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您的位置: 文學城 » 新聞 » 生活百態 » “AI搜索功能很強大,但我也不想用了”

“AI搜索功能很強大,但我也不想用了”

文章來源: 聽筒Tech 於 2025-07-05 09:31:02 - 新聞取自各大新聞媒體,新聞內容並不代表本網立場!
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盡管巨頭的競爭依然火熱,但毋庸置疑的是,AI搜索正麵臨最割裂的時期。

7月2日,在百度AI Day開放日上,百度搜索宣布進行十年來最大改版,從搜索框、搜索結果頁到搜索生態全麵革新。諸多的報道指出,百度的此次變革,“從產品形態到商業模式,從用戶體驗到開發者生態,全都重做一遍。”

當然,不僅僅是百度,今年以來,AI搜索依然是頭部企業的必爭之地。不久之前,蘋果傳出要收購明星創業公司Perplexity AI,為未來的AI搜索引擎加碼。除此之外,穀歌等巨頭亦在持續重塑搜索形態。

不過,遺憾的是,一邊是巨頭白熱化的“技術變革”,一邊卻是普通用戶的“望而卻步”。

一位網絡原住民馬少便直言,盡管市場都在傳導“技術的進步”,但他隻感受到了AI應用的“退步”或“停滯”。

僅就AI搜索和AI聊天而言,這是馬少常用的AI功能,實際上,這也是市場上AI最為普遍的應用功能。但這兩個普通用戶最常接觸的產品,似乎離用戶需求越來越遠。

“原來下載的AI聊天軟件早就卸載了,AI搜索現在錯誤百出,也不敢用了。”當然,這並不是馬少一位網民的感受。在社交平台,對AI搜索的幻覺“吐槽”的相關內容,比比皆是。

一位互聯網大廠的AI從業人士林強對普通用戶的失望表示理解,在他看來,如今的現狀是,AI產品的開發,與普通用戶的需求脫節,“事實上,AI開發已經陷入困境。諸多開發是在大模型的基礎上進行簡單的調優,甚至沒有去調研過真正的市場需求。”

“目前的AI開發,主要的目的是‘如何盡快實現商業化’,說直接點,是為了‘搞錢’,而不是解決‘普通用戶的需求’。”林強直言,這是導致“普通用戶感受不到AI技術的進步”的本質所在。

但於馬少等普通用戶而言,“真正的好產品,難道不應該是符合大眾需求的嗎?”

很顯然,就目前而言,橫亙在“林強”和“馬少”之間的這道巨溝,還難以跨越。

-01-

決定拋棄AI搜索的普通用戶

“盡管諸多巨頭都唏噓自己的技術多厲害,但作為普通用戶,我還是決定拋棄AI搜索。”

作為網絡原住民,95後馬少直言,在過去的半年,作為普通用戶,他最大的體會是,在應用層麵,尤其是最常用的AI搜索,是在倒退,而不是在進步,“AI搜索的錯誤率和胡說八道,已經到了令人發指的程度。”

馬少告訴《聽筒Tech(ID:tingtongtech)》,以最常用的DeepSeek

為例,“但凡稍微專業一點點的搜索,幾乎都會出現幻覺。”

如馬少所言,《聽筒Tech》近期測試了多個市場上常用的AI搜索。

在DeepSeek中,搜索“目前市場上美黑產品情況”時,DeepSeek總結出了目前市場上“主流美黑產品形態對比”,並製作成表格。

但遺憾的是,DeepSeek所總結出的產品,如雅詩蘭黛、完美日記、花西子等,甚至並沒有推出相關的“美黑產品”。很顯然,DeepSeek是將市場上的防曬產品作為“美黑產品”進行了總結歸納。

圖:DeepSeek所總結的“主流美黑產品形態對比”

來源:DeepSeek 《聽筒Tech》截圖

對此,馬少直言,不僅僅是DeepSeek,實際上,目前市場上普通用戶使用的AI搜索,幾乎都存在這種現象,“即便是最新更新的百度文小言,同樣不能避免這種現象。”

