Than ôi, tôi đã bị đánh bại bởi tìm kiếm AI

Tác giả đã thử nghiệm “Tiangong AI Search” mới phát hành của Kunlun Wanwei và phân tích nó theo ba khía cạnh để khám phá xem liệu tìm kiếm AI có thực sự khác biệt hay không. Đề xuất cho những người bạn quan tâm đến tìm kiếm AI.

Chỉ số tìm kiếm rất quan trọng với tôi. Tại sao?

Tôi thường viết bài viết và đọc rất nhiều nội dung, và tôi thường cần tìm dữ liệu chính xác, chuyên sâu và thông tin trực tiếp trên Internet. Tìm kiếm truyền thống cung cấp một lượng lớn dữ liệu, nhưng câu trả lời đưa ra lại dựa trên việc khớp từ khóa, điều này có thể không chính xác và khiến tôi không hài lòng.

Vì thế, cuộc tìm kiếm cứ ám ảnh tôi. Vậy nên, đây là cách tôi cư xử trong cuộc sống hàng ngày.

Mỗi khi một công ty ra mắt sản phẩm mới hoặc một ông chủ lớn có bài phát biểu, tôi sẽ lập tức mở WeChat và tìm kiếm. Ví dụ, gần đây Lôi Quân đã nói gì? Tôi muốn biết anh ấy đã nói về điều gì? Có điều gì hữu ích hoặc truyền cảm hứng cho tôi không?

Tôi sẽ sử dụng Baidu để tìm kiếm thông tin chính thức và có hệ thống hơn.

Ví dụ, "kiến thức bách khoa toàn thư, tin tức công ty, tổng hợp chủ đề" và khi tôi cần hiểu sâu hơn về một chủ đề nào đó hoặc có thông tin cơ bản chi tiết, tôi sẽ chọn chủ đề đó.

Đối với Zhihu, tôi sẽ tìm kiếm những câu hỏi đòi hỏi góc nhìn chuyên môn.

Ví dụ, ý kiến ​​nội bộ của ngành là gì, chẳng hạn như quy trình làm việc hàng ngày của một lập trình viên là gì? Làm thế nào để trở thành người sáng tạo nội dung chất lượng cao? Các nhà thiết kế tìm cảm hứng ở đâu?

Làm thế nào để bắt đầu một doanh nghiệp? Bước đầu tiên để khởi nghiệp kinh doanh là gì? Sự khác biệt giữa triết học phương Đông và phương Tây, v.v. Ngoài ra, tôi cũng đọc các cuộc thảo luận về các chủ đề xã hội nóng hổi, ​​v.v.

Đối với Xiaohongshu, tôi sẽ tìm kiếm một số mẹo mua sắm, chia sẻ kinh nghiệm du lịch, mẹo trong cuộc sống hàng ngày (bảo quản đồ gia dụng, hướng dẫn nấu ăn, phương pháp tập thể dục) và đề xuất phim về chăm sóc và làm đẹp. Đối với Douyin, về cơ bản là các bài đánh giá kỹ thuật số, bình luận về chủ đề nóng, v.v.

Vì vậy, với tôi, tìm kiếm không chỉ đơn thuần là một hành vi trực tuyến mà còn là cầu nối giữa kiến ​​thức, thông tin, cảm hứng và cuộc sống thường ngày, và tôi rất coi trọng điều đó.

01

Hôm nay, Kunlun Wanwei đã phát hành "Tiangong AI Search". Đây là địa chỉ kiểm tra nội bộ: https://search.tiangong.cn . Trước khi nói chi tiết về sản phẩm này, tôi muốn nhắc đến một cái tên khiến tôi thích thú: "Thiên Giác" .

Cái tên này giống như một ngọn hải đăng sáng ngời, ngay lập tức thu hút tôi giữa biển thông tin mênh mông. Vậy, điều đó có nghĩa là gì?

Thiên cung: Một từ tiếng Trung cổ dùng để chỉ sự kỳ diệu của thiên nhiên hoặc kỹ năng và tay nghề thủ công phi thường. Trong văn học cổ đại, nó thường được dùng để mô tả một số tác phẩm nghệ thuật xuất sắc hoặc một số nghề thủ công đỉnh cao, có ý nghĩa thủ công độc đáo, đáng tự hào và thuần khiết.

