5 月 30 日，騰訊的 AI 助手應用「騰訊元寶」上線。因為可以引用公衆号文章，内容生态品質較高，AI 搜尋賽道雖然卷生卷死，姗姗來遲的元寶仍然被看好。
7 月 1 日，元寶迎來大更新：上線「深度搜尋」模式，手機 app 更新到最新版本即可使用。
所謂的「深度搜尋」，其實就是讓 AI 助手更聰明，延伸你的問題，回答得比基礎搜尋更廣泛和深入，還能同步生成内容大綱、思維導圖等 J 人狂喜的格式。
這聽起來有點耳熟，國内外的 AI 搜尋都有類似的功能——Perplexity 的「Pro」搜尋、秘塔的「深入」和「研究」搜尋，天工的「增強」和「研究」搜尋……
總是略慢半步的元寶，能否真的後來居上？
認真答題還是狂水字數，隻有一線之隔
首先需要說明，「深度搜尋」不是事先可選的模式，元寶先照常回答你的問題，再有幾率提供「深度搜尋」的一鍵生成選項。
比如，當我給元寶發個連結，讓它總結公衆号文章的内容，「深度搜尋」就沒有出現。
接下來正式開始，先來一個熱身題：City 不 City 是什麼梗？
這個梗出自外國部落客@保保熊，形容一個地方城市化、現代化、洋氣，借着最近外國遊客到中國旅遊的東風，席卷了網際網路。
元寶精準地找到了梗的出處，解釋了基本和引申含義，以及它如何被更多短視訊化用。參考的資料還很新鮮，其中一篇公衆号文章，就比我發出問題早了 2 個小時左右。
不過，這是元寶用基礎搜尋就可以做到的事情，重頭戲是一個金光閃閃的選項——「深度研究該問題」。
點選一下，元寶直接呈上了一份研究報告，不厭其煩地解釋了這個梗的流行原因和社會影響，列出了大綱、腦圖、相關人物。
但是，元寶的回答太啰嗦了，段落之間不少意思重複的表達，仿佛大學學生論文，擠一擠都是水分。
4 張截圖也截不完！
然後，我拿同樣的題目，用秘塔的「深入模式」再搜尋了一遍，給出的結果也有大綱、腦圖、相關事件和人物等，甚至還能生成 PPT，但看着更言簡意赅，重點也沒有遺漏。
圖檔來自：秘塔
選擇秘塔作為對照組，是因為它在國産 AI 搜尋裡口碑較好，引用信源豐富，也支援腦圖和大綱。拿秘塔的「深入模式」和元寶的「深度搜尋」對壘，相對公平。
再來一個進階題：2024 年 6 月，海内外的 AI 生成視訊工具有哪些重大的進展？
元寶先拒絕回答，說這是「未來」的事情，叫我自己動手。哪怕訓練資料沒有那麼新，但它可以聯網搜尋啊！當我提醒了元寶，它終于反應過來，列出了可靈、Luma 等工具。
然後再進行「深度研究」，元寶亂答一通，可能因為對提示詞和上下文的了解混亂，同時回答了我兩個問題：哪些 AI 可以聯網搜尋，以及 AI 生成視訊工具的發展情況。
了解能力比較松弛，但延伸角度又彌補了這一部分，元寶介紹了其中一些工具的具體使用方法，并且思考了 AI 生成視訊可能存在的風險，又實用，又懂升華。
再用秘塔的深入模式搜尋，一次輸出的答案就很不錯，每個工具的釋出都标注了時間，旁邊的大綱引申到了更多非六月釋出的工具，以及對整個行業的展望，詳略得當。
圖檔來自：秘塔
其實在體驗過程中，元寶的「已讀亂回」不隻出現了一次。
當我提問全球首款內建 GPT-4o 的智能眼鏡，在「深入搜尋」模式下，除了眼鏡本身，元寶還介紹了 GPT-4o 在其他領域的應用，甚至提到了 GPT-4o 的競争對手 Gemini。
如果我是閱卷老師，會覺得 AI 是在堆砌材料，有偏題嫌疑。同學，我們的核心是智能眼鏡，要麼縱向介紹發展曆史，要麼橫向比較競品，而不是瘋狂拓展支線劇情。
接下來試試元寶的舒适區。騰訊說了，在科研、财經等專業場景下，深度搜尋的效果更突出。是以，來一道學術型的題目：近期的多起 Manner 咖啡員工與顧客沖突事件，可以用哪些社會學理論解釋？
這一次，元寶回答得還不錯，提到了異化、情緒勞動、資本監控和勞動者困境等理論，并引導我們思考：Manner 事件是否反映了更廣泛的社會問題？