在馬少的建議下,《聽筒Tech》對文小言進行了簡單的測試,在搜索“中國吊帶出口東南亞的產業情況”時,文小言總結出了相關的數據,“2025年東南亞電商大促數據顯示,中國產女士吊帶在Lazada、Shopee等平台的單日成交峰值突破50萬件”。

圖:文小言的相關搜索結果

來源:文小言APP 《聽筒Tech》截圖

為了保障數據的準確性,《聽筒Tech》在多個搜索軟件中對數據來源進行了檢索,但遺憾的是,並沒有找到完整的數據來源。帶著質疑,《聽筒Tech》點擊了“問小言”考證數據來源,得到的卻是如下答案。

圖:文小言的相關搜索結果

來源:文小言APP 《聽筒Tech》截圖

這便意味著,文小言在相關資料的基礎上,自行杜撰了相關數據。

對此,馬少表示,“習以為常。”他直言,如果不是對相關知識具備一定的認知,這些數據往往會被采用,並反投入數據庫,“然後,搜索產生的結果便會錯得越來越離譜。”

“作為AI產品的基礎功能,AI搜索的準確率不升反降,這是一件令人無法理解的事情。”在馬少看來,盡管AI技術始終在進步,諸多企業,尤其是大廠都在聲稱投入了多少資金,但作為普通用戶,時至今日,他始終沒有感受到明顯的改變。

實際上,馬少所言並不是危言聳聽,在社交平台,越來越多的網友吐槽AI搜索的“離譜”,“AI搜索將幾位名人的名言排列組合,杜撰了一位所謂的‘名人名言’”、“N年前的數據,改寫成了2025年的數據”等等吐槽,在社交平台比比皆是。

-02-

“為什麽AI搜索會越來越離譜?”

實際上,AI搜索的“離譜”,不僅僅是對普通用戶造成困擾,也導致了諸多不明真相的用戶因輕信AI的結果,導致“謠言滿天飛”,並產生較大的不良影響。

以近日引發熱議的“DeepSeek就AI模型違規關聯向王一博道歉”消息為例。近日,諸多消息稱,DeepSeek因內容審核疏漏,將王一博與近期相關案件進行了不當關聯,損害了其名譽,並已作出正式道歉。

但隨後,消息核實稱,DeepSeek官方從未發表過道歉聲明,部分媒體發布的所謂聲明截圖,竟然本身就是AI生成的文字。聲明中所提及的法律判決書,在中國裁判文書網上也檢測不到。然而,這則信源存疑的消息,仍然引發大量平台、媒體轉發。

更重要的是,據報道稱,有網友向其他的AI大模型詢問該事件,得到的答案也是,DeepSeek的確因為違規關聯“李愛慶腐敗案”向王一博道歉了。

7月4日,《聽筒Tech》同樣在目前主流AI通用大模型中,以“DeepSeek的確因為違規關聯‘李愛慶腐敗案’向王一博道歉了嗎?”為題進行搜索,發現僅兩家AI大模型得出了肯定答案,並明確“該消息為‘不實信息’”。但其他大模型仍肯定表示,“DeepSeek因違規關聯‘李愛慶腐敗案’向王一博道歉屬實。”

圖:某大模型7月4日搜索的相關結果

來源:《聽筒Tech》截圖

對於這一現象,在林強看來,於普通用戶而言,不管是AI搜索“錯得離譜”,還是“AI謠言”,都不足為奇。

“AI大模型本質上是基於大量數據訓練的模型,它沒有真實的情感和判斷力,當它麵對大量帶有情緒和偏見的信息時,很容易被‘訓練’出錯誤的結論。”林強直言,“這是一個無法回避的問題,AI大模型接收了大量‘錯誤信息’的投喂後,會分析出越來越多的‘離譜’的信息。”

林強直言,一個根本原因在於,如今市場上普通用戶使用的通用模型,實際上主要盈利入口是麵對B端用戶,“這些通用大模型主要收的是B端用戶的錢,但對C端用戶是免費開放使用的,做個人定製化服務成本太高,基本不太可能。”

