在AI技術飛速發展的今天，搜尋引擎作為獲取資訊的關鍵工具，也在經歷著深刻的變革。然而，現有的AI搜尋引擎大多集中在“找答案”這一單一場景，與傳統搜尋引擎的使用習慣存在顯著差異。本文將探討AI時代搜尋引擎應有的功能特徵，包括基於關鍵詞生成問題、區分請求類型並提供合適呈現方式、預讀總結並遮罩無關內容，以及對觀點來源進行反向追溯與核驗等。

當我們使用搜尋引擎的時候，通常可以分成三種情況：

第一種，找答案。

邁克爾喬丹是哪年出生的？這個問題存在唯一的正確答案；梅西職業生涯最佳進球是哪個？這個可能沒有唯一的答案，但一定存在若干個最流行的答案。

第二種，找資源。

最典型的，找盜版電影或者小說網站。或者，找某個上市公司的官網投資者專區，這種情況下，用戶所尋找的可能是一個特定的網址，也可能是一組可供下載的檔。

第三種，找靈感。

聽說馬斯克這個人很厲害，我對他沒什麼瞭解，所以搜搜看。我並不知道我想找的到底是什麼，可能是他的個人介紹，也可能是他跟某個女明星的風流豔史，或者是他在電視台的某一個訪談節目——無論如何，我會在找的過程中逐步發現自己到底想要找什麼。

回想一下，你所有的搜尋引擎使用歷史，是不是都可以歸類為上述三種情況當中的一種？

然後，當AI來臨，我們會發現，所有打著AI搜尋引擎旗號的產品，無論是Perplexity，還是ChatGPT的搜索功能，它們基本上都把使用場景集中到了第一項，也就是找答案上。

你提出問題，它給你答案。答案可能很深入，以至於你需要閱讀一份學術論文那種篇幅的報告，但最終還是找答案。

然後很快我們就發現，這些打著搜尋引擎旗號的東東，和我們以前用習慣了的搜尋引擎之間，存在著諸多差別：

• 傳統搜尋引擎是以關鍵詞作為輸入的，但這些AI更傾向於讓你提出完整的問題；
• 傳統搜尋引擎返回的是連結地址和內容摘要，而這些AI往往只會給你一個它們總結歸納之後的結論；
• 傳統搜尋引擎很容易搜到一堆沒用的垃圾，AI並不會，但AI會一本正經的瞎編亂造，睜眼說瞎話。

總之，它們雖然也自稱是搜尋引擎，但是用起來是一種完全不同的東西。

結果就是，到今天為止，它們當中的任何一個，都沒有能夠取代傳統搜尋引擎，甚至都沒能證明自己具備這樣的可能性。

那麼，在AI時代，一個能夠完美的相容傳統搜尋引擎使用習慣、同時又能比傳統搜尋引擎更高效的滿足使用者需求的所謂AI搜尋引擎，應該長什麼樣？

我想，以下幾個功能特徵應該是必須要有的：

第一，基於關鍵字輸入生成問題的能力

大部分用戶習慣了傳統搜尋引擎的基於關鍵詞的使用方式，而要讓他們完整的組織語言去給出一個精確的問題，這本身就是很高的使用門檻。更好的方式是，使用者仍然用關鍵詞來提問，而搜尋引擎通過多輪的交互（注意，一定要讓使用者做選擇題而不是論述題）逐漸把關鍵詞轉化成具體的問題。舉例來說：

用戶輸入：喬丹

搜尋引擎：

我猜您想要知道：

1、邁克爾喬丹是誰？

2、喬丹職業生涯當中獲得了哪些榮譽？

3、喬丹最近在做什麼？

4、喬丹運動鞋和美國籃球巨星有關么？

5、其他

通過AI生成最常見的問題，然後讓使用者在這些清單里點擊自己想知道的問題，一輪不行的話，就分成兩輪、三輪，這就是基於關鍵詞生成問題的過程。（這方面，chatGPT的深度研究功能做得比較好，會針對使用者提出的需求當中未明確的部分進行主動提問）

