2022 年，可以說是 AI 人工智慧正式震撼一般人世界的一年 – 首先先是由 Midjourney 與 Stable Diffusion 打頭陣，讓一般人都能夠靠幾個提示就創作出一流畫家等級的作品。而在年底，架構在 GPT 3.5 模型基礎上的 ChatGPT 更是橫空出世，讓一般人透過聊天機器人的介面，獲得 AI生成的文字，從而認知到人工智慧在這幾年的突飛猛進發展。誠然，過往人工智慧已經有了像 AlphaGo 這樣能夠打敗人類棋手、或者是像 AlphaFold 這樣能夠準確預測蛋白質結構的火力展示，但這些都比較集中在特定專業領域，距離一般人其實相當遙遠，只是看到一個新聞的概念。但在 2022，無論是 Midjourney 或者是 ChatGPT，都是一般人可以直接上機操作，親身體驗的，這帶來的震撼程度，當然是無法跟只是看了一則新聞可以比擬。
或許從我自己親身體驗，就可以說明這個震撼的程度之大 – 在我自己的社群媒體上，過去三個月，我每天都可以看到我身邊的朋友，今天又貼出了他們最新 Midjourney 的創作、又或者是貼出透過 ChatGPT 完成的文字內容，可能連續九十天都沒有任何間斷。這代表著大量的一般普通人的使用者，正在快速的嘗試與學習，這些最新的生成式人工智慧工具。
當然，這些成功做出初步產品化的生成式 AI，立刻引發了人類的危機感。Midjourney 等圖形生成 AI，被視為威脅到繪師與畫家等美術工作者的生計，已經引發了各式的抗議。而 ChatGPT 也不惶多讓，除了讓很多文字工作者開始感受到威脅以外，其產生答案的能力，也讓很多人開始覺得 – 會不會未來我們想要知道一個事情的答案，不再需要使用 Google，可以直接去問 ChatGPT。
原本看似在搜尋領域所向無敵的谷歌，突然在一夕之間，遇到了一個可能顛覆它的新對手。
震驚世界的 ChatGPT
谷歌發布紅色警報
谷歌內部對於這個可能的威脅，並沒有掉以輕心。根據紐約時報取得的谷歌內部資訊，谷歌的管理團隊，針對於 ChatGPT 未來可能造成的威脅，發布了所謂的「紅色警報 Code Red」，由 CEO Sundar Pichai 帶頭，召開了數場會議，來討論谷歌的 AI 策略，並且要求公司內數個團隊，必須把其資源投入在如何應對 ChatGPT 對其搜尋引擎可能帶來的威脅。除此之外，谷歌也要求其內部團隊，要預備推出自己的 AI 相關原型產品 – 包括了針對美術與圖像的生成式 AI。
曾經在 2013 – 2018 年期間負責谷歌廣告團隊的前高管 Sridhar Ramaswamy 就表示，ChatGPT 所提供的服務，有可能阻止谷歌搜尋的廣告營收。而谷歌的搜尋廣告營收，基本上可以說是谷歌最主要的收入，佔了整個谷歌營收接近六成左右的水準。可以想見，如果谷歌的搜尋遇到挑戰，對於谷歌的營運無疑是致命性的。這或許正是雖然 ChatGPT 離真的能夠取代谷歌搜尋，還有一大段距離，但谷歌內部已經響起警鈴的主因。
ChatGPT 真的能取代谷歌搜尋嗎
而要討論 ChatGPT 到底能否構成 Google Search 的威脅，我們必須先來探究 ChatGPT 到底能夠做到什麼事？目前的 ChatGPT 能力到哪邊，而未來又能夠到哪邊，這個大型語言模型的聊天機器人，到底能夠服務或取代原本谷歌搜尋的那些市場需求？(以下的看法，可能未必 100% 精確，因為我對於 AI 與深度學習的理解並沒有到非常深入，但希望能夠抓住大致上的脈絡)
基本上，ChatGPT 是一個建構在 GPT 3.5 這個大型語言模型上的聊天機器人，而什麼是大型語言模型呢？基本上就是一套透過分析與學習巨量的文字資料，從而學習到如何產出合理的文字的人工智慧模型 – 基本上是透過一個機率的模型。某個程度很像氣象預測的模型 – 透過現有的氣象數據，推論未來數天的天氣狀況，不一定百分百準確，但有相當高的機率能夠預測到正確的結果。大型語言模型，則是依照你所提供給他的文字命令，在其模型中，找出模型認定正確機率最高的文字回答。