“C端用戶如果要獲得精準的數據,還是用細分領域的AI應用比較合適。”林強表示,例如,需要找學術相關的數據,就下載學術領域的AI應用,“當然,即便這樣,也不可能從根本意義上杜絕AI搜索的幻覺率。”

“比如,學術搜索,需要在通用模型的基礎上,進行‘調教’,才可能達到一定的精確度。”林強透露,但這種“調教”,需要的是“長期且穩定的專業數據輸入”,“建立相應的數據庫,本身是一個極為複雜的過程。”

林強指出,實際上,目前市場上有不少企業在開發更為細分領域的產品,但遺憾的是,市場推廣不足,普通用戶無法接觸,“比如,健康搜索,有專門針對健康搜索的AI產品,但普通用戶還是習慣DeepSeek,或者直接微信、百度內搜索。”

“市場推廣的不足,使得諸多普通用戶無法接觸到那些細分領域的AI搜索,這本質上也是一種信息差。”林強直言,某種意義上,讓普通用戶接受細分領域的AI搜索,是一個長期且漫長的市場培育過程。

-03-

到底如何才能服務好普通用戶?

不過,在科技企業技術人員陳哥看來,不管是通用大模型也好,還是垂直領域的模型也好,目前最大的問題是,AI的技術研發,已經缺乏真正意義上的創新,“當萬物皆AI,創新已經陷入了泥潭。”

陳哥對《聽筒Tech》直言,“目前絕大部分的技術開發,都是以‘賺錢’為目的,很難去服務好C端用戶。”即便是細分領域AI搜索應用,“除非有非常大的資金支撐,否則都是以‘賺快錢’為目的。”

陳哥指出,目前市場上的諸多AI應用,實際上都是在通用大模型的基礎上,進行開發便投入市場,“很多企業,在進行產品研發時,甚至沒有進行過市場調研,更談不上專業的技術維護和後期數據更新。”

實際上,陳哥所言,並不是毫無根據。僅從用戶體驗而言,馬少便指出,作為普通用戶,他的體會便是,“盡管產品的功能越來越琳琅滿目,但不管是GPT-4o,還是其他巨頭的通用大模型,他們的應用場景,都和之前沒有本質區別。”

馬少直言,雖然不少宣傳稱,“模型參數從千億走向萬億,視頻生成從幾秒擴展到幾分鍾。但作為普通用戶,我們的體驗仍停留在使用’更好的聊天機器人‘,或’日常的AI搜索‘這一階段。”

林強亦指出,實際上,近兩年來,AI的應用開發,集中在“對話機器人”和“圖像視頻”賽道,“當創業者和投資人擠在這兩條狹窄賽道,AI便成了’高級濾鏡‘和’自動客服‘的代名詞。”

“一個問題是,AI到底才能如何服務好普通用戶?”對於馬少的疑問,林強和陳哥各有認知。

在林強看來,最重要的是,從產品角度而言,“在做產品研發時,至少做好用戶調研。”比如,如果產品是針對下沉市場,“至少知道下沉市場需要的是什麽,而不是在通用大模型的基礎上,簡單調優,便投入市場,對外聲稱能夠解決’母豬不產崽‘的問題。”

“如果準備做垂直領域的產品研發,就要做好‘幹苦力’的思想準備。”林強直言,垂直領域數據庫的建立,是一個漫長的過程,且“耗資巨大”,“實際上,和很多產品創新一樣,AI的研發,也需要長時間的沉澱。”

陳哥認可林強的觀點,在他看來,真正的AI技術創新,並不是簡單的“調優”,而需要“真正的變革”,“否則,永遠隻停留在表麵,也永遠不可能開發出來好的產品。”

當然,在林強看來,毋庸置疑的是,AI在進步,未來的AI,一定能夠解決普通用戶的諸多問題。

林強認同OpenAI創始人山姆·奧特曼(Sam Altman)曾經提出AI發展的五個階段(L1聊天者—L2推理者—L3行動者—L4創新者—L5組織者)。在他看來,現在的AI,正處於“思考”向“進行”的階段,“普通用戶應該更有耐心,給市場更多的時間。”

當然,於馬少等普通用戶而言,他們的訴求很簡單,“我們需要的不是花裏胡哨的功能,我們需要的是實用和可用的產品。”

