ChatGPT搜索杀疯了，商业模式很简单：无广告！奥特曼谈AI搜索：并非挑战谷歌，搜索引擎这个概念很无聊！ 原创

编辑 | 言征

太霸道了！OpenAI 这次真的要谷歌摁倒地上摩擦了?

一觉醒来，奥特曼放出了一条诚意满满的道歉帖让让业内人都疯狂了起来。“这次真的很好！”

图片

“嘿，我真的很抱歉一直在炒作我们自己的产品，但你真的应该获得 chatgpt plus 并安装 chrome 扩展程序进行搜索 当我们发布一些不太好的东西时，我会很高兴地承认，但这次它真的很好。”

一时间，用户蜂拥而至，谷歌也慌忙应战，也推出了自己的AI搜索功能：Google宣布可以在Google AI Studio和Gemini API中使用Google Search，增加实时信息访问功能，帮助AI应用开发者减少模型幻觉、增强可信度。

不过早5分钟也算早！

1.ChatGPT搜索再度引发热议：天下苦搜索引擎久矣

为什么现在AI搜索现在市面上很多，但这次人们对OpenAI迟到的搜索依旧感到兴奋？

因为自ChatGPT爆火后，发现了一种希望：大模型也许可以帮助人类直达答案，无须再像之前那样拆解步骤和关键词去拼凑和梳理答案。

其次，除了面向搜索框的浏览器搜索“苦力”操作之外，还有一个原因：现有搜索的广告盈利模式一直都是“反乌托邦”（反人性）的。人们搜索只是想要真实的答案。

然而，曾经的网络净土早已经变成了面向广告的激励系统。“传统的基于广告的搜索已经演变成激励机制错位、利益冲突的荒地，网络上充斥着针对广告和算法而非人类进行优化的内容农场。”

这一点并非夸大其词，面向流量调整内容，百科用于提升企业形象、自媒体标题用于迎合系统热点推荐、新闻更多报道客户优势等等……

这些已经四处可见，不再是什么业界的秘密。这一现状，无疑给AI搜索带来了突围的机会。

有Reddit上的人分析，目前AI搜索前进的道路还有一个重要的核心挑战：真正呈现人们想要的看到的内容，而不是中间的组织希望他们看到的内容。

而这就引申出了一个至关重要的问题：AI搜索的商业模式与谷歌不同，不应该有中间组织。然而这个问题有解吗？道阻且长。“我看不出有什么办法可以解决这个问题。在没有推进搜索的情况下推进模式，就像让米其林星级厨师处理变质的食材一样。”

不过，这个问题现在看来并不太容易解决，牵扯道很多技术和社会层面的问题。

2.ChatGPT版的AI搜索，香在哪里？

那结合大模型，究竟该如何改变呢？从OpenAI这次的新发布我们或许看到了奥特曼的思路。

在本人实际体验了一番后，我们可以看到一些痕迹。

图片

首先，ChatGPT版本的搜索上来就主打：旨在让你得到更好的答案。用户可以用更自然、对话的方式提出问题，ChatGPT 可以选择使用来自网络的信息进行回复。在后续问题上进行更深入的探讨，ChatGPT 会考虑您聊天的全部内容，以便提供更好的答案。

正如前面提到的，在网上我们寻找有用的答案实在费劲，通常需要多次搜索并挖掘链接才能找到高质量的来源和合适的信息。

比如本人第一时间就用聊天的方式让ChatGPT搜索：“你认为这次奥特曼的搜索谷歌插件发布效果怎么样？”

图片

很快，ChatGPT就模拟了我们的之前的搜索、挖掘逻辑，不仅给出了一手的有用信息，同时本人点击了参考的新闻网站后，惊喜地发现，这次OpenAI的发布是真香！因为他参考的信息非常实时，第一条信息源：经济时报的报道内容就在当天11月1日凌晨2点发布的。

图片

图片

所以说，信息源的实时性、可靠性目前OpenAI做的非常nice，是本人目前在这方面看到的最好的产品，没有之一。我想这就是OpenAI的一个护城河吧，当然我相信这一个护城河，当然有效期或许并不会太长，因为大模型竞对们在实时性、信息源方面当然也可以快速跟进，这个只是时间和金钱的问题。

小结一下，OpenAI的AI搜索，出发点是答案的：真实性、实时性、交互自然。

围绕第一点，奥特曼已经做了很长时间的洽谈和努力，比如从去年下半年开始就和许多新闻媒体和数据提供商展开版权合作与沟通，确保了自家AI搜索在输入方面的可靠性和真实性。

据悉，OpenAI已经和新闻行业进行了广泛合作，并认真听取了全球出版商合作伙伴的反馈，包括美联社、Axel Springer、Condé Nast、Dotdash Meredith、金融时报、GEDI、赫斯特、世界报、新闻集团、Prisa (El País)、路透社、大西洋月刊、时代周刊和 Vox Media，同时宣称，任何网站或出版商都可以选择在 ChatGPT 搜索中。

图片

而第二点自不必说，OpenAI大模型的看家本事。大体运作的原理就是：首先用GPT-4o微调出一个搜索版本的模型， 然后使用新颖的合成数据生成技术进行后期训练，包括提取OpenAI o1-preview 的输出。左后，ChatGPT 搜索利用第三方搜索提供商以及OpenAI的合作伙伴直接提供的内容来提供用户正在寻找的信息。思路不难，但背后反映出了AI搜索的两大难点：合成数据生成技术的后期训练、以及三方数据供应商的合作。

