AI搜索會完全取代Google嗎？

今年5月初，在美國政府訴Google壟斷搜索市場案中，Apple公司負責與Google搜索合作的高管EddyCue作證說，今年4月Safari瀏覽器的搜索量出現了歷史上的首次下跌，他將這歸因于用戶轉向使用ChatGPT等AI聊天機器人。此言一出，Google股價應聲下跌8%。盡管Google隨后聲明，iPhone上整體的Google搜索量仍在上漲，但在許多人看來，傳統搜索已死、Google的核心搜索業務將被AI聊天機器人完全取代，似乎已成定局。

就我而言，今年以來，ChatGPT已經成為我在電腦上獲取信息的默認入口。我導出了自己的ChatGPT聊天記錄和Google搜索記錄，請Manus作圖分析后發現，今年以來我向ChatGPT發送的消息數量幾乎每月翻倍。4月，我向ChatGPT發送了1029條消息，在個人歷史上也首次超過了Google搜索次數（542次）。

不僅僅是我個人如此。皮尤研究中心（PewResearchCenter）2024年年底針對美國有工作的成年人的調研顯示，人們使用AI聊天機器人最多的場景就是“研究或獲取關于某一特定話題的信息”。在中國，我沒有找到類似的公開研究，但在不同模型大廠工作的朋友都向我證實，情況也差不多。特別是在手機上，人們做得最多的，就是向AI聊天機器人提出各種各樣的奇葩問題。

當然，你可能會說，這不算搜索。確實，“搜索”這個詞的傳統定義，是為了找到一個“東西”：在Google（或百度）搜索是為了找到一個網頁；在微信搜索是為了找到一篇公眾號文章；在小紅書搜索是為了找到一條筆記……而我們向聊天機器人提問時，期待的是直接得到答案。

但如果多問一句，人們為什么要去找一個網頁（公眾號、小紅書筆記……）呢？大多數情況下，也是為了獲得某個問題的答案。從這個角度看，能直接告訴我們答案的AI聊天機器人，就比傳統搜索引擎方便太多了。

打敗馬車的不是更快的馬車，而是汽車。從這個角度來說，Google的核心業務確實是幾個技術巨頭中受沖擊最大的，大語言模型正在以全新的方式重新定義搜索。

有趣的是，中國用戶可能更難意識到，大語言模型并非天生就具備搜索能力的。在海外，ChatGPT竟然直到2024年年底才正式向所有用戶默認開放聯網搜索能力。相比之下，中國市場幾乎所有主流大語言模型從上線第一天起就內置并默認開啟了聯網搜索。這些變化來得如此之快，以至于很多人甚至還沒意識到，就已經在頻繁使用AI搜索信息了。

如果把AI的搜索能力單獨剝離出來看，其工作原理并不神秘。和很多人的想象不同，AI搜索和傳統搜索并不是非此即彼的關系。事實上，當今大部分的AI搜索更像是一個幫你使用搜索引擎的助理：大語言模型收到問題后將問題改寫成關鍵詞，在后臺調用傳統搜索引擎，獲取并閱讀搜索結果中的這些網頁，再結合自己的“常識”，將這些網頁中的相關內容整合成一段回答。

所以，無論你用的是哪個AI工具，都應該把AI搜索看成是幫助你提升搜索效率的工具。理解這點后你就會發現，要用好AI搜索的關鍵和傳統搜索是一樣的。

第一個要考慮的問題，就是“答案從哪里來”。大語言模型無法憑空創造事實。AI搜索的回答質量，首先取決它能“看到”什么信息。

這時候，我們在中文互聯網的沖浪經驗就可以派上用場了。要知道，即使沒有大語言模型，百度在中國搜索市場的地位也已經面臨巨大挑戰：隨著移動互聯網的發展，越來越多的信息停留在各個App內的“圍墻花園”中。微信、抖音、淘寶、小紅書……這些平臺的內容百度都無法完整檢索。所以，雖然百度仍然是市場占有率最高的搜索引擎，但其網頁搜索的實用性早已大打折扣。按照幾家公司公布的數據，微信和抖音如今都至少是和百度體量相當的搜索引擎。

