ChatGPT正成為我的默認搜索引擎——彭博社

2024年8月16日星期五，拉脱維亞里加，智能手機上展示的OpenAI虛擬助手標誌。

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喬今天的思考

ChatGPT正迅速成為我的首選搜索引擎。

確實，關於AI最終能做什麼仍有大量爭論。它能在多大程度上替代人類勞動——推動生產力增長——仍是一個主要問號。但就目前的技術水平而言，我發現它經常比搜索引擎更好用。

例如，就在昨天， 我寫了關於過去五年交通事故死亡趨勢的文章。 我從這些年看到的隨機新聞標題中得知，疫情剛結束時車禍激增，但過去幾年道路安全有所改善。但我不確定這些數據的最佳來源是什麼。

所以我剛剛讓o3幫我查了一下，關鍵點在於它不僅生成了一份美觀（儘管不完整）的數據表格，還提供了原始數據來源的鏈接以供驗證。

ChatGPTChatGPT重申一下，我其實完全不在意那個表格——也絕不會依賴ChatGPT生成的文字內容——但它輕鬆地為我指明瞭寫作時想找的具體鏈接。

同樣的查詢在谷歌上效果差得多。雖然有人工智能摘要，但組織得不夠好，而且谷歌返回的實際鏈接（傳統核心搜索業務）也不太有用。第一條鏈接確實跳轉到2025年4月的NHTSA報告，但接着兩條是紐約相關的（非我所求），還有一個鏈接指向某人身傷害律師事務所。

谷歌谷歌再舉個更商業化的例子。前幾天我路過唐人街時，花了80美元在街邊小店買了這件精美的鯨魚藝術品。

當時我不知道這是什麼藝術類型。谷歌圖片搜索確實能找到一堆相似作品，但ChatGPT能直接識別出這是中國立體畫藝術，並提供其可能來源背景和價值評估。

現在如果我去谷歌搜索中國皮影藝術（為了擴充我的未來收藏），會得到一堆廉價的Etsy或Pinterest鏈接，我覺得這還行。但使用ChatGPT時，可以輕鬆指定我要尋找更高質量的古董作品，它會提供一些高質量拍賣網站的優質鏈接，並附上每件作品的背景信息。

這只是幾個例子。公平地説，谷歌在某些特定情況下仍然更勝一籌。例如，如果我只想找到某個事物的維基百科頁面，那麼谷歌可能是按鍵操作上最便捷的方式。或者如果我在尋找一個非常具體的短語，那麼在谷歌搜索中用引號括起這個短語，就能準確找到我想要的頁面。

但對於一系列查詢，ChatGPT的體驗越來越讓人覺得它絕對更優。即使技術從現在起不再有任何改進，我們談論的也是全球最大市場之一的極其強大的產品。

關於這個話題，今天在播客中我們採訪了Joel Wertheimer，他是紐約市一家小型民權法律事務所的律師。主題是關於AI如何已經在改變法律實踐。這實際上都是關於搜索和研究這個主題。

如果你是一名律師，讓AI來撰寫你的法律備忘錄，那可能意味着你一直是個糟糕的律師。如果你提交的訴狀中引用了虛構的判例法，那你活該承受一切後果。但當涉及到實際研究時，獲取你工作所需的文件和判例法鏈接，那麼ChatGPT（以它目前的功能）已經是一個強大的工具，可以幫助你定位信息並節省時間。

特蕾西今天的思考

説到人工智能，它對行業的實用性和變革性影響，以及它與法律的關係，我必須提到達美航空最近財報電話會議中的這段話：

“**我們通過預測智能提高資源可用性並優化維護，從而推動效率。在商業方面，我們通過與Fetcherr的合作，利用AI增強的定價解決方案優化收入。**雖然我們仍處於測試階段，但結果令人鼓舞。”

表面上看，這或多或少像是財報電話中常見的公司流行語。但在上下文中，我認為這可能是迄今為止財報季中最有趣的小片段之一。

Fetcherr自稱是一種“GenAI定價與庫存管理”工具。換句話説：它幫助公司部署更復雜的定價策略，即所謂的定製或“個性化定價”。以達美航空為例，一個人看到的特定航班價格可能與另一個人看到的不同。