某個程度來說，大型語言模型的 AI 人工智慧，並沒有如同人類那般來理解它所被問的問題或者是被交付的任務，但它卻能夠知道「可能」最適合的答案是什麼，而把這些內容生產出來。我覺得舉個例子，一般人可能可以更理解大型語言模型運作的方式 – 你可以想像，你身邊最會唬爛跟編故事寫文章敘事能力滿分的朋友，有非常好的邏輯能力與記憶能力，但他其實沒有特定專業領域 – 如醫學的知識。有一天，你把這個朋友丟到一個醫學圖書館，然後你問他特定醫學的問題，他當下立刻翻閱了相關的書籍，找到了一些相關的資訊 – 問題是，他其實沒有醫學專業，這些資訊對他來說看的似懂非懂。不過，由於他的邏輯與敘事的能力一流，他很快地分析完這些資訊的對應邏輯，並且用一個看似很有說服力的方式，講出一套聽起來很有道理的答案 – 唯一的問題是，他的答案可能並沒有完全正確，有可能是 90% 正確混雜了 10% 的錯誤，也有可能是 50% 的正確混雜了 50% 的錯誤。但對於你的朋友來說，這些答案的正確或錯誤不是他所關心的，把這些文字依照他腦中覺得合理的順序整理成一個答案，才是他所擅長的領域。
或許你可以想像你自己身邊，有沒有一種朋友，他對於各式各樣的國家大事或者是科學新知，全部都能講得頭頭是道，好像他在每個領域都研究過幾十年 – 但其實你知道他根本每個領域都只是一知半解。有些時候，他講的內容正好是正確的，但另一些時候，他講的內容雖然聽起來很有道理，但其實卻有部分資訊是大錯特錯的。這樣的朋友，其實就跟大型語言模型有八成像。
簡單來說，大型語言模型的聊天機器人如 ChatGPT，有能力透過機率，在大方向上相對正確地，用通順的文句給出一段回應，但不代表這個回應中，不會有錯誤。
聽到這裡，或許有些人會直覺的反應 – 既然 ChatGPT 無法保證回答的內容絕對正確，有可能取代 Google Search 等搜尋引擎嗎？能做到上述程度的 ChatGPT，真的會成為谷歌搜尋的重大威脅嗎？
要回答這個問題，我們先得來理解，搜尋這個行為，有哪幾種類型。
一般來說，在我們討論搜尋行為上，通常會把搜尋分成三種類型 – 第一種是所謂的導航型搜尋 – Navigational Search，這種搜尋是把搜尋引擎當成一個中繼站，類似說我想要連到 Yahoo 的網站，我懶得自己輸入網址，就直接在搜尋引擎裡面輸入 Yahoo，然後透過搜尋引擎幫我找出連結，我可以點擊進入我想進的網站。第二種搜尋種類，稱之為交易型搜尋 – Transactional Search，這種搜尋，基本上是我可能想義買特定的東西，透過搜尋引擎，直接找到我可以買的相關網頁，進行該品項的交易。
最後一種搜尋類型，則是所謂的資訊型搜尋 – Informational Search，這類型的搜尋，則是搜尋者心中有想要找出特定類型的資訊，所以透過搜尋引擎，找出大量的相關資料，然後自行閱讀與整理這些資料，最終找出自己的所需的資訊與解答。
在這三種搜尋行為中，最直覺會受到 ChatGPT 威脅的，就是所謂的資訊型搜尋。傳統而言。當我們想透過 Google 等搜尋引擎，解決一個資訊型的問題時，我們會在搜尋引擎上，輸入幾個關鍵字，然後搜尋引擎會用其演算法，推薦幾個它認為權威度最高的連結給我們，我們必須一個一個網頁點進去，閱讀裡面的內容，從中找出我們想要的答案。這整個過程的流程是 – 輸入問題、跑出連結、點入連結、自行閱讀、找出答案，總共五個步驟。
但如果我們是透過 ChatGPT 來處理同樣的資訊型問題需求，這整個流程會簡化成兩個步驟 – 輸入問題、跑出答案。比起搜尋，足足少了三個步驟，而且更重要的是，其中一個節省的步驟，是所謂的自行閱讀 – 這通常是最花腦袋與時間的步驟，如果你是透過搜尋引擎點進一個特定網頁，或許該網頁的確有你要的正確答案，但那個正確答案其實是該網頁 3000 字資訊中的其中 300 字，你必須花時間，自行找出這三百字的答案資訊。而如果你不想只看一個網頁的資訊就決定你的答案，你可能還會多看幾個不同的網站，確定內容講的都一樣時，你才信任這個答案，在這種情境下，你需要做的自行閱讀這個步驟，會多出好幾倍的時間。