Giác ngộ: Trong Phật giáo, giác ngộ là sự hiểu biết sâu sắc và đột ngột về chân lý của vũ trụ hoặc sự nhận thức thấu đáo về ý nghĩa thực sự của cuộc sống. Trong mắt công chúng, nó tượng trưng cho một loại sự thức tỉnh về mặt tinh thần và sự hiểu biết sâu sắc hơn.

Nói chung, Tiangong Kaiwu là sản phẩm kết hợp giữa công nghệ và trí tuệ. Nó vừa có sức mạnh kỹ thuật phi thường (Thiên cung) vừa có nhận thức và hiểu biết sâu sắc (Kaiwu).

Tôi phải nói rằng, bất cứ ai nghĩ ra cái tên và thêm chân gà vào thì thực sự rất xuất sắc. được rồi. Bây giờ chúng ta đã hiểu rồi, hãy cùng tìm hiểu xem Tiangong AI là gì. Trước tiên chúng ta hãy xem câu trả lời chính thức:

Kunlun Wanwei cho biết công cụ tìm kiếm này sử dụng công nghệ mô hình ngôn ngữ lớn, có thể hiểu được ý định của người dùng thông qua tương tác đàm thoại và cung cấp câu trả lời chính xác và được cá nhân hóa.

Các công cụ tìm kiếm truyền thống dựa trên việc khớp từ khóa, nghĩa là xác định phạm vi tìm kiếm dựa trên các từ khóa do người dùng nhập và khớp với lượng thông tin lớn có thể đáp ứng được ý định của người dùng.

Tìm kiếm AI dựa trên khả năng của mô hình lớn là tìm kiếm tạo sinh, trong đó người dùng có thể diễn đạt rõ ràng ý định của mình thông qua ngôn ngữ tự nhiên và nhận được câu trả lời được tổ chức và tinh chỉnh hiệu quả.

Ngoài ra, Tiangong AI Search sẽ sớm có khả năng tìm kiếm đa phương thức như hình ảnh và giọng nói, giúp giải phóng năng suất và cải thiện hiệu quả của người dùng ở mức độ lớn hơn; Sản phẩm này sẽ trở thành thế hệ cơ sở hạ tầng Internet và cổng thông tin siêu lưu lượng mới, mang đến những sản phẩm AI cấp ứng dụng sáng tạo, thông minh và đa dạng hơn.

Ôi, tôi thực sự không thể chịu nổi khi đọc những bài luận rập khuôn này.

Vì vậy, tôi có thể hiểu một cách đơn giản rằng đây là một loại công cụ tìm kiếm mới. Không giống như cách tìm kiếm truyền thống chỉ bằng từ khóa, công cụ này có thể "trò chuyện" với bạn. Nó hiểu được điều bạn thực sự muốn hỏi và sau đó đưa ra câu trả lời chu đáo hơn cho bạn . Trong tương lai, nó không chỉ có thể đọc văn bản mà còn có thể nghe giọng nói và xem hình ảnh để hỗ trợ bạn tìm kiếm.

Đột nhiên, một ý tưởng lóe lên trong đầu tôi: đây không phải chỉ là Bing được kết nối với phiên bản ChatGPT sao? Có chuyện gì mà phải ầm ĩ thế? Do đó, tôi quyết định phân tích vấn đề này từ ba khía cạnh để xem liệu có thực sự có sự khác biệt hay không.

02

1. Hiểu biết theo ngữ cảnh

Bối cảnh là gì? Nói một cách đơn giản, đó là liệu máy tính có thể hiểu chính xác các truy vấn phức tạp, nhiều cấp độ và mơ hồ hay không và liệu máy tính có thể duy trì tính mạch lạc theo ngữ cảnh trong các tương tác liên tục và các phiên hỏi đáp hay không.

Tôi bắt đầu bằng những từ ngữ mơ hồ. Từ mơ hồ bao gồm những từ mơ hồ, không chắc chắn có nhiều cách diễn giải và ý nghĩa khác nhau trong một câu. Những từ này không chỉ có thể kiểm tra khả năng phán đoán và xử lý các từ mơ hồ của sản phẩm tìm kiếm AI mà còn kiểm tra độ nhạy cảm của nó với văn hóa và bối cảnh.

