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GPT-4被曝进入微软必应搜索,几周内完成

GPT-4被曝进入微软必应搜索,几周内完成

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丰色 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

微软将在未来几周内就把ChatGPT整合进必应搜索。

且是最新的GPT-4版本。

OpenAI相关工作人员向外媒Semafor Technology透露,该版本最大的特点就是速度更快,不会像现在这样经常卡几分钟才出结果。

除此之外,给出的回复也会更加细节,更像“人”。

不少观点表示,此举可能让互联网搜索领域形成新的竞争格局,必应搜索有望对谷歌“老大哥”的位置发起一番挑战。

而除了搜索,微软刚刚还再次重申Office办公全家桶、云计算Azure等所有产品都要整合ChatGPT,可以说是有“All in ChatGPT”那味了。

现在,就问谷歌,它慌吗?(狗头)

必应+GPT-4,微软OpenAI联手“搞事”

OpenAI和微软的合作从2019年就开始了。

当时带着10亿美元入资的微软,合作前提就是“有权将OpenAI的部分技术商业化”。

最近再投100亿美元之后,它俩的关系就更加紧密了。

看到ChatGPT的巨大潜力之后,微软在上个月就已经表示要将ChatGPT的能力整合到必应搜索里。

这次是确定了大概时间,以及采用的是GPT-4版本(该版本还未公开发布)

为了接入搜索引擎进行商业化,新版本主要解决的问题就是怎么更快、更经济地运行起来。

目前ChatGPT的“慢”,网友们都是有目共睹,吐槽随处可见。(当然也有说法是想让用户付费,付费后就能快起来)


好消息就是,“响应查询快”将成为GPT-4最大的特点。

而在成本方面,OpenAI的CEO Sam Altman曾透露,ChatGPT每搜索一次,就耗费大约几美分。

谷歌方面,尽管不少人都表示必应接入ChatGPT很可能挑战它在搜索领域的主导地位,但谷歌的态度还是很“谨慎”的:

一开始其实并没有着急推出类似ChatGPT的竞品,主要是在声誉方面有所顾虑。

据CNBC去年12月的消息,鉴于ChatGPT的火爆,谷歌员工在全体会议上提问高管:

我们自己开发的LaMDA(大型自然语言对话模型)已经上线了一段时间(但没有出现这么大的起色)是否代表谷歌已经错失了发展AI聊天机器人技术的良机?

对此,大老板皮查伊和AI负责人Jeff Dean表示,公司有类似能力(做出一个ChatGPT),但一旦出现问题,要付出的成本会更高,因为得保证用户通过AI从谷歌得到的答案是值得100%信任的。

言外之意,类似ChatGPT的AI有时候很容易胡说八道,给出错误答案(OpenAI CEO都承认)

但由此造成的对用户的误导,对于谷歌来说,声誉风险更大,导致他们“比小型初创公司更保守”。

不过皮查伊也在会上表示:

2023年是AI用于对话和搜索的“转折点”。

因此,尽管风险多多,谷歌还是被“逼”着改变了计划。

据纽约时报消息,就在一个多星期前,皮查伊和已经退出了日常管理工作的两位创始人(拉里·佩奇和谢尔盖·布林)开了一场会,最终批准了在谷歌搜索引擎中加入AI聊天机器人的计划。

这不,听说这两天他们就已经在测试自家的新聊天机器人了。

另外,事实上,谷歌确实也不得不采取行动,因为他们的搜索业务已经出现了增长放缓的情况:

2022年仅比上年增长4%,增速已经比不上广告业务了。

当然,瘦死的骆驼也比马大,数据统计,尽管相比过去三年有所下降(89.95%),谷歌搜索2022年的全球市场占有率仍高达83.84%。

必应的市场份额则在2022年从3.99%上升到了8.88%

One More Thing

Semafor本次独家消息还透露,OpenAI这边还计划推出一款移动端的ChatGPT应用程序,希望进一步扩大用户群体。

ChatGPT,真的杀疯了啊~

参考链接:
[1]
https://www.semafor.com/article/02/01/2023/chatgpt-is-about-to-get-even-better-and-microsofts-bing-could-win-big
[2]https://www.windowscentral.com/software-apps/microsoft-bing-reportedly-getting-chatgpt-4-in-the-coming-weeks
[3]https://www.windowscentral.com/software-apps/google-search-may-feature-a-chatgpt-rival-after-all
[4]https://www.cnbc.com/2022/12/13/google-execs-warn-of-reputational-risk-with-chatgbt-like-tool.html

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