這不是技術問題，而是商業問題，AI改變不了這一點。所以，我要搜索信息時的第一個決定仍然是，在哪里搜索？如果是“長江是世界第幾長河”這樣的常識性問題，也許大語言模型憑借自身的知識就可以回答。如果要獲得吃喝玩樂、親子遛娃的推薦，你可能想看看小紅書上怎么說，這時候可以使用“點點搜索”。如果我想獲得一些中文的行業資訊，比如關于中國市場的AI搜索分析，我認為這些內容在微信公眾號上更多，那么可以使用微信自帶的AI搜索或騰訊元寶；如果想在書籍中獲取答案，微信讀書也提供了AI搜索……

第二個問題，依然是“答案從哪里來”。

使用傳統搜索引擎的必備技能是甄別廣告和垃圾網站，使用AI搜索時也一樣。你可以說中文互聯網的優質內容已經集中在微信公眾號、小紅書這些平臺上，但你也很快會發現這句話反過來并不成立—在微信讀書搜索幾次后，我意識到有經驗的搜索用戶會很自然地過濾不靠譜的內容：作者是誰、看起來像不像“營銷號”、排版是不是亂七八糟、廣告多不多、行文是否流暢、是否有真實的評論互動……AI目前還沒有掌握這項技能。

即使信息源靠譜，我們還會用其他維度來過濾無效信息。比如，如果需要權威答案，用戶產生的內容往往不如專業內容可靠，但很多時候我們也想獲取他人經驗，但AI似乎很難辨別兩者。我們也會注重信息的時效性，這在搜索一些需要使用官方公告來回答的問題時尤其明顯，但AI看起來對此也不太敏感。搜索編程問題時，AI也常常會用過時的內容來回答。

而且，由于AI會整合多個信息源，只要這里面存在一個不靠譜的結果，就會污染整個答案。

好在，隨著o1、R1這樣的推理模型出現，AI對信息源的甄別能力有了很大提升，如果你閱讀AI的推理過程，經常可以看到AI在思考過程中對互相矛盾的信息提出質疑。但是，還是遠遠不如有經驗的搜索者的判斷。

如果你在意回答的準確度，檢查信息出處是必須的步驟，和使用傳統搜索引擎并無區別。大模型偶爾也會在整合答案時出現幻覺或邏輯錯誤，這也需要檢查。要用好AI搜索，實際上對我們的信息素養的要求更高。

你可能會覺得，這樣一來，AI搜索似乎并沒有比傳統搜索更方便。也不是。如果你的問題本需要閱讀多個搜索結果才能得出答案，AI的效率優勢還是很明顯的。最近大半年，AI搜索領域也有很多新的發展，其中有一種名為“深度研究”的產品形態，它由Google在2024年12月最先推出，這種搜索每次會花費數分鐘到半小時不等，同樣會閱讀數百個網頁，最后給出一份全面的研究報告。對于需要全面深入理解某個話題的需求來說，這樣一次搜索可能會節省數小時的時間。

說到底，這些AI搜索工具不管多強大，依然還是工具，最終的判斷和篩選還是要靠你自己。這和使用傳統搜索引擎沒有區別。事實上，不管技術如何發展，我們作為一個有獨立思考能力的人，在接受任何信息時都應該保持這一點。

就在5月下旬剛剛結束的GoogleI/O年度開發者大會上，Google宣布之前在搜索產品中測試的“AI模式”將在美國正式上線，Google首頁上經典的“手氣不錯”按鈕已經讓位于“AI模式”。從產品形態上，“AI模式”像是把一個AI聊天機器人直接植入到了Google的搜索界面中。看起來，就算傳統搜索真將被AI聊天取代，Google也希望是由自己來完成這一轉變。

但如果你問我，AI搜索是否會完全取代傳統搜索，我想不會。有趣的是，我的ChatGPT問題量已經遠超Google搜索量，但Google搜索量并沒有下跌，甚至比之前還要高出一大截。細究之下，一方面確實有更多的答案我需要用Google交叉驗證；另一方面，也有不少問題我認為憑自己的經驗比AI更能判斷哪里有最好的答案。這在未來也許不是主流，就和手動擋和自動擋的關系類似，總有一群對信息源更在意的人，需要對獲取答案的過程有更細致的控制。

何況，不是所有的搜索都是為了獲取答案，不管是哪種搜索，滿足的都是我們的好奇心。AI讓我們獲取、理解信息的門檻降低了，由此，也激發出了更多的好奇心。