结果大翻车! OpenAI深夜发布AI搜索

智东西 作者ZeR0 编辑漠影

OpenAI版AI搜索终于来了!

智东西7月26日报道,今日凌晨,OpenAI发布全新AI搜索引擎SearchGPT,号称是一种“新搜索方式”,将AI模型的优势与实时网络信息强强结合,能更快、更容易地找到用户想搜的东西。

这款AI搜索工具姗姗来迟,之前相关爆料已铺天盖地。OpenAI用AI向传统搜索发起挑战,这明显是冲着老对手搜索巨头谷歌去的。

一如既往,OpenAI刚发布的SearchGPT只是个“期货”,只向小部分用户内测,不知道什么时候才公开可用。

戏剧性的是,OpenAI在展示的示例中,栽了谷歌以前栽过的跟头——示例答案中出现一大把眼花缭乱的错误,翻了个大车。

先简单说下SearchGPT的特点:

1、对话式搜索,搜索像聊天一样简单。

3、上下文记忆,让AI记住前面的关键信息,理解语境,给出更对口的回复。

还有一项“可视化答案(visual answers)”功能,尚未公布细节,应该是可以在搜索答案中获取图表、视频之类的内容,可能会跟Sora视频生成功能做结合。暂不确定可视化答案是来自互联网既有内容,还是由AI生成的。

OpenAI在官网分步展示了SearchGPT的搜索流程:

在搜索框里输入问题,比如“8月在Boone举行的音乐节”,就会进入一个简洁的搜索页面。

用户还可以在搜索框继续追问更多信息。

就像之前的对话功能外,每个查询都会构建共享上下文。比如你可以先搜“明尼苏达州最适合种植的西红柿品种”,再追问“哪类现在就可以种植”,SearchGPT会主动结合之前的回复情境来给出准确结果。

OpenAI强调其搜索结果的特点是“突出显示高质量的内容”,在搜索中突出引用和链接出版商的可靠原创内容。

这些响应具有清晰的、内联的、命名的归因和链接,因此用户可以知道信息来自哪里,并可以在带有源链接的侧边栏中快速参与更多结果。

结果,OpenAI画的大饼还没被广为人知,它放出来的示例就先“翻车”了。

眼尖的CNBC科技记者已经发现好几处错误,明明问得是“8月Boone音乐节”,SearchGPT给出的结果中,Appalachian夏季音乐节在7月27日就结束了,Jones House音乐节的举办时间是6月份,还有个音乐节的举办地离Asheville更近、到Boone需要驱车几小时……

OpenAI这脸,被打得啪啪响。

别管内容高不高质量了,这么高密度的错误回复,连基本的准确性这一关都没过……

除了推出SearchGPT原型外,OpenAI还为出版商推出了一种管理它们在SearchGPT中显示方式的方法,因此出版商有更多的选择。

OpenAI划重点称,SearchGPT与搜索相关,跟训练OpenAI的生成式AI基础模型是分开的。一些网站选择退出生成式AI训练,它们也可以在搜索结果中出现。

目前SearchGPT还在测试阶段,是一个临时原型,只对小部分用户和出版商开放和收集反馈。

OpenAI计划在未来将这些功能中最好的直接集成到ChatGPT中。有兴趣尝试原型的用户需注册等待名单。

直通车:https://chatgpt.com/search

OpenAI发言人Kayla Wood告诉科技媒体The Verge,该服务由GPT-4系列模型提供支持,在发布时仅向10000名测试用户开放。

此前业界对OpenAI这款新AI搜索工具翘首以盼。不过SearchGPT目前展示的功能,有新颖的地方,但离取代传统搜索感觉还差点意思。

而且大模型一直被诟病的生成内容不靠谱问题,现在看来连OpenAI都没能解决。

但不管怎么说,OpenAI的入场,确实让“AI搜索大战传统搜索”的硝烟味儿,闻起来更浓烈了。


人工智能发展的瓶颈是什么?

人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)的发展在近年来取得了令人瞩目的进展,但是仍然存在一些瓶颈,阻碍了AI技术的发展,主要包括以下几个方面:

1. 数据质量问题:AI需要大量的数据来训练和优化模型,但是现实中的数据往往存在很多噪声、不准确和缺失值等问题。 这些问题会导致模型的不稳定和性能下降,进而影响AI技术的应用范围和效果。 因此,如何处理和净化数据是AI技术发展中的一个重要问题。

2. 算力和存储问题:AI技术需要大量的算力和存储资源来完成训练和推理等任务,而现有的硬件设备往往难以满足这些需求。 虽然GPU等专用硬件可以提高运算速度,但是它们的价格昂贵,对于普通用户来说并不实用。 因此,如何提高硬件设备的性能,降低成本是AI技术发展的一个难题。

3. 数据隐私问题:随着AI技术的普及,个人隐私和数据安全越来越受到关注。 一些AI技术需要收集和使用海量的个人数据,但是这些数据往往包含着用户的隐私信息。 因此,如何保护用户数据隐私,确保AI技术的安全性和可信度是AI发展的一个重要挑战。

4. 人工智能的透明度和解释性问题:AI技术往往是黑盒子,也就是说,它们的决策过程和内部逻辑很难被人类理解和解释。 这种情况在涉及到法律、伦理等方面的决策时尤为重要。 因此,如何提高AI技术的透明度和解释性,让人类能够理解和信任AI技术,是AI技术发展中的一个重要问题。

以上是目前AI技术发展中的一些关键问题。 随着技术的不断进步和创新,相信这些问题都将得到有效的解决,并为AI技术的普及和应用打下更加坚实的基础。

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