第二，區分不同的請求類型並給出合適的呈現方式

前面說過，搜尋引擎的三種常見的使用場景：找答案、找資源、找靈感。AI搜尋引擎應該能很好的分辨用戶當前處於哪種場景當中，並且給出對應的結果呈現方式：

如果使用者是在找答案，那麼理想的呈現方式，應該是先給出明確的答案/結論（喬丹的個人介紹），然後在後面給出支持這些結論的內容來源/引用位址（百度百科、維琪、NBA官網等……），並且按照可信程度排序；

如果使用者是在找資源，那麼理想的呈現方式應該是把網址按照特定的標準劃分成幾類，然後分門別類呈現給使用者。譬如說我搜索的是免費小說網站，那麼搜尋引擎可能把綜合類的分一組，把修仙奇幻分一組，把都市生活分一組……每一組裡面再給出最受歡迎的TOP10，這樣就很方便了；

如果使用者是在找靈感，那麼AI搜尋引擎，有可能替使用者生成某個類似思維導圖樣式的東西，再把所有相關的內容填充到思維導體的某一個位置上……無論你是想找嚴肅的學術生涯還是香豔的風流八卦，都能一眼找到目標，不會在資訊的迷宮裡繞來繞去……

總之就是根據使用者的使用場景和內容的特徵，自己來決定用什麼樣的方式呈現，而不是拘泥於某個固定的顯示模版。

第三，代替用戶預讀、總結並遮罩無關內容的能力

其實就是讓AI替你把目標網址先快速的過一遍，找出哪些跟當前的問題最相關的內容，然後遮罩掉那些垃圾目標頁面。

傳統的搜尋引擎，本質上是基於PR值來進行搜尋結果的排序的，這就給了各種SEO以可乘之機，但在AI時代，我完全可以憑藉算力優勢，把你找到的100個頁面先整體讀一遍，撇掉30個蹭流量的，再刪掉20個充斥廣告缺乏實質內容的，再把那些和當前內容關係比較小的拿掉，只留下真正和當前結果有關、閱讀體驗最好的少數頁面，這基本上就相當於讓一個助理/秘書提前幫你把搜尋結果再檢查一遍。

當然，這部分工作，目前傳統的搜尋引擎也在做，並且有些也取得了還不錯的效果，但還遠遠沒有達到覆蓋所有的返回結果的程度，實際上最完美的情況，應該是針對每一個返回的搜尋結果頁面，裡面所有連結都被AI預先捋一遍才對。

第四，對任意觀點的來源進行反向追溯與核驗的能力

都知道AI容易生成幻覺，那麼就需要對AI給出的任何總結性的觀點，進行隨意的反向追溯，查找出處的操作，雖然現在很多AI大語言模型已經提供了這方面的支援（自己使用下來，元寶算是這方面做得比較好的），但始終存在著一些限制，最理想的情況下，我在搜尋引擎返回結果里，任意選取一行字，就能夠對這個觀點/看法進行反向追溯，看看這個說法最早的出處是哪裡，而搜尋引擎也會在一些比較重要和關鍵的地方，主動的附加出處來源的引用連結（就是元寶和ChatGPT這樣），以增加內容的可信度。

實際上，我上面列的這四點功能支援，本身並不是什麼太新鮮的東西，而某些AI產品，往往也在其中的某一項或者兩項上做的還不錯，但是目前還沒有見過同時在四項上都做得比較出色的產品，並且這些產品往往也並不是基於傳統搜尋引擎的使用者使用習慣所開發和定製。

如果AI廠商們想要真正的替代傳統搜尋引擎，吃掉這塊誘人的蛋糕，那麼他們所要做的，應當是用手裡的新一代AI技術，去優化原有的搜尋引擎的使用體驗和效率，讓使用者在不改變原有使用習慣的前提下，能夠獲得比以前好得多的用戶體驗，借此吸引用戶轉移到自己的產品。而不是一廂情願的期望著用戶改變多年來養成的習慣，硬逼著大家去適應你的全新產品邏輯，哪怕你的邏輯是更AI的、更先進的、更……

可是最終，作為企業，你應當去服務於使用者，而不是讓用戶來適應你。這個道理，哪怕在如今AI當道的時代，也仍然還是成立的。