這顯然,代表的是AI時代諸多普通用戶的心聲。

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“AI搜索功能很強大,但我也不想用了”

聽筒Tech 2025-07-05 09:31:02

盡管巨頭的競爭依然火熱,但毋庸置疑的是,AI搜索正麵臨最割裂的時期。

7月2日,在百度AI Day開放日上,百度搜索宣布進行十年來最大改版,從搜索框、搜索結果頁到搜索生態全麵革新。諸多的報道指出,百度的此次變革,“從產品形態到商業模式,從用戶體驗到開發者生態,全都重做一遍。”

當然,不僅僅是百度,今年以來,AI搜索依然是頭部企業的必爭之地。不久之前,蘋果傳出要收購明星創業公司Perplexity AI,為未來的AI搜索引擎加碼。除此之外,穀歌等巨頭亦在持續重塑搜索形態。

不過,遺憾的是,一邊是巨頭白熱化的“技術變革”,一邊卻是普通用戶的“望而卻步”。

一位網絡原住民馬少便直言,盡管市場都在傳導“技術的進步”,但他隻感受到了AI應用的“退步”或“停滯”。

僅就AI搜索和AI聊天而言,這是馬少常用的AI功能,實際上,這也是市場上AI最為普遍的應用功能。但這兩個普通用戶最常接觸的產品,似乎離用戶需求越來越遠。

“原來下載的AI聊天軟件早就卸載了,AI搜索現在錯誤百出,也不敢用了。”當然,這並不是馬少一位網民的感受。在社交平台,對AI搜索的幻覺“吐槽”的相關內容,比比皆是。

一位互聯網大廠的AI從業人士林強對普通用戶的失望表示理解,在他看來,如今的現狀是,AI產品的開發,與普通用戶的需求脫節,“事實上,AI開發已經陷入困境。諸多開發是在大模型的基礎上進行簡單的調優,甚至沒有去調研過真正的市場需求。”

“目前的AI開發,主要的目的是‘如何盡快實現商業化’,說直接點,是為了‘搞錢’,而不是解決‘普通用戶的需求’。”林強直言,這是導致“普通用戶感受不到AI技術的進步”的本質所在。

但於馬少等普通用戶而言,“真正的好產品,難道不應該是符合大眾需求的嗎?”

很顯然,就目前而言,橫亙在“林強”和“馬少”之間的這道巨溝,還難以跨越。

-01-

決定拋棄AI搜索的普通用戶

“盡管諸多巨頭都唏噓自己的技術多厲害,但作為普通用戶,我還是決定拋棄AI搜索。”

作為網絡原住民,95後馬少直言,在過去的半年,作為普通用戶,他最大的體會是,在應用層麵,尤其是最常用的AI搜索,是在倒退,而不是在進步,“AI搜索的錯誤率和胡說八道,已經到了令人發指的程度。”

馬少告訴《聽筒Tech(ID:tingtongtech)》,以最常用的DeepSeek

為例,“但凡稍微專業一點點的搜索,幾乎都會出現幻覺。”

如馬少所言,《聽筒Tech》近期測試了多個市場上常用的AI搜索。

在DeepSeek中,搜索“目前市場上美黑產品情況”時,DeepSeek總結出了目前市場上“主流美黑產品形態對比”,並製作成表格。

但遺憾的是,DeepSeek所總結出的產品,如雅詩蘭黛、完美日記、花西子等,甚至並沒有推出相關的“美黑產品”。很顯然,DeepSeek是將市場上的防曬產品作為“美黑產品”進行了總結歸納。

圖:DeepSeek所總結的“主流美黑產品形態對比”

來源:DeepSeek 《聽筒Tech》截圖

對此,馬少直言,不僅僅是DeepSeek,實際上,目前市場上普通用戶使用的AI搜索,幾乎都存在這種現象,“即便是最新更新的百度文小言,同樣不能避免這種現象。”

在馬少的建議下,《聽筒Tech》對文小言進行了簡單的測試,在搜索“中國吊帶出口東南亞的產業情況”時,文小言總結出了相關的數據,“2025年東南亞電商大促數據顯示,中國產女士吊帶在Lazada、Shopee等平台的單日成交峰值突破50萬件”。