至于第三点，则是产品设计的话题，这里不再展开。

对于符合这三点的搜索新产品而言，不光是用户大呼nice，许多产出优质内容但竞争不过“广告模式”的机构自然也得以重焕新生。正如OpenAI的一家合作商所说，“ChatGPT 搜索有望更好地突出显示和归因来自可靠新闻来源的信息，使观众受益，同时扩大像我们这样制作优质新闻的出版商的影响力。”

与新闻和数据提供商合作，为天气、股票、体育、新闻和地图等类别添加最新信息和新的视觉设计。

3.OpenAI的下一步计划

目前，ChatGPT搜索功能仅限于ChatGPT Plus 和 Team 用户今天可以在chatgpt.com上试用⁠。同时，该功能 将在未来几周内向其企业和教育客户提供，届时将同步向 ChatGPT Plus 和团队订阅推出。

当然SearchGPT全面上线浏览器、桌面、移动设备还只是OpenAI的第一步，接下来OpenAI还会有不少动作。比如接下来，得益于SearchGPT 原型的反馈，OpenAI也会将 SearchGPT 的最佳体验融入了 ChatGPT。

这还没完，奥特曼还透露打算将新的搜索功能整合到其高级语音模式和Canvas中，甚至可能为未来免费和已注销的用户提供此功能。此外，该公司正在努力利用 o1 推理模型进一步增强商业和旅游等领域的搜索能力。

想一想，免费和已注销的用户都可用，这也就意味着奥特曼的与ChatGPT搜索的定位更多在于基础建设方面，而非想靠AI搜索来实现太多的商业营利。

4.奥特曼：搜索引擎很无聊，不是挑战谷歌，讨厌广告

奥特曼早在今年年初3月的一次采访中就曾表示过自己入局做AI搜索的初衷。

主持人问道：“OpenAI 真的会接手谷歌 20 年前开创的这项事业吗？那我们如何才能实现？”

奥特曼很直接的回应：

“我觉得这很无聊。如果问题是我们能否打造一个比谷歌更好的搜索引擎，那么当然，我们应该说，人们应该使用更好的产品，但我认为这太低估了它的意义。谷歌会向你展示 10 个蓝色链接，嗯，13 个广告，然后是 10 个蓝色链接，这是查找信息的一种方式。

但令我兴奋的不是我们可以打造出比谷歌搜索更好的版本，而是也许有更好的方法可以帮助人们查找、处理和综合信息。实际上，我认为 ChatGPT 在某些用例中就是这样，希望我们能让它在更多用例中也这样。”

奥特曼的言外之意是，不要被搜索引擎的观念限制了对AI搜索的想象，那是另外一种产品统，传统的搜索概念实在无聊。

至于如何看待现在市面上搜索引擎（比如Bing），奥特曼表示：

“许多人都试图打造比谷歌更好的搜索引擎，这是一个棘手的技术问题，一个棘手的品牌问题，一个棘手的生态系统问题。我认为世界不需要另一个谷歌的复制品。”

同样，奥特曼也不喜欢社交应用把用户信息转卖出去的模式，即用户互动被卖给广告商，然后广告商根据用户的兴趣来定位用户。“当我使用 Twitter、Facebook、谷歌或任何其他优秀产品但广告支持的优秀产品时，我并不喜欢它们，而且我认为在拥有人工智能的世界里，情况会变得更糟，而不是更好。”

5.ChatGPT搜索未来会打广告吗，奥特曼回应

那未来，ChatGPT会考虑广告模式吗？

奥特曼也给出了自己的考虑：

我有点讨厌广告，这只是一种审美选择。我认为广告需要在互联网上出现，原因有很多，但这是一个短暂的行业。现在的世界更加富裕了。

我喜欢人们为 ChatGPT 付费并且知道他们得到的答案不受广告商的影响。

不过，奥特曼为自己的答案保留一个小缺口：

我确信有一个广告单元对 LLM 来说是有意义的，我也确信有一种以公正的方式参与交易流的方式是可以的，但也很容易想到未来的反乌托邦景象，当你问 ChatGPT 一些事情时，它会说，“哦，你应该考虑购买这个产品”，或者，“你应该考虑去这里度假”，或者其他什么的。”

不过整体看来，在奥特曼的字典里，ChatGPT不会出现蓝色广告链接，但有可能会出现推荐你购买产品或服务的字样。

当被问及自己的商业模式时，奥特曼的回答很简洁：“我们的商业模式非常简单，我喜欢它，我知道我不是产品。我知道我在付钱，这就是商业模式的运作方式。”

不过，现在一个明确的事实是，AI搜索与谷歌搜索们仍旧很持续并存下去。毕竟，LLM本身的幻觉和不靠谱的问题到现在依旧还没有彻底解决。而在这之前，优质可靠的数据来源将是国内外AI搜索赛道的角逐点。

最后，用奥特曼对于AI搜索的总体愿景来结束吧。在奥特曼看来，AI搜索不会将用户商品化，也不会将用户出售给广告商，因此更加值得信赖和有用。在奥特曼看来，对谷歌的真正挑战将是与谷歌目前所做的事情完全不同的事情。

本文转载自​​51CTO技术栈​​，作者：言征