Ví dụ:

Hôm nay tôi đã đánh mất nó, những lợi thế của Apple, độ cứng của cây bút chì, nơi có siêu sao, chiếc mũ xanh của Jay Chou, ký ức về cá vàng, vinh quang của nhà vua, ý nghĩa của việc làm việc, bạn đặt ra những câu hỏi này và xem điều gì sẽ xảy ra.

Sau nhiều vòng đánh giá, theo tôi, nếu so sánh phản hồi của nó với Baidu thì mạnh hơn nhiều, nhưng cũng có điểm yếu.

Ví dụ:

Liên quan đến việc tôi làm mất nó hôm nay, tìm kiếm Tiangong AI đã cung cấp cho tôi một số tài liệu tham khảo về "nó". Nó lý luận và bảo tôi rằng "mất đi những thứ quan trọng là điều đau đớn" và tôi nên học cách đối mặt với sự thật. Vì vậy, Thiên Cung có lý luận cơ bản.

Tuy nhiên, khi nói đến lợi ích của táo, bài viết không cung cấp bất kỳ thông tin nào về "sản phẩm Apple, công ty Apple" mà thay vào đó đưa ra một số câu trả lời về "táo" trong danh mục trái cây.

Khi nói đến "siêu sao ở đâu", Tiangong AI Search khá thông minh. Đầu tiên, nó giải thích rằng siêu sao là một khái niệm tương đối và nó phụ thuộc vào việc siêu sao mà bạn đang nhắc đến là một người hay một vật thể? Và đưa ra lời giải thích theo từng lĩnh vực.

Nhưng khi nói đến vấn đề "chiếc mũ xanh của Châu Kiệt Luân", nó chẳng mang lại cho tôi điều gì, nhưng nó thể hiện ý nghĩa của việc làm việc từ nhiều chiều hướng.

Vì vậy, tôi nghĩ rằng Tiangong AI Search đã thể hiện khả năng phán đoán và hiểu biết cao, đặc biệt là khi nói đến các truy vấn đa nghĩa, đa miền.

Nó vẫn còn một số điểm mù nhất định đối với một số vấn đề cụ thể, liên quan đến văn hóa hoặc đang thịnh hành; Điểm mù này có thể là do dữ liệu đào tạo cho thuật toán không đủ hoặc việc thiết lập mức độ ưu tiên của thuật toán không hoàn hảo khi giải quyết một số vấn đề cụ thể.

Nói tóm lại, nó khá tốt và đủ để giải quyết những thắc mắc thường gặp trong cuộc sống hàng ngày. Bạn chỉ có thế thôi sao? Chúng ta hãy chuyển sang vấn đề phức tạp hơn. ‍‍

2. Chỉ số kiến ​​thức sâu sắc

Kiến thức sâu rộng có thể được hiểu là những câu hỏi mang tính học thuật và chuyên môn cao. Bài kiểm tra này có thể xác minh liệu mô hình AI có thể cung cấp câu trả lời từ kiến ​​thức sâu sắc, phức tạp và có khả năng ít phổ biến và không công khai hay không.

Ví dụ:

Năm 2021, Vương Chí Viễn đã viết cuốn sách có tên "Tư duy lãi kép". Dựa trên khái niệm về lãi kép trong kinh tế, bạn có thể cho tôi biết sự khác biệt giữa hai khái niệm này không? "Faust" mô tả cơn khát kiến ​​thức và quyền lực của con người như thế nào? Hãy so sánh ngắn gọn với học thuyết siêu nhân của Nietzsche.

Nguyên lý của hiện tượng vướng víu lượng tử là gì? Giải thích giá trị ứng dụng của nó trong máy tính lượng tử; Theo góc độ kinh tế, hãy giải thích quy luật giảm dần giá trị hữu dụng cận biên của vốn và so sánh nó với khái niệm lợi ích cận biên.

Hoặc, nguyên tắc loại trừ cạnh tranh trong sinh thái học là gì? Bạn có thể giải thích bằng ví dụ thực tế không? Giải thích những ưu điểm của truyền thông dây đồng truyền thống trong nguyên lý hoạt động của truyền thông cáp quang.