對比之下，能夠瞬間幫你從多個資訊源，推論出最有可能的答案的 ChatGPT，卻是能夠直接給你答案，完全幫你省下了自行做功課的時間。對比傳統的搜尋引擎，ChatGPT 在資訊型搜尋的方面，大幅降低了搜尋者所需要花費的時間與取得解答的難易度。
舉例來說，在寫作這篇文章的時候，我在 Google Search 裡面輸入了 “Types of Search” 這個關鍵字，找出了幾個相關網頁，進去閱讀後，我得到了上述所說的三種搜尋類型 (每個網頁的分類法不同，但這三種是最共通的分類方式)。但如果我把同樣的問題輸入 ChatGPT，這個聊天機器人其實可以給我很直接的答案 – 如下面的截圖，三種主要的搜尋類型，ChatGPT 完全沒有漏掉。
ChatGPT 回答搜尋的種類
唯一的問題，是之前所說的 LLM 大型語言的模型，就是它所輸出的答案，沒有辦法保證是 100% 正確的，特別是在細節層面。但這並不會對所有的搜尋都會造成困擾 – 的確有部分的搜尋，會是想要找到精確的答案，如假設我想知道聯準會今年到底幾月升息幾碼，這是一個有百分之百正確答案的問題，對於這類型的資訊，ChatGPT 目前是無法給出絕對正確答案的。但是相對的，如果我想搜尋的內容，只是一個大致上正確的答案，沒有精確的細節時，ChatGPT 很可能就足以完成這個任務了。舉例來說，如果我想問的問題，不是聯準會精確的升息日期，而是想了解升息可能造成的經濟影響，這時 ChatGPT 就很有機會能夠給出品質相當高的答案。
ChatGPT 回答升息的影響
而如果我是一個正好要寫升息相關報告的學生，原本我要得到上述的答案，我可能需要進行數次的搜尋，然後點擊其中的幾個網頁，自己閱讀吸收後，才有能力產出，但在有了 ChatGPT 後，上述的動作就可以省略。也就是說，原本學生進行數次的 Google Search 動作，並且點擊搜尋引擎所推薦的網頁的這些動作，會被取代掉。簡單來說，ChatGPT，的確在這次的行為中，消滅了原本會進入搜尋引擎的動作。
當然，支持谷歌的人，會說還是有很多搜尋，會需要精確答案的，也有很多人，會想要多重確認答案，不會想單純相信聊天機器人給的答案。我同意上述說法是合理的，問題是，上述的狀況，也只是所有搜尋情境的一部分。對於谷歌來說，ChatGPT 的確不可能完全取代搜尋引擎的功能與需求，至少目前還辦不到。但問題是，ChatGPT 只要有能力取代 20% 的搜尋，這對於谷歌來說，很可能就是減少了 20% 的營收 – 這是數百億美元等級的損失。
而且，ChatGPT 不僅只是會取代一部分的搜尋需求，對於那些它目前無法直接取代，需要更精確答案的搜尋需求，ChatGPT 也有能力減少搜尋的數量。因為即使 ChatGPT 在很多問題上，未必能夠提供直接的正確資訊，但要給出一個大致正確的方向，還是做得到的，而光是這樣，也有可能減少搜尋的次數。原本我們可能想解決一個資訊問題，我們先是花十個搜尋找出問題解答架構上的大方向，然後再透過十個搜尋找出精確的答案。但有了 ChatGPT，等於可以直接省略前面十次的搜尋，直接跳到第二個階段的十個搜尋，這樣一來，搜尋引擎的使用量等於直接減半。而由於谷歌的搜尋營收的基礎，就是搜尋的行為數量，無論是直接取代，或者是間接減少，ChatGPT 都有可能在資訊型搜尋上，造成谷歌的重大風險。
即使是導航型或者是交易型搜尋，谷歌也並不是可以完全免於 ChatGPT 的威脅。目前由於 ChatGPT 尚未連上網路的即時資訊，也不會輸出連結，所以暫時還不會影響這兩種搜尋。但是我們只要仔細想想，如果打通上述兩個關節，當一個人常態性使用 ChatGPT 時，對他來說，開啟一個 Google Search 輸入 Yahoo 或者是直接在 ChatGPT 內輸入 Yahoo，所要進行的動作是一模一樣的 – 也就是說，只要當 ChatGPT 能夠在使用者輸入 Yahoo 的時候可以跑出 Yahoo 的連結，輸入科技巨頭解碼的時候也能夠跑出科技巨頭解碼的連結，它是有能力在導航型搜尋方面，取代 Google Search 的。
