ChatGPT正成为我的默认搜索引擎——彭博社

2024年8月16日星期五，拉脱维亚里加，智能手机上展示的OpenAI虚拟助手标志。

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乔今天的思考

ChatGPT正迅速成为我的首选搜索引擎。

确实，关于AI最终能做什么仍有大量争论。它能在多大程度上替代人类劳动——推动生产力增长——仍是一个主要问号。但就目前的技术水平而言，我发现它经常比搜索引擎更好用。

例如，就在昨天， 我写了关于过去五年交通事故死亡趋势的文章。 我从这些年看到的随机新闻标题中得知，疫情刚结束时车祸激增，但过去几年道路安全有所改善。但我不确定这些数据的最佳来源是什么。

所以我刚刚让o3帮我查了一下，关键点在于它不仅生成了一份美观（尽管不完整）的数据表格，还提供了原始数据来源的链接以供验证。

ChatGPTChatGPT重申一下，我其实完全不在意那个表格——也绝不会依赖ChatGPT生成的文字内容——但它轻松地为我指明了写作时想找的具体链接。

同样的查询在谷歌上效果差得多。虽然有人工智能摘要，但组织得不够好，而且谷歌返回的实际链接（传统核心搜索业务）也不太有用。第一条链接确实跳转到2025年4月的NHTSA报告，但接着两条是纽约相关的（非我所求），还有一个链接指向某人身伤害律师事务所。

谷歌谷歌再举个更商业化的例子。前几天我路过唐人街时，花了80美元在街边小店买了这件精美的鲸鱼艺术品。

当时我不知道这是什么艺术类型。谷歌图片搜索确实能找到一堆相似作品，但ChatGPT能直接识别出这是中国立体画艺术，并提供其可能来源背景和价值评估。

现在如果我去谷歌搜索中国皮影艺术（为了扩充我的未来收藏），会得到一堆廉价的Etsy或Pinterest链接，我觉得这还行。但使用ChatGPT时，可以轻松指定我要寻找更高质量的古董作品，它会提供一些高质量拍卖网站的优质链接，并附上每件作品的背景信息。

这只是几个例子。公平地说，谷歌在某些特定情况下仍然更胜一筹。例如，如果我只想找到某个事物的维基百科页面，那么谷歌可能是按键操作上最便捷的方式。或者如果我在寻找一个非常具体的短语，那么在谷歌搜索中用引号括起这个短语，就能准确找到我想要的页面。

但对于一系列查询，ChatGPT的体验越来越让人觉得它绝对更优。即使技术从现在起不再有任何改进，我们谈论的也是全球最大市场之一的极其强大的产品。

关于这个话题，今天在播客中我们采访了Joel Wertheimer，他是纽约市一家小型民权法律事务所的律师。主题是关于AI如何已经在改变法律实践。这实际上都是关于搜索和研究这个主题。

如果你是一名律师，让AI来撰写你的法律备忘录，那可能意味着你一直是个糟糕的律师。如果你提交的诉状中引用了虚构的判例法，那你活该承受一切后果。但当涉及到实际研究时，获取你工作所需的文件和判例法链接，那么ChatGPT（以它目前的功能）已经是一个强大的工具，可以帮助你定位信息并节省时间。

特蕾西今天的思考

说到人工智能，它对行业的实用性和变革性影响，以及它与法律的关系，我必须提到达美航空最近财报电话会议中的这段话：

“**我们通过预测智能提高资源可用性并优化维护，从而推动效率。在商业方面，我们通过与Fetcherr的合作，利用AI增强的定价解决方案优化收入。**虽然我们仍处于测试阶段，但结果令人鼓舞。”

表面上看，这或多或少像是财报电话中常见的公司流行语。但在上下文中，我认为这可能是迄今为止财报季中最有趣的小片段之一。

Fetcherr自称是一种“GenAI定价与库存管理”工具。换句话说：它帮助公司部署更复杂的定价策略，即所谓的定制或“个性化定价”。以达美航空为例，一个人看到的特定航班价格可能与另一个人看到的不同。

