相信很多大家對OpenAI慘遭打臉！SearchGPT官方演示大翻車，源代碼竟暴露搜索機制還不知道吧，今天菲菲就帶你們一起去了解一下~.~！

【新智元導讀】OpenAI再次上演了谷歌Bard出糗的一幕，SearchGPT官方震撼演示卻被外媒曝出低級錯誤。另有神通廣大的開發(fā)者甚至扒出內部源碼，揭秘了背后搜索機制。網友最新一手實測，AI秒級回復讓全網驚呆。

SearchGPT發(fā)布剛過兩天，已有人灰度測試到了。

今天，網友Kesku自制的demo全網刷屏，SearchGPT結果輸出如此神速，讓所有人為之震驚。

當詢問Porter Robinson出了新唱片嗎?

只見，SearchGPT眨眼功夫之間，即刻給出了答案「Smile」，最后還附上了鏈接。

再來看移動版本的回答速度，回答延遲幾乎為0。

評論區(qū)下方，震驚體鋪屏。

但另一方面，OpenAI當天放出的官方演示，被外媒《大西洋月刊》曝出其中的問題。

在回答「8月在北卡羅來納Boone舉辦的音樂節(jié)」的問題時，SearchGPT竟弄錯時間，出現(xiàn)了幻覺。

說好的，要取代谷歌呢?

全網一手實測來了

Kesku自己測試的另一個demo，呈現(xiàn)了SearchGPT的小部件。

她發(fā)現(xiàn)的一個現(xiàn)象是，SearchGPT傾向于強烈關注搜索結果。

「有時就需要明確告訴它，自己想要做什么，而不是想從網上得到什么」。

比如詢問它倫敦天氣，SearchGPT先給出了未來七天的天氣預報。

在倫敦野餐的最佳時間和地點有什么，類似小部件的形式給出了幾個備選項。

Kesku還在移動端測試了一些例子。

查詢英偉達股票，會給出英偉達股票整體的可視化圖，隨后給出了一些分析。所有股票信息都被無縫集成在頁面中。

輸入一首歌名「Never Gonna Give You Up」，然后直接給出了YouTube歌曲視頻，不用跳轉到其他網頁，在一個頁面就可以聽歌、看視頻。

除了搜索功能，網友還樂此不疲地進行「人性化測試」——

「你怎么樣」?

「作為一個AI語言模型，我沒有感情，但我在這里并隨時準備幫助你解答問題。今天我能為你提供什么幫助」?

「給我講一個笑話」

一個英語世界的經典雙關梗就此出現(xiàn)——

「科學家不信任原子。為什么科學家不信任原子?因為它們構成了一切!」

眼饞的網友們，紛紛在評論區(qū)出題，讓帖主幫忙測試。

第一位網友問道，「它支持地區(qū)和新聞嗎，比如來自TestingCatlog的最新新聞」。

Kesku測試后表示，「它可以通過IP地址或精確位置為你提供本地信息（后者默認是關閉的，可以在設置中選擇開啟）——比如『我附近的電影院』這樣的查詢效果很好」。

「幫忙試一下其智能體搜索的解釋能力」。

SearchGPT在給出關于高帶寬存儲器的解釋中，藍色標出的內容，是參考解釋。

你能嘗試搜索一些付費墻后面的文章嗎?那些最近與OpenAI簽署了合作伙伴關系的文章。

Kesku給出了一篇文章的內容， 不過貌似還是不能越過付費內容，僅是給出了文章的總結。

更細節(jié)的內容，依舊無法看到。

你能嘗試搜索「Yandex月活躍用戶數」嗎?

Kesku搜素后的結果如下所示:

顯然，根據提問者問題，SearchGPT給出了回答。

「與Perplexity相比如何」?

Kesku稱暫時還未測試復雜的任務，不過非常喜歡目前測出的結果。

在下面提示中，她直接問道「誰是Kesku」這么小眾的問題。

沒想到，SearchGPT給出了正確的解答，Perplexity卻回答錯誤了。

有網友對此評價道，「很酷的演示!也許SearchGPT能在本地搜索領域帶來一些變革?它能幫助你在現(xiàn)實世界中完成事情。從外觀來看，它有很好的數據源、簡潔的小部件，而且速度超快。不知道與谷歌相比，他們能把每次查詢的成本降低到多少」?

