OpenAI再次上演了GoogleBard出糗的一幕，SearchGPT官方震撼演示却被外媒曝出低级错误。另有神通广大的开发者甚至扒出内部源码，揭秘了背后搜索机制。网友最新一手实测，AI秒级回复让全网惊呆。

SearchGPT发布刚过两天，已有人灰度测试到了。

今天，网友Kesku自制的demo全网刷屏，SearchGPT结果输出如此神速，让所有人为之震惊。

当询问Porter Robinson出了新唱片吗？

只见，SearchGPT眨眼功夫之间，即刻给出了答案“Smile”，最后还附上了链接。

再来看移动版本的回答速度，回答延迟几乎为0。

评论区下方，震惊体铺屏。

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

在回答“8月在北卡罗来纳Boone举办的音乐节”的问题时，SearchGPT竟弄错时间，出现了幻觉。

说好的，要取代Google呢？

全网一手实测来了

Kesku自己测试的另一个demo，呈现了SearchGPT的小部件。

她发现的一个现象是，SearchGPT倾向于强烈关注搜索结果。

“有时就需要明确告诉它，自己想要做什么，而不是想从网上得到什么”。

比如询问它伦敦天气，SearchGPT先给出了未来七天的天气预报。

在伦敦野餐的最佳时间和地点有什么，类似小部件的形式给出了几个备选项。

Kesku还在移动端测试了一些例子。

查询英伟达股票，会给出英伟达股票整体的可视化图，随后给出了一些分析。所有股票信息都被无缝集成在页面中。

输入一首歌名“Never Gonna Give You Up”，然后直接给出了YouTube歌曲视频，不用跳转到其他网页，在一个页面就可以听歌、看视频。

除了搜索功能，网友还乐此不疲地进行“人性化测试”——

“你怎么样”？

“作为一个AI语言模型，我没有感情，但我在这里并随时准备帮助你解答问题。今天我能为你提供什么帮助”？

“给我讲一个笑话”

一个英语世界的经典双关梗就此出现——

“科学家不信任原子。为什么科学家不信任原子？因为它们构成了一切！”

网友现场出题

眼馋的网友们，纷纷在评论区出题，让帖主帮忙测试。

第一位网友问道，“它支持地区和新闻吗，比如来自TestingCatlog的最新新闻”。

Kesku测试后表示，“它可以通过IP地址或精确位置为你提供本地信息（后者默认是关闭的，可以在设置中选择开启）——比如『我附近的电影院』这样的查询效果很好”。

“帮忙试一下其智能体搜索的解释能力”。

SearchGPT在给出关于高带宽存储器的解释中，蓝色标出的内容，是参考解释。

你能尝试搜索一些付费墙后面的文章吗？那些最近与OpenAI签署了合作伙伴关系的文章。

Kesku给出了一篇文章的内容， 不过貌似还是不能越过付费内容，仅是给出了文章的总结。

更细节的内容，依旧无法看到。

你能尝试搜索“Yandex月活跃用户数”吗？

我想看看，当它找不到我想要的确切答案时，它是否会承认自己找到了日活跃用户数（DAU），而不是月活跃用户数（MAU），还是会像copilot那样装糊涂，只是复制粘贴整个搜索结果而忽视实际查询。

Kesku搜素后的结果如下所示：

显然，根据提问者问题，SearchGPT给出了回答。

“与Perplexity相比如何”？

Kesku称暂时还未测试复杂的任务，不过非常喜欢目前测出的结果。

在下面提示中，她直接问道“谁是Kesku”这么小众的问题。

没想到，SearchGPT给出了正确的解答，Perplexity却回答错误了。

有网友对此评价道，“很酷的演示！也许SearchGPT能在本地搜索领域带来一些变革？它能帮助你在现实世界中完成事情。从外观来看，它有很好的数据源、简洁的小部件，而且速度超快。不知道与Google相比，他们能把每次查询的成本降低到多少”？

