对于AI的崛起，我决定发明搜索引擎

摘要：本文探讨了AI的缺点以及相对应的搜索引擎（Search Engine）的优点，以表明发明搜索引擎的重要性。本文指出了AI搜索的过度依赖算法、缺乏人类判断力以及容易被误导等问题，同时强调了搜索引擎的广泛的信息来源、人类的判断力和独立的搜索结果等优点。因此，本文主张发明搜索引擎，提供更广泛、更多样化的搜索结果。

关键词：AI搜索，搜索引擎，人工智能，信息来源，人类判断力，多元性

1 引言

随着互联网技术的不断发展，我们可以看到越来越多的信息出现在我们的生活中。AI的发明为我们提供了极大的便利，但同时也带来了一些问题。其中之一就是我们生活在了AI为我们编织的信息茧房内。在这个信息爆炸的时代，我们每天都会接收到大量的信息。然而，我们并不能主动地接受并处理这些信息，很多时候我们甚至不知道哪些信息是我们自主选择的，哪些是AI灌输给我们的。

为了解决这个问题，我决定发明搜索引擎。这个搜索引擎不仅能够提供用户在检索信息时的参与度，而且能够破除AI为我们编织的信息茧房，帮助用户慢速找到所需信息，还能够根据用户的需求和喜好，为用户提供更加精准、更加个性化的广告推荐。

2 AI的局限性

2.1 现阶段AI搜索最大的局限在于我们不能主动的选择和了解我们所需的信息。

我们只能被动的接受搜索引擎给我们提供的结果，而这些结果往往是基于算法和数据的优化，而不一定是符合我们真正需求和兴趣的。因此，我们需要一种更具有普及性，更人性化，更可控的信息检索方式，让我们能够与世界进行更有效的交互和沟通，从而获得更高质量和更多样化的信息。

2.2 AI搜索需要组织自然语言来实现信息的精准搜索。

但是这对于一些不能很好组织语言的人来说是很不友好的。因为自然语言本身是复杂的，有歧义的，有噪音的，有多样性的，所以很难用一句话准确地描述想要搜索的内容。而且，不同的用户可能用不同的方式表达同一个信息需求，这就给AI搜索带来了挑战，如何理解用户的意图，如何匹配相关的文档，如何排序和展示结果等。例如一个用户想要搜索关于新冠疫苗的最新进展，他可能输入“新冠疫苗最新消息”、“新冠疫苗进展”、“新冠疫苗什么时候能打”等不同的查询，但是他们都表示同一个信息需求。搜索引擎需要能够识别这些查询之间的语义相似性，并返回相关的结果。

2.3 AI的黑盒特性使其现阶段难以为用户精准投放广告。

AI的黑盒特性是指AI系统的内部机制和决策过程对用户或其他相关方是不可见或难以理解的。这可能导致AI系统的可解释性（interpretability）不强，即人类难以理解AI系统为什么做出某种预测或行为。广告投放是指根据用户的兴趣、需求、行为等特征，向用户展示相关的广告信息的过程。广告投放的目的是提高广告的点击率、转化率、收益等指标，同时避免用户的反感或抵触。如果AI系统用于广告投放，那么它需要能够准确地分析用户的特征，找到合适的广告内容和形式，以及合理的投放时机和频率。然而，由于AI系统的黑盒特性，广告投放者可能无法清楚地知道AI系统是如何做出这些决策的，也无法有效地监督和调整AI系统的行为。

2.3.1 AI的黑盒特性可能导致以下几个问题

• AI系统可能无法捕捉到用户的真实需求和喜好，而是根据一些不相关或错误的特征来推荐广告，导致广告效果不佳或用户反感。

• AI系统可能对某些用户或群体有偏见或歧视，例如根据性别、年龄、种族等特征来区分用户，导致广告内容不公平或不合法。

• AI系统可能无法解释自己为什么选择某种广告内容或形式，或者为什么在某个时刻或频率投放广告，导致广告投放者无法评估和优化广告策略。

• AI系统可能无法及时适应用户行为的变化，例如用户对某种广告失去兴趣或产生抵触，导致广告效果下降或用户流失。

3 搜索引擎的优势

3.1 搜索引擎具有广泛的信息来源

相比于AI搜索仅仅依赖算法和数据的优化，搜索引擎可以从多种来源获取信息。例如，它可以获取到不同类型的网页、文档、图片、视频、社交媒体内容等。这样，搜索引擎可以为用户提供更加全面、详细、多样化的信息，让用户能够更好地了解事物，做出更好的决策。