揭秘SearchGPT搜索機制

科技媒體TestingCatolog也率先進行了內測，并揭開了SearchGPT搜索機制的一角。

與當前ChatGPT提供的通用Bing搜索功能不同，SearchGPT更擅長提供實時信息。

雖然仍舊依賴Bing的索引，但SearchGPT將會有自己的網絡爬蟲（類似Perplexity），用于動態(tài)獲取實時數據，從而克服Bing速度較慢的問題。

甚至，TestingCatalog還挖出了SearchGPT的源代碼，并在評論區(qū)信誓旦旦地表示「絕對準確，我有內部人士。」

源代碼不僅露出了Bing的接口，而且可以發(fā)現(xiàn)，搜索結果由多模態(tài)模型提供支持。

雖然看不出其中具體的處理流程，但調用的模型應該具有自動理解圖像的功能。

官方演示大翻車，OpenAI慘遭打臉

就在網友們興致勃勃地試用時，《大西洋月刊》卻站出來潑了一盆冷水——SearchGPT在官方demo中有明顯的搜索結果錯誤。

用戶給出的搜索問題是「8月在北卡羅來納Boone舉辦的音樂節(jié)」。

這個問題其實很難體現(xiàn)SearchGPT相對于傳統(tǒng)搜索引擎的優(yōu)勢。同樣的問題如果拋給谷歌搜索，也能給出相差無幾的結果。

比如SearchGPT放在首行的「阿巴拉契亞夏季節(jié)」（An Appalachian Summer Festival），也同樣是谷歌搜索的第二位結果。

但尷尬的是，標題下方的AI摘要把一個關鍵信息弄錯了——經主辦方確認，音樂節(jié)舉辦日期為6月29日～7月27日。

如果你按照SearchGPT給出的信息去買票，將一無所獲——7月29日～8月16日恰好是售票處正式關閉的時段。

OpenAI發(fā)言人Kayla Wood已經向《大西洋月刊》承認了這個錯誤，并表示「這僅是初始的原型，我們將不斷改進?！?/p>

這個錯誤讓人不禁想起B(yǎng)ard曾經造成的慘劇。

2023年2月，谷歌推出了這個聊天機器人產品以對抗ChatGPT，但首次亮相就出現(xiàn)了事實性錯誤，導致Alphabet股價當天暴跌9%，市值瞬間蒸發(fā)1000億美元。

Bard稱James Webb太空望遠鏡拍攝了系外行星的第一張照片，但實際上這個功績屬于歐洲南部天文臺的VLT

但好在，OpenAI沒有股價可跌，而且僅開放內測的做法也是相當謹慎。畢竟有谷歌的前車之鑒，可以預料到，LLM這種錯誤幾乎是無法避免的。

即使OpenAI能夠找到方法大幅減少SearchGPT的幻覺，但面對龐大的訪問量也是「杯水車薪」。

假設幻覺率僅為1%（這個比率很難達到），按照谷歌的規(guī)模，也會導致每天產生數千萬個錯誤答案。

更何況，我們目前還沒有發(fā)現(xiàn)足夠可靠且有效的方法，來消除LLM的廢話和幻覺。

而且，Andrej Karpathy大佬曾經在推特上表達過這樣的觀點:「幻覺并不是bug，而是LLM最大的特點?！?/p>

Karpathy將LLM比喻為「夢想機器」:我們用prompt引導模型「做夢」，再加上對訓練文檔的模糊記憶，就得到了生成結果。

雖然大多數時候生成結果是有用的，但既然是「夢境」就有可能失控。當LLM做夢進入有事實錯誤的領域時，我們就會給它貼上「幻覺」的標簽。

這看起來是個bug，但LLM只是做了它一直在做的事情。

這種機制和傳統(tǒng)的搜索引擎完全不同。后者接收提示后僅僅是逐字返回數據庫中最相似的文檔，因此你可以說它有「創(chuàng)造性問題」，因為搜索引擎永遠不可能創(chuàng)造新的回應。

根據Karpathy的說法，我們就很難指望由當前LLM驅動的AI搜索能生成100%真實準確的結果。

那么這場搜索引擎的變革會怎樣展開?LLM的「夢境創(chuàng)意」和傳統(tǒng)搜索引擎的真實可靠，究竟是共存下去，還是會「你死我亡」?

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