数据越来越近了。传统意义上的搜索,它只是一个很长一段时间最适合我们获取信息的一种方式。然后随着大模型的进步,随着AI的进步,我们认为我们有能力给用户提供更方便、更直接的这样一个体验。只要你能够让用户真正的省时间,真正的能提高准确性,变方便,那么你的使用率自然会上升,你的留存自然会变好。大家都现在都在卷模型的指标。以后当技术进步放缓的时候,我认为产品就会介入。现在这一波AI创业中,产品的话语权是远远低于技术的,我认为这个情况是不太正常的,长期来看一定是改变世界的是产品。未来的搜索市场份额,我认为新产品一定是能拿到的。谷歌这样的大公司,沉没成本太高了,行动速度一定是比新产品慢的。但是能不能守住这个市场份额,以及能不能颠覆这个市场,是不一定的。2023年搜索引擎市场份额|图片来源YouTubeDataWrap可能颠覆市场的是做操作系统的,或者是做别的产品的公司,一下子降维打击,把搜索引擎的市场搞没了。端侧推理和智能体,都可能带来颠覆创新。傅盛:五年之内,搜索的形态可能会发生一些变化,可能真的会从一个纯服务端的变成本地化的。意思是,我真的不再去打开一个网站了,我就在手机上问我的Siri就行了,每个回答给我20字,直接满足我90%的需求。我不知道这件事会不会真正发生。但是端上运行的大模型,将变成一个非常重要的变量。像我刚才讲的,搜索市场本身,在原来的格局下,我看不到第一名被颠覆会有很大可能性发生。234名可能会有些变化,谁在这个AI上怼的快,可能市场份额就上去了。但是我觉得,明年我们可能会看到一个结果,就是端侧推理,会不会给整个搜索形态带来重大的变化。苹果六月份就要发布他们涉及到端上模型的方案。当时财报会,有人问苹果公司,你这么大一个公司,买GPU、卡买的不够多。苹果的回答是我们是混合模型,大模型我们用合作伙伴的,端侧本地模型我们自己研发。它对本地模型是极度重视的。行业里现在已经分两派了。OpenAI那派推7万亿GPU小镇,在扩云端模型。而另一派,就是关注本地。微软,到苹果,到高通,现在都在推AIPC了。我觉得其实第二派会更快地到来。有可能你的电脑以后就是一个搜索引擎了,那我觉得这个可能对搜索引擎的模式是完全的颠覆。我本地一个APP,到百度抓五六个网页,自己回来做分析。你说百度不让我抓?这个没办法不让抓,你也分辨不出来,我就是一个用户。那到时候,搜索引擎的整个商业模式就完全没法成立了。责任编辑:随心

"男生的坤坤放到女生的坤里",
作者:边英辉



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编 审:称春冬

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