何时该用、何时不该用 AI 搜索网页

如果你用过 Claude、ChatGPT 和 Gemini 这类工具，就会注意到，除了它们所做的其他一切之外，这些 AI 聊天机器人还能替你搜索网页。取决于你要找什么，通过聊天机器人往往更容易找到更相关的结果，这或许能解释为什么谷歌如此热衷于为自己的搜索引擎力推 AI 模式。

当被要求搜索网页时，这些机器人的最新版本会把传统网页搜索的元素（它们本质上只是在替你用谷歌搜索）与它们能从训练数据中提取的知识结合起来。随后，一切都会被包装并格式化成如今人们熟悉的、精致的生成式 AI 风格。

差异恰恰出现在传统谷歌搜索之上叠加的 AI 元素上，而这意味着 AI 驱动的搜索未必总是最佳选择。

如果你查的是简单且广为人知的内容——比如帝国大厦的高度——那么 AI 搜索相当稳妥。这类信息不仅在网上容易获取，而且大语言模型所偏好的“自动纠错”式概率模式意味着，你看到的结果几乎必然包含正确信息。

如果你只需要快速查一下，AI 没问题。不过，问题越冷门，你就越需要仔细审视答案。如果你问的是不太为人所知的事情，比如某部冷门电视节目中排在第五位的演员，网上可能只有一两处提及，而 AI 可能会选错。

AI 搜索通常能答对基本常识。图片由 David Nield 提供

斯坦福大学近期研究得出的一个要点是：当 AI 找到准确来源时，它非常擅长从中提取正确信息。它容易出问题的地方在于找不到准确来源（要么因为根本没有，要么因为查询被误解），却仍然给出一个自信的答案。

当你的查询比较复杂、标准谷歌搜索无法解析时，AI 搜索也很有帮助，例如：“我想知道旧金山最适合五口之家、花费不超过 200 美元的餐厅。”面对这样的搜索，AI 能够查询并整合多个来源，然后给出综合得当的答案。传统网页搜索只会给你一列蓝色链接，而这些链接很可能只是按更基础的标准对旧金山餐厅进行排名。

不过，来源仍然至关重要。AI 机器人从未去过旧金山，也没在那里吃过饭。它们依赖的是网上由去过的人撰写的公开记述。如果没有完全匹配的页面，它们会寻找相关词语（如“实惠”或“家庭”），并生成一个答案。

当需要整合多个来源时，AI 搜索往往表现良好。图片由 David Nield 提供

对于网上信息丰富的查询，比如旧金山餐厅，AI 网页搜索会显得非常有用。对于不太热门的目的地和更具体的请求（“星形餐桌”），你需要更谨慎地对待结果，因为此时 AI 串联信息的方式会变得不那么可靠。

因此，前提是你始终应该做某种形式的复核，AI 网页搜索最适合那些常见、且很可能在网上找到大量准确、最新信息的查询。无论是在处理搜索查询的方式上，还是在整合并综合答案的方式上，AI 聊天机器人都比用谷歌搜索有了显著升级。

生成式 AI 机器人和 LLM 的构建方式决定了它们在改写、综合和总结时表现最佳。但这些过程也可能引入错误。如果你的搜索需要精确细节（比如名人引语、报告中的数据或设备规格），传统谷歌搜索可能效果最好。

如果你希望对所使用的来源拥有完全控制权，去谷歌按老办法搜索也可能更好。把网页搜索交给 AI 很方便，但你是在依赖它们正确理解你的搜索、找到合适的来源，然后从这些来源中提取准确信息。这节省了时间，但也更不透明。

AI 搜索会给你一个答案——但它使用的来源是你信任的吗？图片由 David Nield 提供

例如，如果你知道自己最信任哪些科技新闻网站，你可以在传统网页搜索中优先选择它们，而 AI 可能无法做到这一点。加州大学圣迭戈分校的研究人员发现，AI 网页搜索有时会选择某些来源，是因为它们与查询更相关，而不是因为它们被评定为更具权威性。

这意味着，如果 AI 认为个人博客更贴近用户实际搜索的内容，它可能会选择个人博客而非专业医疗网站。而在浏览传统搜索结果列表时，你做出这种选择的可能性要小得多，因为你通常会选择自己最信任的那个。

传统搜索仍然占优的其他领域包括突发新闻（AI 抓取的数据在时效性上有时会滞后），以及绝对不能出错的高风险搜索——例如与健康、法律或财务相关的搜索。

对于可能让你身陷囹圄的答案，你最好自己多做些研究。David Nield 提供

如果你确实觉得需要采用 AI 方式，务必对聊天机器人使用的来源进行双重甚至三重核查，这些来源应该已在答案中附上链接。如果你有任何疑问，可以要求 AI 澄清某个信息的来源，以确保它不是 LLM 编造出来的。

当然，传统的谷歌搜索仍然可能在网络上搜到虚假信息，但在没有聊天机器人介入的情况下，你更有能力辨别哪些是真实准确的、哪些不是。对于准确性比便利性和速度更重要的查询，传统的网页搜索方式仍有一席之地。

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