同樣的，對於交易型搜尋，當 ChatGPT 未來能夠開放連上網路上即時的資訊時，也是有能力取代既有的搜尋方式的。舉例來說，假設我想要買一台冬天的電暖器，原本我可能會透過 Google Search 或電商網站內的搜尋功能，來尋找我可能會想買的產品，但當 ChatGPT 能夠擷取最新的網路資訊時，它也可能會有能力，直接推薦我幾台不同型號的電暖器，並且同時附上各通路的購買連結與價格。在這種情境之下，即使在交易型搜尋的方面，谷歌也無法逃離 ChatGPT 的威脅。
如果我們請 ChatGPT 推薦冷氣型號
對於谷歌來說，幸運的是，目前的 ChatGPT 尚未連上網路最新資訊，也不提供對外的連結，而且還會給出一些錯誤的答案，如上圖的推薦冷氣機型號中，有完全錯誤的資訊 – 我翻遍網路也找不到 LG D0HX9 這台冷氣機。這讓谷歌不用擔心他們的搜尋馬上就被取代，至少還有一點時間。但不幸的是，我知道你知道獨眼龍也知道，ChatGPT 絕對會持續進化，包括了上述講的連網的即時資訊，包括了接下來可能會接上比 GPT 3.5 更進化的下一代 GPT 4.0 的核心模型，包括了可能會有廠商，針對特定領域用途給予更多的該領域內容的訓練，訓練出針對特定領域能夠給出更正確答案的 ChatGPT 衍生版。而屆時，谷歌面對的，會是比目前的 ChatGPT 強大上好幾倍的競爭對手。
如果要我給個很主觀沒有任何佐證的猜測的話，我認為目前的 ChatGPT 加上連網的資料，就足以搶走或減少 Google 10% 的搜尋量，而如果是一兩年後更進化的 ChatGPT，搶走 20% - 40% 的谷歌搜尋量，恐怕並不是不可能的事。
谷歌發布紅色警報是有道理的，因為 ChatGPT 的確有可能對於谷歌造成根本性的生存危機。
谷歌必須打的一仗
對於谷歌來說，目前最可能的應對策略，就是推出自己的 LLM 大型語言模型產品。事實上，谷歌在大型語言模型方面的技術，理論上是應該能夠與 GPT 抗衡的，無論是之前的 BERT，或者是最新的 LaMDA，也都是知名的頂尖大型語言人工智慧模型。對於谷歌來說，之前已經把一部分他們在 LLM 上的成果，整合進其搜尋引擎的搜尋結果 – 包含解讀每個網頁的內容是否是最符合搜尋需求的，以及直接產出搜尋的答案等。但很顯然的，面對 ChatGPT 目前所帶來的挑戰，這樣的作法恐怕是不夠的。
對於谷歌來說，目前最好的策略，應該是除了把搜尋引擎產出的結果，帶進更多由大型語言模型產出的直接答案以外，還要推出自己的聊天機器人產品，並且利用現有的搜尋引擎流量優勢，直接推廣自己的聊天機器人產品。一個可能的做法的是，未來當你連上谷歌的搜尋首頁時，會可以讓你自由選擇，你要用比較傳統的搜尋方式，還是利用聊天機器人對話的方式來找出你要的資訊。只要谷歌推出的夠快，他們還是有很強大的優勢足以在這場未來的戰爭取得上風 – 畢竟谷歌既有的流量，可以帶來大量的使用量，而這些大量地使用，又能夠回饋到模型的訓練。
但反過來說，如果谷歌推出產品的速度，比不上 ChatGPT 的進化速度的話，那谷歌還真的會陷入麻煩。對於谷歌來說，最好的方式其實是直接買下 ChatGPT，把敵人變成盟友。可惜的是，無論是現在的聯邦貿易委員會主委 Lina Khan，或者是 ChatGPT 的合作盟友微軟，都不會讓這個情境發生。這場大仗很快就會到來，而谷歌沒有逃避的空間。
本期科技巨頭解碼的商業思考
在亞馬遜的語音助理 Alexa 興起的時候，我認為那是一種很有可能可以取代谷歌搜尋的新搜尋入口。在數年過去後，這件事情並沒有發生 – 或者是說至少尚沒有發生。但是，其實 Alexa 背後的邏輯，跟現在的 ChatGPT 很類似，都是透過自然語言處理的方式，來提供使用者一個更容易接收的答案。對比於 Alexa 的語音使用情境，ChatGPT 的使用模式(文字)，無疑的是更接近既有的搜尋引擎的。這樣的差別是否會讓 ChatGPT 更有機會挑戰搜尋引擎成功呢，我認為是有可能的。畢竟，用耳朵適合接收的資訊，跟用眼睛適合接收的資訊，是有差異的 – ChatGPT 的聊天機器人形式，未必是經過縝密的商業思考，但卻是實實在在，非常適合取代現有的搜尋模式的。
