chatgpt|ChatGPT+必应，微软要掀翻谷歌搜索的铁王座( 二 ) 微软|搜索引擎|Google

虽然对于部分用户来说，更希望将选择权握在自己手里，但抖音、TikTok在全球范围内的成功，已经证明了绝大多数用户是“懒惰”的。准确来说，大多数用户希望借助推荐算法来帮助自己检索、并筛选信息，并不反感互联网厂商为他们营造一个“信息茧房” 。相比传统搜索引擎有输入、检索、整理、结果这四步， ChatGPT则直接跳过了中间的两个步骤，实现了从输入到结果这个新的搜索方式。
而谷歌对ChatGPT极为警惕的背后，其实是用户对于搜索引擎的期望就是即时满足信息需要，而这也是ChatGPT的核心优势。事实上， ChatGPT是OpenAI在2020年推出的自然语言识别模型GPT-3的衍生产品，并以从人类反馈中强化学习的方法训练这一模型，基于GANs（生成对抗网络）让ChatGPT在不断的调试、迭代中，生成与真实数据无二的结果。

其实ChatGPT并不能理解用户提问的意图，也不理解人类语言中的逻辑，只是对1750亿个训练文本中字词组合的出现率进行了统计，再按照用户输入的内容和统计出来的出现率排列字词，来给出看起来合理的回复。而“一本正经的胡说八道” ，在ChatGPT上是十分常见的一件事。
如此庞大的数据自然能让ChatGPT变得“无所不能” ，其实从本质上来说， ChatGPT之所以显得如此聪明，关键在于Open AI斥资1200万美元为其训练成本买单，它的底层运行逻辑依旧还是“基于统计的拼凑” 。

ChatGPT其实并不像许多人渲染的那般智能，它同样需要基于输入的数据集来进行训练，这也是为什么最开始谷歌对于ChatGPT并不重视。原因其实也很简单， ChatGPT的成功靠的是Open AI比友商更愿意支付训练大型人工智能模型的成本。然而一旦ChatGPT与微软的Bing携手，情况就会发生变化。
ChatGPT在NLP（自然语言处理）上的能力，确实要比以往的文本生产AI有着大幅度的升级，这也确保了它不会出现答非所问的问题，而微软Bing搜索引擎的加入也将会为其解决最大的难题，那就是数据集。传统搜索引擎擅长的收集海量信息，搭配ChatGPT从人类行为中学习的能力，必然就会迸发出1+1>2的效果。

当然， Bing与ChatGPT的合作也有一个问题，那就是如何筛选出有价值的内容来“喂养”ChatGPT 。要知道直到目前为止，数据的标记和筛选工作中，人工的比例都相当高，如果微软或Open AI能够将数据标记和筛选的过程完全自动化，或许通用搜索引擎的时代就真的要落幕了。