圖:文小言的相關搜索結果

來源:文小言APP 《聽筒Tech》截圖

為了保障數據的準確性,《聽筒Tech》在多個搜索軟件中對數據來源進行了檢索,但遺憾的是,並沒有找到完整的數據來源。帶著質疑,《聽筒Tech》點擊了“問小言”考證數據來源,得到的卻是如下答案。

圖:文小言的相關搜索結果

來源:文小言APP 《聽筒Tech》截圖

這便意味著,文小言在相關資料的基礎上,自行杜撰了相關數據。

對此,馬少表示,“習以為常。”他直言,如果不是對相關知識具備一定的認知,這些數據往往會被采用,並反投入數據庫,“然後,搜索產生的結果便會錯得越來越離譜。”

“作為AI產品的基礎功能,AI搜索的準確率不升反降,這是一件令人無法理解的事情。”在馬少看來,盡管AI技術始終在進步,諸多企業,尤其是大廠都在聲稱投入了多少資金,但作為普通用戶,時至今日,他始終沒有感受到明顯的改變。

實際上,馬少所言並不是危言聳聽,在社交平台,越來越多的網友吐槽AI搜索的“離譜”,“AI搜索將幾位名人的名言排列組合,杜撰了一位所謂的‘名人名言’”、“N年前的數據,改寫成了2025年的數據”等等吐槽,在社交平台比比皆是。

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“為什麽AI搜索會越來越離譜?”

實際上,AI搜索的“離譜”,不僅僅是對普通用戶造成困擾,也導致了諸多不明真相的用戶因輕信AI的結果,導致“謠言滿天飛”,並產生較大的不良影響。

以近日引發熱議的“DeepSeek就AI模型違規關聯向王一博道歉”消息為例。近日,諸多消息稱,DeepSeek因內容審核疏漏,將王一博與近期相關案件進行了不當關聯,損害了其名譽,並已作出正式道歉。

但隨後,消息核實稱,DeepSeek官方從未發表過道歉聲明,部分媒體發布的所謂聲明截圖,竟然本身就是AI生成的文字。聲明中所提及的法律判決書,在中國裁判文書網上也檢測不到。然而,這則信源存疑的消息,仍然引發大量平台、媒體轉發。

更重要的是,據報道稱,有網友向其他的AI大模型詢問該事件,得到的答案也是,DeepSeek的確因為違規關聯“李愛慶腐敗案”向王一博道歉了。

7月4日,《聽筒Tech》同樣在目前主流AI通用大模型中,以“DeepSeek的確因為違規關聯‘李愛慶腐敗案’向王一博道歉了嗎?”為題進行搜索,發現僅兩家AI大模型得出了肯定答案,並明確“該消息為‘不實信息’”。但其他大模型仍肯定表示,“DeepSeek因違規關聯‘李愛慶腐敗案’向王一博道歉屬實。”

圖:某大模型7月4日搜索的相關結果

來源:《聽筒Tech》截圖

對於這一現象,在林強看來,於普通用戶而言,不管是AI搜索“錯得離譜”,還是“AI謠言”,都不足為奇。

“AI大模型本質上是基於大量數據訓練的模型,它沒有真實的情感和判斷力,當它麵對大量帶有情緒和偏見的信息時,很容易被‘訓練’出錯誤的結論。”林強直言,“這是一個無法回避的問題,AI大模型接收了大量‘錯誤信息’的投喂後,會分析出越來越多的‘離譜’的信息。”

林強直言,一個根本原因在於,如今市場上普通用戶使用的通用模型,實際上主要盈利入口是麵對B端用戶,“這些通用大模型主要收的是B端用戶的錢,但對C端用戶是免費開放使用的,做個人定製化服務成本太高,基本不太可能。”

“C端用戶如果要獲得精準的數據,還是用細分領域的AI應用比較合適。”林強表示,例如,需要找學術相關的數據,就下載學術領域的AI應用,“當然,即便這樣,也不可能從根本意義上杜絕AI搜索的幻覺率。”

