主要观点总结
本文探讨了AI在深度研究应用场景中的发展及与传统搜索引擎的对比。文章指出，尽管AI搜索在深度研究方面取得了进展，但传统搜索引擎仍然具有不可替代的作用。文章还提到了AI搜索与传统搜索引擎在深度研究中的互补性，以及一些AI搜索服务加强内容来源透明度的措施。
关键观点总结
关键观点1: AI在深度研究中的应用及挑战
AI搜索不断进化，在深度研究场景中率先被广泛应用。然而，早期AI应用在搜索场景中存在的幻觉问题，导致给出的答案有时缺乏真实性和透明度。为了解决这个问题，一些AI搜索服务加强了内容来源的透明度。
关键观点2: 传统搜索引擎与AI搜索的对比
传统搜索引擎有一套规则和判断方式，能够根据用户反馈调整页面排名，过滤错误信息和低质内容，保障整体信息质量。然而，当竞价广告成为其主要收入来源后，这些机制也需要对营收妥协。而AI搜索在过去一两年里快速进步，在形态上发生了翻天覆地的改变。
关键观点3: 深度研究与信息核查的重要性
深度研究并不等同于不需要核查。信息核查对于保障信息的准确性和可信度至关重要。用户在搜索信息时，不仅要求答案准确，还要求过程透明、结果可验。因此，AI搜索节省的是用户在搜索引擎列表上的操作时间，但在深度研究和信息核查方面，传统搜索引擎仍然具有不可替代的作用。
文章预览
在一轮轮 AI 基础建设起来之后，目前率先卷起来的应用场景，是「深度研究」。 更准确、更针对、更深入，看到「深度研究」卷成这样，不禁要大呼：完了，搜索引擎都别干了。 别急，还未必就这样。 Semrush 是一个监测网站的访问流量变化的平台，数字营销及 SEO 在调研中发现，Semrush 统计显示，被认为最容易受到 AI 威胁的维基百科，流量实际上并没有如预期般走低。 月均访问量仍然有 50 亿次，谁说的 Wikipedia 马上就要被 AI 干掉了？ 甚至不同于搜索引擎，支持关键词又支持完整句， 维基百科是一个「词条」导向的检索方式 ，纯复古。 AI 搜索不断进化的过程，实际也在不断证明 Wikipedia 的重要性，或者说内容来源的重要性。 幻觉横行的旧版本 早期把 AI 应用到搜索场景中时，它的 幻觉是一个严重的问题 。尤其是预训练和参数量被视为唯二法则
………………………………