揭秘SearchGPT搜索机制

科技媒体TestingCatolog也率先进行了内测，并揭开了SearchGPT搜索机制的一角。

与当前ChatGPT提供的通用Bing搜索功能不同，SearchGPT更擅长提供实时信息。

虽然仍旧依赖Bing的索引，但SearchGPT将会有自己的网络爬虫（类似Perplexity），用于动态获取实时数据，从而克服Bing速度较慢的问题。

甚至，TestingCatalog还挖出了SearchGPT的源代码，并在评论区信誓旦旦地表示“绝对准确，我有内部人士。”

源代码不仅露出了Bing的接口，而且可以发现，搜索结果由多模态模型提供支持。

虽然看不出其中具体的处理流程，但调用的模型应该具有自动理解图像的功能。

官方演示大翻车，OpenAI惨遭打脸

就在网友们兴致勃勃地试用时，《大西洋月刊》却站出来泼了一盆冷水——SearchGPT在官方demo中有明显的搜索结果错误。

用户给出的搜索问题是“8月在北卡罗来纳Boone举办的音乐节”。

这个问题其实很难体现SearchGPT相对于传统搜索引擎的优势。同样的问题如果抛给Google搜索，也能给出相差无几的结果。

比如SearchGPT放在首行的“阿巴拉契亚夏季节”（An Appalachian Summer Festival），也同样是Google搜索的第二位结果。

但尴尬的是，标题下方的AI摘要把一个关键信息弄错了——经主办方确认，音乐节举办日期为6月29日～7月27日。

如果你按照SearchGPT给出的信息去买票，将一无所获——7月29日～8月16日恰好是售票处正式关闭的时段。

OpenAI发言人Kayla Wood已经向《大西洋月刊》承认了这个错误，并表示“这仅是初始的原型，我们将不断改进。”

这个错误让人不禁想起Bard曾经造成的惨剧。

2023年2月，Google推出了这个聊天机器人产品以对抗ChatGPT，但首次亮相就出现了事实性错误，导致Alphabet股价当天暴跌9%，市值瞬间蒸发1000亿美元。

Bard称James Webb太空望远镜拍摄了系外行星的第一张照片，但实际上这个功绩属于欧洲南部天文台的VLT

但好在，OpenAI没有股价可跌，而且仅开放内测的做法也是相当谨慎。毕竟有Google的前车之鉴，可以预料到，LLM这种错误几乎是无法避免的。

即使OpenAI能够找到方法大幅减少SearchGPT的幻觉，但面对庞大的访问量也是“杯水车薪”。

假设幻觉率仅为1%（这个比率很难达到），按照Google的规模，也会导致每天产生数千万个错误答案。

更何况，我们目前还没有发现足够可靠且有效的方法，来消除LLM的废话和幻觉。

而且，Andrej Karpathy大佬曾经在Twitter上表达过这样的观点：“幻觉并不是bug，而是LLM最大的特点。”

Karpathy将LLM比喻为“梦想机器”：我们用prompt引导模型“做梦”，再加上对训练文档的模糊记忆，就得到了生成结果。

虽然大多数时候生成结果是有用的，但既然是“梦境”就有可能失控。当LLM做梦进入有事实错误的领域时，我们就会给它贴上“幻觉”的标签。

这看起来是个bug，但LLM只是做了它一直在做的事情。

这种机制和传统的搜索引擎完全不同。后者接收提示后仅仅是逐字返回数据库中最相似的文档，因此你可以说它有“创造性问题”，因为搜索引擎永远不可能创造新的回应。

根据Karpathy的说法，我们就很难指望由当前LLM驱动的AI搜索能生成100%真实准确的结果。

那么这场搜索引擎的变革会怎样展开？LLM的“梦境创意”和传统搜索引擎的真实可靠，究竟是共存下去，还是会“你死我亡”？