Tôi lần lượt đưa ra những câu hỏi này và đoán xem sao?

Câu trả lời làm tôi sốc.

Về cuốn sách của tôi và tư duy lãi kép trong kinh tế, Tiangong AI Search cho rằng lãi kép do thị trường định nghĩa thuộc về khái niệm đầu tư, trong khi lãi kép của Vương Chí Viễn chủ yếu nói về sự phát triển cá nhân và ứng dụng các phương pháp tư duy, hoàn toàn khác nhau.

Về vấn đề "Faust", bài viết trực tiếp và đơn giản phác thảo lý thuyết siêu nhân của Faust và Nietzsche, sau đó định nghĩa lý thuyết này và nêu ra những điểm khác biệt chính.

Về vấn đề “quy luật giảm dần lợi ích cận biên, so sánh khái niệm”, lời giải thích cũng rất rõ ràng. Tuy nhiên, lý thuyết luôn làm tôi đau đầu, vì vậy tôi đã yêu cầu nó đưa ra một ví dụ và nó trả lời thế này: Giả sử bạn đang thưởng thức một bữa ăn ngon. Lúc đầu, bạn có thể cảm thấy rất đói và miếng thức ăn đầu tiên sẽ mang lại cảm giác thỏa mãn lớn lao. Đây là tiện ích cận biên.

Khi bạn tiếp tục ăn, cơn đói của bạn sẽ dịu đi và lợi ích bổ sung của mỗi miếng thức ăn sẽ giảm dần. Giống như khi bạn đã no, việc ăn thêm một miếng thức ăn sẽ không mang lại nhiều lợi ích và thậm chí có thể khiến bạn cảm thấy khó chịu. Đây là khái niệm về tiện ích cận biên giảm dần.

Bạn cảm thấy thế nào sau khi xem nó?

Ôi trời ơi, thằng mới vào nghề này thực sự có thể phân tích được. Tuy nhiên, tôi vẫn chưa hài lòng.

Sau đó tôi nói rằng tôi cần một số trường hợp mới và độc đáo có trong các báo cáo học thuật, bạn nghĩ sao? Nó thực sự cung cấp cho tôi nhiều thông tin hơn, bao gồm cả tài liệu tham khảo và thời gian.

Tôi cũng dành khoảng một giờ để đánh giá kiến ​​thức chuyên sâu trong nhiều lĩnh vực như văn học, vật lý, sinh học và kỹ thuật. Tôi không nói quá đâu, nhưng tôi rất hài lòng với kết quả.

Tuy nhiên, mặc dù tôi đánh giá nó là tích cực, điều đó không có nghĩa là nó có thể xuất sắc trong mọi lĩnh vực. Lấy ví dụ về thông tin chi tiết của các báo cáo học thuật. Mặc dù đã nêu trích dẫn và thời gian, nhưng không cung cấp phương pháp nghiên cứu chuyên sâu.

Điều này cũng có thể liên quan đến các vấn đề về "quyền riêng tư dữ liệu", nhưng không sao, chúng ta hãy tiếp tục và tìm hiểu những vấn đề phức tạp hơn. ‍‍

3. Học tập thích ứng và cá nhân hóa

Điều này có nghĩa là gì? Tôi muốn xem liệu "Tiangong AI Search" có thể tự điều chỉnh và trả lời chính xác hơn các câu hỏi hiện tại và tương lai của tôi dựa trên những câu hỏi tôi đã hỏi trong quá khứ và sở thích của tôi hay không, đồng thời cung cấp cho tôi những câu trả lời phù hợp hơn.

Nói một cách đơn giản, tôi muốn biết liệu chức năng tìm kiếm này có thể nhớ cách tôi đã sử dụng trước đây hay không và sau đó, dựa trên thói quen sử dụng trước đây của tôi, phục vụ tôi tốt hơn.