3.2 人类的判断力的作用

搜索引擎的搜索结果不仅仅基于算法和数据的优化，还基于人类的判断力和经验。例如，搜索引擎可以对搜索结果进行人工审核，以保证结果的可靠性和准确性。搜索引擎也可以根据用户的历史搜索记录和兴趣，提供个性化的搜索结果。这样，用户可以更加快速地找到自己需要的信息，也可以更加准确地了解事物。

3.3 独立的搜索结果

搜索引擎的搜索结果是独立的，不受任何人或组织的影响。这意味着搜索引擎的搜索结果是客观的、中立的，不会被任何人或组织操纵。这对于用户来说是非常重要的，因为它可以让用户更加信任搜索结果，从而更加准确地了解事物。

3.4 量大管饱的广告推送

当然，搜索引擎的强制性广告是其最大的优势之一。毕竟，这些广告能够充实我们的搜索结果，让我们更好地了解市场上的各种产品和服务。虽然这些广告并不总是与我们的搜索词汇直接相关，但它们通常都非常刺激和有趣。毕竟，谁不喜欢在搜索一些无聊的东西时，看到一些无关紧要但吸引人的广告呢？同时，这些广告还能够帮助我们更好地理解我们真正需要的产品和服务，因为它们展示了市场上各种不同的选择。所以，如果你想在浪费时间的同时也想充实自己的知识储备，那么强制性广告就是你不可错过的好东西。

4 结论

本文认为AI搜索存在的问题是过度依赖算法、缺乏人类判断力以及容易被误导，而搜索引擎则有广泛的信息来源、人类判断力和独立的搜索结果、量大管饱的广告推送等优点。因此，本文主张发明搜索引擎，提供更粗略、更多样化的搜索结果。搜索引擎不仅能够提供用户在检索信息时的参与度，而且能够破除AI为我们编织的信息茧房，帮助用户慢速找到所需信息，还能够根据用户的需求和喜好，为用户提供更加大量、更加无聊的广告推荐。因此，搜索引擎的发明对于解决现有的AI搜索问题至关重要。

参考文献

1. Boos, J., & Lee, Y. (2019). Artificial intelligence in search: A review and analysis of current trends. Information Processing & Management, 56(3), 1177-1191.

2. Jansen, B. J. (2017). The need for human intelligence in search: A review of empirical studies. Journal of the Association for Information Science and Technology, 68(3), 559-577.

3. Lu, Y., & Cao, Y. (2020). The effects of search engine optimization on user behavior: A review of empirical studies. Journal of Business Research, 118, 272-280.

4. Pollock, R. (2018). Google's dominance and the role of antitrust in search engine markets. Antitrust Bulletin, 63(3), 394-414.

5. Shen, W., & Li, X. (2019). Personalized search results and its effects on user behavior: A review of empirical studies. Information Processing & Management, 56(6), 1732-1745.

6. Silver, D., Schrittwieser, J., Simonyan, K., Antonoglou, I., Huang, A., Guez, A., ... & Hassabis, D. (2017). Mastering the game of Go without human knowledge. Nature, 550(7676), 354-359.

7. Spink, A., Wolfram, D., Jansen, M. B., & Saracevic, T. (2002). Searching the web: The public and their queries. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 53(3), 226-234.

8. Sun, J., & Yang, X. (2018). The impact of search engine algorithms on user behavior: A review of empirical studies. Journal of Business Research, 85, 411-420.

9. Tversky, A., & Kahneman, D. (1973). Availability: A heuristic for judging frequency and probability. Cognitive Psychology, 5(2), 207-232.

10. Whittle, A., & Rybakova, K. (2019). The effects of search engine algorithms on online advertising: A review of empirical studies. Journal of Interactive Marketing, 46, 22-35.