李冰：AI搜索雖便捷，但伴隨三大挑戰

隨着人工智能（AI）技術的迅猛發展，我們獲取信息的方式正在發生前所未有的變革。與傳統搜索引擎依賴關鍵詞匹配不同，AI搜索通過自然語言處理（NLP）和深度學習等先進技術，能夠處理更復雜的查詢，並提供更智能、更個性化的搜索體驗。目前，國內如豆包、通義千問，國際上如ChatGPT、Genie等AI搜索工具，憑藉其強大的功能和便捷性，正在悄然改變公眾與信息之間的互動模式。

在傳統搜索引擎模式下，用户輸入關鍵詞後，搜索引擎通過索引數據庫返回匹配結果。儘管這種模式已經足夠應對大多數日常需求，但在面對複雜問題或模糊查詢時往往顯得力不從心。例如，當用户詢問“如何購買XX景區門票”時，傳統搜索引擎可能會返回大量的廣告頁面。

相比之下，AI搜索技術通過對語言的深層理解，能夠處理更為複雜的請求。它不僅能識別用户的基本意圖，還能結合上下文、語境及歷史數據分析，為用户提供更加精準和個性化的搜索結果。換句話説，用户可以像與人類交流一樣，直接提出問題，AI搜索則根據龐大的知識庫和即時數據，生成簡潔明瞭、符合需求的答案。這種方式不僅提高了信息獲取的效率，也使得用户不再需要翻閲大量網頁，便能迅速獲取經過AI優化的搜索結果。

AI搜索為我們帶來了前所未有的便捷和高效，但它引發的挑戰同樣不容忽視。特別是在隱私保護、數據安全、信息準確性和可靠性、算法透明性與偏見等方面，AI搜索需要更為細緻的管理和更加嚴謹的監管。

首先，AI搜索工具的運行通常依賴大量的用户數據來提供個性化服務，包括用户的搜索歷史、個人興趣、地理位置等信息。通過收集並分析這些數據，AI搜索能夠更好地優化結果，提升用户體驗。然而，這也不可避免地帶來了隱私泄露的風險。當用户使用AI搜索工具時，輸入的信息可能會被記錄並用於訓練和優化AI模型。若這些數據未能得到充分的保護，可能被不法分子利用，導致用户隱私被侵犯。例如，2023年，ChatGPT因用户數據收集和存儲問題引發了廣泛的隱私爭議。儘管OpenAI公司表示會嚴格管理數據使用，但外界仍對可能的隱私泄露表示擔憂。此外，AI搜索工具與其他互聯網服務的深度整合，也可能無形中暴露用户更多的個人信息。如何在提升搜索效率和用户體驗的同時，確保數據安全和隱私保護，已成為亟待解決的重要問題。

其次，AI搜索的智能化特點使其能夠通過自然語言理解，快速生成即時答案，但這也帶來了信息準確性和可靠性的問題。AI搜索的回答通常基於已有的訓練數據，而這些數據未必涵蓋所有領域的最新發展或全面信息，甚至可能包含過時、錯誤或片面的內容。尤其在處理一些專業領域的問題時，AI搜索往往只能提供簡略或片面的答案，忽略了問題的複雜性和多元性。例如，在醫療、法律等關乎生命安全或社會公正的領域，AI搜索的不準確或誤導性回答可能對用户的決策造成重大影響。因此，若AI搜索工具錯誤地提供了不準確或誤導性的建議，責任應由誰來承擔？是開發者、用户，還是平台運營方？這一問題在AI技術日益普及的今天，顯得愈加複雜。

此外，AI搜索工具背後的算法模型，通常基於大量數據的分析和處理。這些模型的運行依賴於人工標註和數據訓練，而如果這些數據中存在不易察覺的社會偏見或歷史不公，這些偏見和不公就有可能被放大並影響搜索結果的公正性。過去，谷歌和臉書等科技巨頭曾因廣告算法存在性別和種族偏見遭遇廣泛批評。AI搜索工具若不加以修正，可能也會對某些羣體產生不利影響，甚至加劇信息的不平等傳播，進而加深信息鴻溝和社會不平等。 

AI技術作為一種強大的工具，究竟是普羅米修斯之火，還是達摩克利斯之劍？在享受AI搜索帶來便利的同時，我們也要對其潛在的風險和挑戰保持警覺。為了確保其健康發展，各方應共同努力。企業和技術開發者應更加註重數據安全、算法透明性和公正性，監管機構也應加大對AI搜索的監管力度，儘量減少負面影響的產生。而公眾則需要在AI技術的變革中不斷提升AI素養，培養辨別信息真偽的能力，以應對AI技術帶來的變革，適應日新月異的社會環境。（作者是北京交通大學語言與傳播學院教授）