AI搜索

AI搜索正从简单的答案生成转向更智能、更个性化的信息检索。近期进展集中在两大方向：一是搜索架构的创新，如Perplexity推出的“Search as Code”模式，让AI模型自己编写Python脚本来构建动态搜索管道（Perplexity 的“Search as Code”让 AI 模型自己写搜索管道），其Deep Research系统基于此架构，在性能上超越传统方案（Perplexity Deep Research 基于 Search as Code 架构，性能超越传统方案）；同时，AnySearch等工具免费开放，旨在解决研发场景中信息广度与置信度的问题（AnySearch 免费开放，解决研发 TL 信息广度与置信度问题）。二是商业模式与合规的博弈：德国法院裁定谷歌须为AI搜索概览内容承担直接责任（德国法院裁定：谷歌须为AI搜索概览内容承担直接责任），而谷歌允许网站退出AI搜索结果，但多数网站别无选择（Google 允许网站退出 AI 搜索结果，但多数别无选择）。此外，谷歌还在测试Chrome中直通AI模式（谷歌测试Chrome搜索直通AI模式，跳过传统结果页），并推出Ask YouTube对话式搜索（Google 推出 Ask YouTube 对话式搜索，面向 Premium 用户）。用户对AI搜索的抵触情绪也在上升，DuckDuckGo推出了“无AI搜索插件”（DuckDuckGo 推出“无 AI 搜索插件”，应对谷歌 AI 化引发用户反感）。同时，小红书也推出了AI搜索助手“点点”PC版（小红书推出AI搜索助手“点点”PC版），表明AI搜索正成为各平台的标配功能。当前焦点在于搜索结果的准确性、版权责任以及用户选择权的平衡，未来能否出现既满足深度需求又尊重用户偏好的产品，值得持续观察。