文｜数智前线 周享玥

AI搜索市场上，正在涌入一大波大大小小的“新用户”。

“前不久国家发行国库券，我爸爸在发行前一天晚上，问了豆包国库券的种类和利息。”一位长期关注科技领域的人士告诉数智前线，它回答的特别清晰和工整。豆包这样的大模型产品，正在改变自己79岁父亲，一直无法学会手机搜索引擎的情况。

另一位人士也透露，自己刚满三岁，正在语言爆发期的女儿，现在经常会用豆包进行搜索。“比如女儿会问我某个英语单词，我可能也忘了怎么读，就会让她自己去问。”

而在另一面，AI搜索市场最近也十分火热。不管是kimi、ChatGPT、腾讯元宝等国内外大模型公司，都在推AI搜索功能；而传统搜索引擎，如百度、谷歌，也都有新动作，引入大模型技术变革搜索。

为什么大家都要抢去抢这块市场？

“AI搜索，对于大模型来说，是高潜力赛道，也是能出真正独角兽的赛道。ToC的赛道来说，AI搜索有望塑造出全新的搜索巨头。而对ToB市场来说，企业级AI搜索也越来越重要。企业的知识管理、知识使用，都会涉及到AI搜索。”IDC中国研究总监卢言霞告诉数智前线，这是需求所在，也是必然趋势。

而在大模型到来一年多后，一些改变也已经悄然发生。最近，我们和最早使用大模型的一波用户聊了聊，看看他们眼中，大模型到底给自己的搜索习惯带来了哪些改变？

 吴悠，某大模型公司程序员

有了编程助手，我还搜索吗？

“以前我用Google比较多，但现在像一些工作中碰到的语法问题，基本都会首先用大模型进行搜索。”吴悠目前在一家大模型公司做前端开发，他告诉数智前线，作为距离大模型最近的人群之一，他周边的程序员朋友和同事，已经在日常的搜索中广泛用上大模型的能力，甚至有人专门为此购买了ChatGPT的会员，来帮助自己进行代码写作。

事实上，程序员也是目前使用大模型最多、效果最为明显的群体之一。此前，来自金融、互联网等行业的多家企业都曾在一些会议上公开表示，大模型在辅助代码方面的应用，是试验下来确定性和ROI曲线都比较好的场景。

“为什么它在写代码方面挺好的？”吴悠分析称，比如在进行语法搜索时，以前用Google，需要自己一条一条去分析筛选搜出的信息，而大模型相当于帮忙提前进行了一次筛选，虽然其中可能还有20%左右的错误率，但因为代码最终都要运行一遍，因此也能迅速检验它写得对不对。

“如果运行不了或者还有错误，我再去搜Google。”吴悠说，现在，他的工作中70%以上的语法问题，都可以通过大模型解决。

不过，语法问题其实仅占所有编程工作的百分之二三十。大模型虽然在编程其他环节也有应用，但大家对效果的评价、体验并不完全一致。

“比如一些编程辅助工具可以猜出你接下来大概要写什么，让你少写一些代码，但这只局限于在你写一些偏底层和算法类的代码时，帮你节约时间，但如果想用它写业务代码，由于业务是千变万化的，可能反而会拖慢你的进度。”

吴悠举例称，当他在前端工作中想要写一个表单时，表单里有一些字段的含义如果自己不写注释提醒大模型，它是不知道是什么含义的，如果想利用它节约时间，自己就得重新用注释写一遍产品文档，“还不如我自己写更快些。”

“所以我觉得用AI有个原则，你要考虑一下这块的代码值不值得你亲自花时间去写，是不是用户访问较多、又经常出bug的地方。同时，你也不能指望它说的都是对的。”吴悠说。

而除了节省时间，在吴悠看来，大模型对于搜索更重要的意义，在于它能够跟自己头脑风暴。

“认知上有一个东西叫你不知道自己不知道什么，但大模型可以告诉你，你不知道的东西是什么，还能推荐你去看一些资料。”吴悠告诉数智前线，比如他最近在学习一些数据概念时，就会去问大模型自己的理解是否正确，并让大模型提出进一步建议，自己可以去学习对应的哪些东西，而传统的搜索引擎很难做到这一点。

但与此同时，传统搜索引擎也有它的优势所在。“当我想看一些深入的文章，而不是一个简单的概述性的介绍时，我还是会自己手动去搜索。”吴悠说。

 沐兰，日本某风投公司员工

有了ChatGPT，我还要搜索吗？

“我是ChatGPT最早的一批付费用户，但它对我来说，目前还是办公辅助、翻译等工具属性，大于搜索引擎的功能。”80后沐兰告诉数智前线，大模型目前还并不是自己想要获取信息时的最优先选择。

她在日本一家知名风投公司从事投资工作，日常需要搜集、分析、处理大量信息。这些工作原来主要通过谷歌、雅虎等渠道去完成，而现在，大约有不到20%的搜索量，正在转移到大模型。

“这20%，主要是一些特别精准的问题，我可能会去问ChatGPT。”沐兰举例称，比如微软成立于哪一年，又或是日本前五大运动品牌是哪些等，以前可能需要她去Google搜出一个链接，再跳转，现在直接找ChatGPT，一问一答即可得到答案，能够节约一定时间，而又大概率不会出错。

