ChatGPT取代搜索引擎？谷歌急了，百度不慌：早已布局( 二 ) _ChatGPT

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” 。

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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。

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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：

AIGC和搜索引擎是互补而非取代关系。

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：

当前的AIGC对话系统，哪怕是最火最出圈的ChatGPT，尚有自身能力的明显瓶颈，（比如有时胡说八道，以及不能及时获取最新消息），且不能保证未来技术一定能够解决这些问题。

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。