推动人工智能技术与搜索引擎深度融合
ChatGPT、Sora等生成式人工智能产品的崛起，正在冲击整个社会的既有生产生活方式，这不仅表现为人工智能应用对传统业务模式的转型升级，还表现为对原有的信息服务模式产生冲击，搜索引擎服务便是受到此类冲击最为明显的信息服务类型。在商业实践中，国外企业已经推出了基于人工智能的会话式搜索引擎PerplexityAI，该产品不仅能够提供直接的网址链接，还能以类似ChatGPT的问答的方式回复用户需求。同时，也能够结合用户先后提出的具体需求，以文本语境的方式不断细化相应的搜索结果。
相较于传统搜索引擎服务而言，人工智能应用的优点在于能够以问答的方式更高效地为用户提供其所需要的网络信息内容。事实上，无论是搜索引擎，还是人工智能应用，均涉及信息检索和查询服务类型，但是人工智能应用通过内置的算法大模型能够更准确地理解用户需求，生成更精准的信息检索结果。并且，从现有的商业实践来看，人工智能应用所提供的网络信息检索结果既没有互联网广告，也没有所谓的竞价排名，只是单纯地向用户提供目标网络信息或者网络连接，这种服务模式可能更加受到市场和用户的青睐。当然，未来人工智能搜索引擎的具体业务模式究竟会呈现何种特征仍在探讨中。相对地，传统的搜索引擎服务常常因为检索首页的网页广告信息、不合理的竞价排名等业务模式而饱受诟病；并且，在完成检索结果后，还需要用户自行筛选自己所需要的网址链接或者作出进一步的检索关键词细化的决定。这些既有的服务局限性也使得越来越多的人看好人工智能应用在未来取代传统搜索引擎。
在这种趋势下，人工智能应用取代传统的搜索引擎似乎已成定局，但是，这并不等于传统搜索引擎业务在短期内会被完全取代。在现阶段以及未来可预见的技术创新周期内，这两种搜索引擎模式更多地表现为互补关系，而非替代关系。因为人工智能技术在搜索引擎业务领域同样存在着固有的技术局限性和合规问题。
在技术局限性层面，不同于传统搜索引擎以网络爬虫技术为基础，人工智能应用是以算法大模型和训练数据优化为基础，故而需要海量的算力资源识别、分析和理解用户的输入内容并生成相应的检索结果。然而，这些算力资源并不属于可无限再生的资源，需要以消耗庞大的电力资源为前提，再加上算力资源跨地域调度可能产生的消耗，这也使得人工智能搜索引擎模式在短时间内无法大面积普及。除此之外，人工智能应用客观上难以保持与社会实践知识信息的实时同步更新，同样会存在ChatGPT出现过的生成结果陈旧、不准确等问题。虽然人工智能技术在长文本识别和分析环节已经取得技术突破，但是在商业化普及应用中仍然可能出现因用户输入的长文本信息而信息过载、系统宕机等问题。
在合规性问题层面，人工智能应用并非完全解决了传统搜索引擎饱受诟病的业务合规问题，而是将原有的“搜索引擎检索到了非权威或非法的网络信息内容”转变为“搜索引擎提供了违法的网络信息内容”更为严重的合规性问题。比如，医疗领域的竞价排名乱象一度被认为是传统搜索引擎业务乱象的直观表现，但在人工智能应用领域，这类问题可能会更为严峻。试想下，传统搜索引擎检索到了不合理的医疗机构信息，而人工智能搜索引擎则是直接向用户生成哪几个医疗机构能够治疗重疾、哪些医疗技术能够解决重疾等网络信息内容。一旦用户错误地相信生成的检索信息具有权威性，作出错误的医疗决策，其损害结果可能更为严重。事实上，国内生成式人工智能产品或服务的相关介绍，大多是以情感陪伴、私人助理等形式予以营销宣传，几乎没有信息服务提供者能够打包票承诺生成的网络信息内容准确可靠。
除去技术局限性和合规性问题两个因素之外，人工智能应用短期内难以取代传统搜索引擎的商业原因在于缺乏足够成熟的商业盈利模式。现阶段，部分人工智能应用以无广告作为产品营销噱头，但长久来看，为了实现商业模式的可持续发展，仍然会走向投放广告盈利的模式。
因此，从上述视角来看，在一段时间内，人工智能应用与传统搜索引擎会呈现出相互补充、相互交融的发展趋势。不过，在市场份额层面，人工智能应用毋庸置疑会对传统搜索引擎产生一定影响。值得关注的是，在信息技术创新的浪潮下，信息服务模式总体上呈现持续转型升级的状态，技术方案的更新优化也是必然趋势，人工智能技术在搜索引擎领域应用存在哪些技术风险值得社会各界关注。
一方面，人工智能搜索引擎生成内容的准确性和权威性难下定论。传统搜索引擎的输出结果大多是中立性的网址链接，即便存在竞价排名等人工干涉检索结果的业务环节，但最终的信息筛选是由用户自行决策。人工智能搜索引擎的生成内容则可能会事前替用户完成一部分的信息内容筛选，并且，在信息大爆炸时代，用户所需要的信息内容能够同时在多个网络平台中查询检索到。那么，面对这些多元化的信息源，人工智能搜索引擎应当以何种标准进行筛选和排序可能又会陷入类似竞价排名的困境。出于盈利的目的，服务提供者完全有可能按照推广费、流量费等收费依据人为干预检索结果的排名顺序。可以说，传统搜索引擎类似于信息图书馆，用户可以索引序号查找相关书籍内自己需要的内容；人工智能搜索引擎则类似于图书馆馆员，直接根据用户需求向用户推荐含有其查找内容的书籍，但是这种书籍的推荐优先顺序未必是按照关联性程度排序。
另一方面，人工智能搜索引擎生成内容不准确而非不正确时，其是否应当承担法律责任难下定论。倘若认定服务提供者应当承担法律责任，那么显然存在施加过重的注意义务，因为人工智能技术不可能做到完全准确的信息检索。相对地，倘若认定服务提供者不应负法律责任，那么这又会与服务提供者应当承担违约责任相悖。因为从合同法的视角来看，用户与信息服务提供者之间构成信息服务合同，合同目的是实现可靠的信息检索功能，如若检索内容总是不准确，合同目的无法达成，服务提供者显然存在违约行为。更重要的是，倘若检索内容涉及医疗方案等生命健康相关的信息内容时，用户错误相信检索内容导致错失最佳治疗时机，服务提供者是否应当对此结果承担损害赔偿责任难下定论。
总结而言，人工智能搜索引擎是传统搜索引擎的未来发展形态之一。从整个产业的良性发展来看，最理想的状态是推动人工智能技术与搜索引擎深度融合，在有效解决两类搜索引擎业务风险的同时，完成人工智能技术对传统搜索引擎的技术升级和改造，真正做到以用户需求为导向，优化具体的业务流程。这种产业发展方向可能会给传统搜索引擎带来短期的阵痛，但这可能是实现商业利益与社会公共利益平衡的最佳实践路径。与此同时，立法者和监管机构更应时刻关注人工智能搜索引擎的技术发展和业务创新动态，前瞻性地回应新型搜索引擎可能存在的各类技术风险。因为只有以专门立法或专项执法的方式为产业界划定业务活动的合法性边界，才能加速推动人工智能搜索引擎多元化的业务创新发展，形成多元化、差异化的搜索引擎业务发展方向。
赵精武
来源：学习时报