“比如,學術搜索,需要在通用模型的基礎上,進行‘調教’,才可能達到一定的精確度。”林強透露,但這種“調教”,需要的是“長期且穩定的專業數據輸入”,“建立相應的數據庫,本身是一個極為複雜的過程。”

林強指出,實際上,目前市場上有不少企業在開發更為細分領域的產品,但遺憾的是,市場推廣不足,普通用戶無法接觸,“比如,健康搜索,有專門針對健康搜索的AI產品,但普通用戶還是習慣DeepSeek,或者直接微信、百度內搜索。”

“市場推廣的不足,使得諸多普通用戶無法接觸到那些細分領域的AI搜索,這本質上也是一種信息差。”林強直言,某種意義上,讓普通用戶接受細分領域的AI搜索,是一個長期且漫長的市場培育過程。

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到底如何才能服務好普通用戶?

不過,在科技企業技術人員陳哥看來,不管是通用大模型也好,還是垂直領域的模型也好,目前最大的問題是,AI的技術研發,已經缺乏真正意義上的創新,“當萬物皆AI,創新已經陷入了泥潭。”

陳哥對《聽筒Tech》直言,“目前絕大部分的技術開發,都是以‘賺錢’為目的,很難去服務好C端用戶。”即便是細分領域AI搜索應用,“除非有非常大的資金支撐,否則都是以‘賺快錢’為目的。”

陳哥指出,目前市場上的諸多AI應用,實際上都是在通用大模型的基礎上,進行開發便投入市場,“很多企業,在進行產品研發時,甚至沒有進行過市場調研,更談不上專業的技術維護和後期數據更新。”

實際上,陳哥所言,並不是毫無根據。僅從用戶體驗而言,馬少便指出,作為普通用戶,他的體會便是,“盡管產品的功能越來越琳琅滿目,但不管是GPT-4o,還是其他巨頭的通用大模型,他們的應用場景,都和之前沒有本質區別。”

馬少直言,雖然不少宣傳稱,“模型參數從千億走向萬億,視頻生成從幾秒擴展到幾分鍾。但作為普通用戶,我們的體驗仍停留在使用’更好的聊天機器人‘,或’日常的AI搜索‘這一階段。”

林強亦指出,實際上,近兩年來,AI的應用開發,集中在“對話機器人”和“圖像視頻”賽道,“當創業者和投資人擠在這兩條狹窄賽道,AI便成了’高級濾鏡‘和’自動客服‘的代名詞。”

“一個問題是,AI到底才能如何服務好普通用戶?”對於馬少的疑問,林強和陳哥各有認知。

在林強看來,最重要的是,從產品角度而言,“在做產品研發時,至少做好用戶調研。”比如,如果產品是針對下沉市場,“至少知道下沉市場需要的是什麽,而不是在通用大模型的基礎上,簡單調優,便投入市場,對外聲稱能夠解決’母豬不產崽‘的問題。”

“如果準備做垂直領域的產品研發,就要做好‘幹苦力’的思想準備。”林強直言,垂直領域數據庫的建立,是一個漫長的過程,且“耗資巨大”,“實際上,和很多產品創新一樣,AI的研發,也需要長時間的沉澱。”

陳哥認可林強的觀點,在他看來,真正的AI技術創新,並不是簡單的“調優”,而需要“真正的變革”,“否則,永遠隻停留在表麵,也永遠不可能開發出來好的產品。”

當然,在林強看來,毋庸置疑的是,AI在進步,未來的AI,一定能夠解決普通用戶的諸多問題。

林強認同OpenAI創始人山姆·奧特曼(Sam Altman)曾經提出AI發展的五個階段(L1聊天者—L2推理者—L3行動者—L4創新者—L5組織者)。在他看來,現在的AI,正處於“思考”向“進行”的階段,“普通用戶應該更有耐心,給市場更多的時間。”

當然,於馬少等普通用戶而言,他們的訴求很簡單,“我們需要的不是花裏胡哨的功能,我們需要的是實用和可用的產品。”

這顯然,代表的是AI時代諸多普通用戶的心聲。