但对于更多要求时效性或者准确性的搜索需求，沐兰说，自己依然更习惯用雅虎和谷歌。“尤其是搜日本相关的特别local的内容，我一定是用雅虎，这一点ChatGPT很难取代。”

比如，当她需要搜索日本近些年的旅游数据时，就一定会去用传统搜索引擎，找到对应的权威网站，而不是直接问大模型。“它给我的数字往往是非常笼统的，而且也没有出处，我就不知道该不该信。”沐兰告诉数智前线，相比之下，传统搜索引擎的天然优势是——我知道你的出处是哪里，我来决定你可信不可信。因此，在这种问题上，她宁愿花更多时间找到相应的数据后，再去喂给ChatGPT，让它帮忙整理。

又比如，在做投资工作时，她经常会碰到一种情况——当听到某个感兴趣公司的名字后，需要搜索了解，但同名的公司可能有很多个，这就需要通过谷歌或雅虎去提供大量链接，让她从中分辨哪一个是自己的目标公司。

“如果一个东西，我能够迅速提炼出关键词，或者需要更精准的数据，我就会去Google。但如果在我心里它是个开放性的问题，我就会用ChatGPT。”沐兰总结说。

在她看来，大模型和传统搜索引擎的关系并不是二元对立的，而是大概率会共存。不同的工作属性、生活方式，不同的状态或心情，都可能决定用户可能在不同问题上使用不同的搜索方式。比如，自己从事IT工作的多位朋友就均表示，他们已经有接近一半的搜索，从传统搜索引擎切换到了大模型。

而在AI大模型之外，小红书、微信搜索等在过去一段时间其实也都一定程度上实现了对用户搜索习惯的转移。“比如我要搜索中文内容的旅游攻略时，就会使用小红书。”

孟飞，大模型应用落地企业员工

大模型，开始加速分流我的搜索需求

“AI确实有颠覆我日常搜索方式的趋势。”孟飞是国内一家从事大模型应用落地企业的员工，他告诉数智前线，在他的日常工作和生活中，已经有相当一部分搜索会很自然地用到大模型，而不再是去找搜索引擎。

事实上，早在去年三四月份，为了给公司出海业务做准备，孟飞就曾试图用ChatGPT做一些翻译和材料搜索的工作，但最后发现，时间上虽然比起百度、谷歌等节省不少，却也存在不少暗坑。“比如我们让它在中国的古籍里找一些具有优美含义的关键词出来，就有好多出处是瞎编的。”

不过，今年以来，随着模型逐渐成熟，各家大模型的搜索精准性都有进一步提高，AI搜索的效果更加优化，孟飞的搜索需求和搜索习惯，也在加速从传统搜索引擎，分流到大模型产品。最近，他还找到公司内部的工程团队，希望能给自己所在的市场部，建设一个知识助手。

“比如kimi，我现在可以直接限定它帮我找出，什么时间段哪个领域发生的大事件都有哪些，它会把新闻标题、链接，还有summary（摘要），都给我列出来，这样很快就出来结果了，省得我一个一个去搜、去点，这个我觉得还是蛮好用的。”孟飞说。

但在“涉及到工作中容易出事故”的更加严肃的搜索任务上，孟飞表示，依然会优先使用搜索引擎，而非大模型。“比如写客户案例时要搜索客户简介、过往荣誉，还是会去百度等搜官网查看，因为模型并不能让我100%放心。”

相比之下，日常生活中的搜索需求是更宽容的场景。孟飞告诉数智前线，AI搜索目前已经进入自己生活的方方面面，“比如我平时没事会看一些历史类的小说，里面提到某个朝代的某个地名，我不知道，就会随手用文心一言查一查。”

但用得最好、最频繁的，还是辅导孩子学习上。“这让我节省了很多时间。”孟飞说，原来他每天教孩子学英语，都需要将生词一个一个贴进百度搜索框，再一个一个粘贴进教案，耗时又费力，但现在，只需将每天需要学习的教材内容，拍图上传到kimi，让kimi帮忙把每个生词的意思、用法、例句都梳理出来，很快就能完成备课。

而在使用多次后，这套流程也逐渐沉淀成一个模板，“现在我只要把图发给它，说‘请备课’，它就能咔咔开始输出，每次规定它备课需要配备的50套配套练习题，现在也不再会出现过多超纲的题。”

目前，在一些编程、作文、数学等方面的辅导任务上，孟飞告诉数智前线，自己也会用大模型去提供一个符合三年级水准的解法，再一步步引导孩子解题。

 结 语

毋庸置疑，大模型的到来，正在改变一部分人的搜索习惯。它在一定程度上取代了原来的搜索引擎的部分功能，但目前仍然还有许多无法替代的部分：比如，对于一些时效性要求很高的需求，如今天发生的事情，AI搜索现在还无法那么快满足；又比如，一些更强调准确性的需求，大模型仍然存在幻觉问题……

“搜索的需求未来可能会越来越细分。比如工作场景下的搜索，也许就是岗位助手了。AI搜索有可能就成为全新的搜索工具，传统的搜索彻底退出历史舞台，但这需要时间，可能不是1-2年内能完成的。“卢言霞告诉数智前线。而目前，由于大模型的使用还有一定门槛，AI搜索的使用群体还比较受限。现在各家也都还在前期投入中，还没有形成明确清晰的商业模式。

AI与搜索还有很长的故事要讲。

（应采访对象要求，上述三位采访对象均为化名）