Ví dụ:

Tôi hỏi liệu nó có thể giới thiệu cho tôi một cuốn sách nhập môn về đầu tư không. Tiếp theo, dựa trên khuyến nghị, tôi hỏi thêm, tôi muốn biết về các kỹ thuật tiên tiến của đầu tư định lượng và hỏi thêm, "Những nhà kinh tế và nhà đầu tư nào ủng hộ các kỹ thuật này?

hoặc:

Nói rằng: Gần đây tôi cảm thấy chán nản và muốn xem thứ gì đó thư giãn; vài giờ sau, hãy hỏi lại: "Gợi ý cho tôi một bộ phim". Hãy quan sát xem liệu nó sẽ đề xuất một bộ phim thư giãn hay một bộ phim có thể giúp bạn cải thiện tâm trạng.

Tôi đã nêu ra những vấn đề tương tự. Sau nhiều vòng thử nghiệm, bạn đoán xem kết quả thế nào? Tôi lại bị sốc lần nữa.

Khi nói về sách đầu tư, họ giới thiệu cho tôi những cuốn như "Nhà đầu tư thông minh", "Thư từ Buffett gửi cổ đông", "Hướng dẫn đầu tư quỹ chỉ số" và "Cách đầu tư", đồng thời đưa ra nguồn, tất cả đều từ một số V lớn trên Zhihu.

Sau đó tôi hỏi, các kỹ thuật đầu tư định lượng nâng cao có được đề cập ở đó không? khi? Bài viết đưa ra một số báo cáo từ The Paper và Sina Finance sau năm 2023 và giải thích rằng tôi chưa tìm thấy bất kỳ kỹ thuật tiên tiến nào về đầu tư định lượng.

Tôi tiếp tục hỏi, ai đã đề cập đến điều đó và khi nào?

Bài viết đưa ra 6 câu trả lời về Zhihu và bản tóm tắt. Những bản tóm tắt này đến từ các nhà kinh tế, nhà quản lý quỹ đầu tư nước ngoài và thậm chí cả những người đoạt giải Nobel kinh tế.

Điều đáng nói là tất cả các câu trả lời này đều có nguồn tham khảo, điều này cũng nhắc nhở tôi rằng đầu tư định lượng có thể hơi khác trong thực tế và gợi ý rằng tôi nên tìm hiểu về các lý thuyết đầu tư khác nhau từ nhiều nguồn, sau đó đưa ra đánh giá dựa trên các điều kiện thực tế.

Rất tốt, đây là kết thúc của vòng hỏi đáp này.

Khi tôi thử đặt một loạt câu hỏi liên quan đến "khuyến nghị về giải trí và thư giãn", chẳng hạn như "phim được đề xuất", "phim truyền hình nổi tiếng", "tác phẩm tiêu biểu của một đạo diễn nào đó", v.v., nó đã cung cấp cho tôi câu trả lời chuyên nghiệp.

Tôi cũng yêu cầu nó nhớ sở thích của tôi, và khi tôi hỏi lại sau nửa giờ, nó vẫn có thể nhớ rõ sở thích của tôi.

Ví dụ:

Khi tôi nhắc đến đạo diễn Từ Tranh và nói rằng tôi rất thích "Lạc lối ở Nga", tôi hy vọng bộ phim sẽ ghi nhớ điều này.

Không lâu sau, tôi lại hỏi về những bộ phim liên quan đến Từ Tranh mà tôi có thể thích và nhận được câu trả lời: “Dựa trên phản hồi trước đó và dữ liệu tìm kiếm mới nhất, có vẻ như bạn rất thích Lost in Russia.

Tuy nhiên, các đánh giá trực tuyến về tác phẩm này lại có nhiều ý kiến ​​trái chiều. "Tiếp theo, nó cũng liệt kê ý kiến ​​của một số nhà phê bình phim về Zhihu và Douban cho tôi.

Tôi nghĩ nó khá tuyệt vời.

Tuy nhiên, tôi vẫn chưa hài lòng nên đã tiến hành một bài kiểm tra sở thích khác. Bài kiểm tra sở thích là gì? Hãy nói rõ một số sở thích của tôi, ví dụ, tôi thích phim khoa học viễn tưởng, tôi thích nghe nhạc rock và tôi quan tâm đến lịch sử hiện đại.

Và sau khi đã tìm hiểu, tôi có thể đi sâu hơn và hòa nhập hơn vào cuộc trò chuyện, đặt những câu hỏi liên quan đến sở thích đó và xem liệu nó có thể đưa ra câu trả lời phù hợp hơn với sở thích của tôi hay không.