再把問題交給秘塔的深入模式，搜尋範圍選擇學術，回答得比元寶思路更開闊、更能扯淡，看起來學術含金量更高。
圖檔來自：秘塔
根據以上題目的測試結果，再結合使用感受，小結一下深度搜尋的特點：
1. 并非每個問題都需要深度搜尋，有時反而顯得資訊備援、邏輯雜亂、重點不突出。
2. 在有限的題目範圍内，元寶的深度搜尋表現不如秘塔的深入模式。（歡迎大家提出自己的意見）
3. 元寶的參考資料是第三方網站以及公衆号文章的混搭，在有限的題目範圍内，公衆号生态沒有展現出明顯優勢，高品質的信源固然重要，但模型能力也重要，對上下文的了解出錯，直接拉低輸出結果。
4. 深度搜尋的加載速度慢，字數又多，生成近 3000 字的完整答案需要 1 分多鐘，等得讓人心急，如果想要邊看内容、邊等待加載完畢，操作也不太友善。
AI 搜尋，讓少數的問題被更多地思考
不約而同地，AI 搜尋産品都在往更縱深的方向卷，「深度搜尋」「研究」「增強」……
這些不明覺厲的字首，明确了 AI 搜尋的定位。它們不完全取代傳統搜尋，而是有自己的賽道，更深入了解使用者的查詢意圖，提供更精準完整的搜尋結果。
資料顯示，目前在大模型相關産品的使用中，超過 65% 的使用者需求集中于提升工作與學習效率，其中「搜尋問答」需求占比高達 45%。
如果隻是在手機上找到某個網站、某條新聞，AI 搜尋和傳統搜尋差别不大。
比如，相比通過輸入「7 月 4 日生成式 AI 大事件」、在騰訊元寶了解今天的大新聞，我覺得還是愛範兒和 APPSO 的早報更有價值。
人類編輯的資訊篩選、總結乃至排版審美，更勝滿屏都是字的 AI 一籌。
但找到和某個主題相關的文章、視訊、圖檔、資料，對播客、論文等針對性搜尋，生成調查報告、思維導圖和 PPT，就是 AI 搜尋的強項了。
AI 搜尋不僅是搜尋，也是研究和總結，有些像我們編輯把選題擴充成提綱再寫成文章的過程。
基于這個角度，我向元寶提問：介紹幾款類似網易有道 Echo 的海内外 AI 口語教學 app。
提問的是事實本身，我想知道，進行深度搜尋後，元寶的延伸角度會是什麼，能否抽出一些可用的觀點？結果比較正常，還是圍繞着某個 app 的特色功能、收費标準。
我決定進一步追問，把這些 app 關聯起來：這些 AI 口語教學 app 有哪些共同的特點？反映使用者對口語學習的什麼需求？
這次，元寶給我的答案好多了，總結了個性化學習、即時回報、模拟真實對話場景、學習資源豐富等特點。
延伸角度也有意思，變得更加具體可感，關注到了時效性，以及使用者群體：2024 年最新的 AI 口語教學 app 有哪些新技術應用？哪些 AI 口語教學 app 适合初學者使用？
AI 搜尋查找資料的能力固然強大，但也要我們引導，才能給出有用的「你可能還想知道」「你可能還想問」。在這個過程裡，我們也在思考。
AI 搜尋頭把交椅 Perplexity 的 CEO 在專訪中說過，大多數問題隻需網際網路搜尋就能解決，少數問題要額外思考。
這個觀點很适合用來破解 2024 年的一道聯考作文題：随着網際網路的普及、人工智能的應用，越來越多的問題能很快得到答案。那麼，我們的問題是否會越來越少？
古希臘哲學家芝諾将人的知識比做圓圈，圓圈裡面是已知的，圓圈外面是未知的，我們知道的東西越多，圓圈也就越大，外沿也就越長，我們不知道的也就越多。
因為 AI，得到答案的過程更快了，同時也有更多問題随之而來。也是因為 AI，那些少數的、需要額外思考的問題，我們可以走得更遠。
張成晨
利若秋霜，辟除兇殃。 工作郵箱：[email protected]
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