当然，定价差异化在航空预订中早已存在。航班价格可能因预订时间和方式而有所不同。但总的来说，票价仍然基本上按区间分配和分发（一组非常便宜的机票，另一组中等价位，高端价位等，并从这些基准点进行追加销售）。但像Fetcherr这样的系统似乎更进一步，通过抓取更多数据，使航空公司能够为个别乘客生成更动态的价格。达美航空首次在去年11月的投资者日上提到与Fetcherr的合作。以下是该航空公司CEO Ed Bastian的描述：

“定价是设定价格点，而收益管理则控制这些价格点的库存分配。随着时间的推移，我们认为这两者将融合为一体，最终演变为纯粹的报价管理——我们将为每位乘客提供该航班、该时刻的个性化定价，而非依赖机器进行接受/拒绝判断和静态价格网格。我们已启动这项工作，可以说目前通过AI我们拥有了一位超级分析师。 **这位分析师全天候工作——每周7天、每天24小时不停歇，基于分析师当前所见的实时输入数据，模拟计算出最佳价格点。**其输出结果与市场现行价格存在差异。因此我们正让机器在高度受控的环境中指导实际定价。”

达美航空表示，截至第二季度已有3%的国内航班通过Fetcherr系统定价，并计划在年底前将这一比例提升至20%。

这一发展引发了诸多耐人寻味的问题：将有多少企业开始采用此类技术？定价技术会否普及到对整体通胀产生宏观影响？企业实际采集哪些数据来生成定制化价格？这些数据如何符合关于种族、性别、社会经济地位等方面的隐私及反歧视法规？（长期以来人们担忧"黑箱"算法可能利用数据生成受保护特征的替代指标。Fetcherr声称其技术为"透明箱"，能用浅显语言解释每个定价决策）。

但在这里，我必须提起一篇十多年前的旧文，那是我当年报道金融科技时写的。内容是关于贷款机构和支付公司尝试利用新数据源为借款人和客户创建定制化画像。

文章主要探讨了这类策略引发的担忧，但也涉及关于潜在益处的争论。当时数据驱动金融还笼罩在技术乐观主义的氛围中。许多初创公司声称要通过替代性数据（而非传统信用评分）向非传统借款人或无银行账户人群提供信贷。例如：

“如果你是个有条理、尽责且习惯良好的人，信用表现可能会很好，”Payoff行为科学副总裁安迪·温表示，“这些特质往往相互关联，如果你能在生活某个领域展现条理性，我们有理由相信这种特质会延续到信用行为中。”

这类公司坚信行为数据的使用能将信贷服务拓展至原本可能被拒的人群。许多企业还指出，运用此类信息可以消除传统线下银行网点信贷员人工评估带来的主观性。”

如今在个性化定价的讨论中，我已看不到这种技术乐观主义。很少提及对消费者的益处。基于AI的定价本质是企业雇佣"超级分析师"来提高单位收益。航空业无人将其描述为帮助消费者寻找最优交易的"超级旅行顾问"。或许随着更多航空公司推行这类定价策略，未来会出现新型VPN和浏览器插件——通过向Fetcherr发送特定数据（或隐藏现有数据）为乘客争取最优价格，或是专门设计来智胜企业端定价模型的AI代理。

或许，这些企业部门的收入更多地是由人工智能优化的航班时刻表和座位库存管理带来的效率提升所驱动（而非价格因素）。我其实并不确定。但令我惊讶的是，像达美航空这样的公司现在竟如此公开地谈论此事，谈论的方式，以及它迅速向客户推广的速度。

播客内容

如上所述，今天在播客中，我们采访了Wertheimer Fleder LLP律师事务所的乔尔·沃特海默，这是纽约市一家小型民权法律事务所。我们讨论了人工智能在当今如何已经在以多种方式重塑法律行业。

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