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Google 没那么难堪

池建强 MacTalk 2023-05-22
自从去年 ChatGPT 火爆之后，Google 一直处于被动挨打的地位。与此形成鲜明对比的是，OpenAI 和微软的强强联合，每一次重要的产品发布，几乎都会被大众冠以“iPhone 时刻”“颠覆”之类的词。我理解，这些词，除了对创新者的致敬外，其实也有夸大的成分在。
人们倾向于相信，ChatGPT 将会是新一代的搜索引擎，它会彻底改变用户的搜索方式。这一情绪，也直接投射到了 Google 的股价上。
后来，Google 仓促之下发布了对标产品 Bard，但没有激起什么水花。Bard 看起来并不智能，和 ChatGPT 相比，体验很差。我们不得不怀疑，是不是 Google 真的已经在技术上彻底落后了。从 3 月开始，国内外一众科技公司也都在发布自己的大模型，有点你方唱罢我登场的那劲儿。看起来，大模型并不是一个什么遥不可及的事情。
这时候我其实在想，OpenAI 作为一个创业公司，到底技术壁垒有多高，先发带来的优势能否持续。
2014 年，还有一家叫 Docker 的创业公司也曾像 OpenAI 这样走到过舞台中央。它迅速在开发者社区引爆，并获得了一轮又一轮的融资，看起来一个新的云计算 PaaS 帝国触手可及。但紧接着，Google 发布容器编排工具 Kubernetes，它用另外一种方式，完成了对 Docker 的超越。
所以，让子弹再飞一会吧。Google 的技术积累还是很强的。况且这些年战略重点一直是 AI First，大方向他们肯定没问题。不至于那么弱。今天凌晨的 Google I/O 大会，多少也是一种佐证吧，虽然朋友圈里大家已经没有那么兴奋。
Google 发布了一连串的 AI 能力，包括可以与 GPT4 媲美的大语言模型 PaLM 2，以及把大模型能力融入到搜索、Workspace 办公套件、邮箱、地图、Android、代码编辑器等产品中。具体发布的细节不说了，网上有一大堆的资料。
现在还不确定 PaLM 2 和 GPT 4 相比，差距到底有多少。如果，说的是如果，差距已经很小了，那我倾向于认为，接下来大模型的竞争，主要还会集中于几家大公司之间。OpenAI 这家公司的未来，并没有那么大的想象空间。
特别是还有 Apple，下个月 WWDC 上，不知道他们是不是会发布大模型相关的产品。我觉得 Siri 中集成大模型的能力，这几乎也是必然。与 OpenAI 不一样，这些大公司，都已经有丰富的应用场景，而且还有云的能力。这是巨大的优势。
大模型技术推进到现在，我越来越有一种强烈的感知：它是在补充，而非替代。这几个月，我们看到的都是类似的新闻：XX 把 AIGC 集成到了自己的产品中。比如 Salesforce，利用 AIGC 生成销售话术，跟进记录。比如微软 Office，利用 AIGC，生成文档和 PPT。
你想想是不是这样。
比如昨天我一直好奇，想知道 Google 将会怎么迭代搜索产品，是像微软那样吗？不动老的 Bing，而是新做一个产品 New Bing，让大家选择。其实 New Bing 和 ChatGPT 本质上没有什么大的区别，都是一个基于对话的大模型问答系统。
大模型给我们带来很多好的使用体验。但它也有先天缺陷，比如在一些场景下，喜欢瞎说。我用 New Bing 的时候，就有这个担忧。而搜索场景，更多时候，用户需要的是可靠的信息。
发布会上，能看出来，Google 的做法和我前面思路是一致的：补充，而非替代。它没有像 New Bing 那样，彻底换了交互方式，而是在搜索结果顶部空出来一块区域，用以展示 AI 的答案。AI 答案的下方，还是原来链接和摘要式的搜索结果。
同时，它也并不是所有的问题都会触发 AI。Google 会先行做一层判断，只有当 AI 能比较好地回答问题时，它才会显示。我放了张图，你看看。左下角 Ask a follow up，可以继续追问。
这个处理方法，比 New Bing 更好。它考虑到了大模型的优势和局限，尽可能提供高质量的搜索结果。至于 Google 搜索是否会被 ChatGPT 之类的产品替代，我觉得这么回答会更准确：对话式的问答机器人不一定是搜索的未来，但大模型是。
即使被颠覆，我觉得叙事也不是用 ChatGPT 或者 New Bing 这种看似新一代的搜索产品来替代 Google。可能的方向是像移动互联网那样，在移动端，人们已经不需要再高频使用搜索，搜索被集成到了应用中，以“猜你喜欢”的推荐方式。
同样，接下来大模型的能力，会以 API 的方式集成到各种各样的软件中。那时候，用户是不是基于应用内的 Copilot 就可以完成搜索的动作？这恐怕才是 Google 担心的吧。
巨头开始追赶了。我们且看。
最后，还是继续推荐我们的 AI 大模型集训班。不是教你用 GPT 写作和聊天，而是具体到技术和产品层面，比如，Langchain 是怎么回事，Embedding 是怎么回事，怎么让AI按照自己的材料来回答问题，Generative Agent 是怎么回事，怎么避免发送隐私数据给 ChatGPT？怎么基于LLaMa部署和调优企业的私有模型？
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