Trong quá trình này, tôi cũng đã thử các bài kiểm tra kéo dài thời gian (sau nửa giờ, một giờ), vòng phản hồi (khi đưa ra câu trả lời, tôi cho biết tôi có thích câu trả lời của bạn không) và các câu hỏi tiếp theo (dựa trên câu trả lời ban đầu, quan sát xem câu trả lời có phù hợp hơn với sở thích của tôi không).

Ngoài ra, thử nghiệm liên miền (tôi cho nó biết sở thích nghiên cứu của tôi trong lĩnh vực tiếp thị, sau đó kiểm tra xem phản hồi của nó trong các lĩnh vực liên quan khác có bị ảnh hưởng bởi những sở thích đó không).

Ví dụ:

Tôi nói với nó rằng tôi đặc biệt thích nghiên cứu về hành vi và tâm lý người tiêu dùng trong lĩnh vực tiếp thị. Sau một thời gian, tôi hỏi: "Gần đây tôi đang học thiết kế. Có nguyên tắc thiết kế nào có thể hướng dẫn người tiêu dùng mua hàng và tạo ra trải nghiệm người dùng tích cực không?

Sau đó, tôi phát hiện ra rằng nó có thể kết hợp sở thích của tôi trong lĩnh vực tiếp thị với sở thích trong lĩnh vực thiết kế để đưa ra câu trả lời kết hợp giữa tâm lý tiếp thị và các nguyên tắc thiết kế.

Tuy nhiên, tôi cũng muốn kiểm tra khả năng tương tác đa phương thức của nó, ví dụ, cho nó đọc hình ảnh, đọc video và kết hợp video và văn bản. Tuy nhiên, những tính năng này hiện vẫn chưa có sẵn.

Bạn có thể thử ba khía cạnh trên.

Than ôi, hôm nay tôi đã bị AI đánh bại. Từ giờ trở đi, hãy gọi tôi là "Vương Tân Binh". Tôi sẽ không bao giờ nghi ngờ rằng AI chỉ là một tân binh nữa.

Nhưng rồi, tôi không biết đó là do hệ thống đề xuất hay là do nó đang dần hiểu tôi, nhưng tôi phải nói rằng trải nghiệm này thực sự khiến tôi bị sốc.

Trước đây, tôi luôn cảm thấy rằng giao tiếp giữa AI và con người chỉ là trao đổi mã và logic một cách lạnh lùng. Bây giờ, tôi cảm thấy như nó đang "lắng nghe" tôi và "hiểu" tôi.

Cảm giác như đang trò chuyện với một người bạn thực sự, người biết bạn thích và không thích điều gì và có thể đưa ra cho bạn những câu trả lời và gợi ý thực sự có giá trị.

Mặc dù vậy, tôi vẫn giữ được bình tĩnh và khách quan. Đây chỉ là sản phẩm của máy học. Nó thực sự không “hiểu” tôi. Trong cuộc sống, bạn và tôi đều giống nhau. Chúng ta vẫn cần một “bạn gái” và không thể dành mỗi ngày trong thế giới AI.

Nói một cách thẳng thắn, nó chỉ có thể hiểu và dự đoán một phần nào đó về thói quen truy vấn và sở thích của tôi, nhưng sức mạnh kỹ thuật đằng sau nó thực sự đáng ngưỡng mộ và suy nghĩ.

03

Tóm lại:

Tương lai sẽ không phải là Internet+ mà là AI+.

Nhân tiện, cuối cùng tôi đã hỏi, thời gian đào tạo của bạn là khi nào? Nó bảo tôi rằng tôi không cần phải luyện tập, tôi đang ở thời gian thực, và tôi cảm thấy như nó đang khoe khoang.

Vì vậy, khi tôi hỏi lại về ngày hôm qua, nó trả lời, "Hôm qua là ngày 22 tháng 8 năm 2023, ngày sinh của Đặng Tiểu Bình. Tôi hy vọng thông tin này sẽ hữu ích với bạn." Bạn nghĩ sao?

Tác giả: Vương Chí Viễn

Nguồn tài khoản công khai: Vương Chí Viễn