當然，定價差異化在航空預訂中早已存在。航班價格可能因預訂時間和方式而有所不同。但總的來説，票價仍然基本上按區間分配和分發（一組非常便宜的機票，另一組中等價位，高端價位等，並從這些基準點進行追加銷售）。但像Fetcherr這樣的系統似乎更進一步，通過抓取更多數據，使航空公司能夠為個別乘客生成更動態的價格。達美航空首次在去年11月的投資者日上提到與Fetcherr的合作。以下是該航空公司CEO Ed Bastian的描述：

“定價是設定價格點，而收益管理則控制這些價格點的庫存分配。隨着時間的推移，我們認為這兩者將融合為一體，最終演變為純粹的報價管理——我們將為每位乘客提供該航班、該時刻的個性化定價，而非依賴機器進行接受/拒絕判斷和靜態價格網格。我們已啓動這項工作，可以説目前通過AI我們擁有了一位超級分析師。 **這位分析師全天候工作——每週7天、每天24小時不停歇，基於分析師當前所見的即時輸入數據，模擬計算出最佳價格點。**其輸出結果與市場現行價格存在差異。因此我們正讓機器在高度受控的環境中指導實際定價。”

達美航空表示，截至第二季度已有3%的國內航班通過Fetcherr系統定價，並計劃在年底前將這一比例提升至20%。

這一發展引發了諸多耐人尋味的問題：將有多少企業開始採用此類技術？定價技術會否普及到對整體通脹產生宏觀影響？企業實際採集哪些數據來生成定製化價格？這些數據如何符合關於種族、性別、社會經濟地位等方面的隱私及反歧視法規？（長期以來人們擔憂"黑箱"算法可能利用數據生成受保護特徵的替代指標。Fetcherr聲稱其技術為"透明箱"，能用淺顯語言解釋每個定價決策）。

但在這裏，我必須提起一篇十多年前的舊文，那是我當年報道金融科技時寫的。內容是關於貸款機構和支付公司嘗試利用新數據源為借款人和客户創建定製化畫像。

文章主要探討了這類策略引發的擔憂，但也涉及關於潛在益處的爭論。當時數據驅動金融還籠罩在技術樂觀主義的氛圍中。許多初創公司聲稱要通過替代性數據（而非傳統信用評分）向非傳統借款人或無銀行賬户人羣提供信貸。例如：

“如果你是個有條理、盡責且習慣良好的人，信用表現可能會很好，”Payoff行為科學副總裁安迪·温表示，“這些特質往往相互關聯，如果你能在生活某個領域展現條理性，我們有理由相信這種特質會延續到信用行為中。”

這類公司堅信行為數據的使用能將信貸服務拓展至原本可能被拒的人羣。許多企業還指出，運用此類信息可以消除傳統線下銀行網點信貸員人工評估帶來的主觀性。”

如今在個性化定價的討論中，我已看不到這種技術樂觀主義。很少提及對消費者的益處。基於AI的定價本質是企業僱傭"超級分析師"來提高單位收益。航空業無人將其描述為幫助消費者尋找最優交易的"超級旅行顧問"。或許隨着更多航空公司推行這類定價策略，未來會出現新型VPN和瀏覽器插件——通過向Fetcherr發送特定數據（或隱藏現有數據）為乘客爭取最優價格，或是專門設計來智勝企業端定價模型的AI代理。

或許，這些企業部門的收入更多地是由人工智能優化的航班時刻表和座位庫存管理帶來的效率提升所驅動（而非價格因素）。我其實並不確定。但令我驚訝的是，像達美航空這樣的公司現在竟如此公開地談論此事，談論的方式，以及它迅速向客户推廣的速度。

播客內容

如上所述，今天在播客中，我們採訪了Wertheimer Fleder LLP律師事務所的喬爾·沃特海默，這是紐約市一家小型民權法律事務所。我們討論了人工智能在當今如何已經在以多種方式重塑法律行業。

• 收聽：蘋果 / Spotify

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