李冰：AI搜索虽便捷，但伴随三大挑战

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，我们获取信息的方式正在发生前所未有的变革。与传统搜索引擎依赖关键词匹配不同，AI搜索通过自然语言处理（NLP）和深度学习等先进技术，能够处理更复杂的查询，并提供更智能、更个性化的搜索体验。目前，国内如豆包、通义千问，国际上如ChatGPT、Genie等AI搜索工具，凭借其强大的功能和便捷性，正在悄然改变公众与信息之间的互动模式。

在传统搜索引擎模式下，用户输入关键词后，搜索引擎通过索引数据库返回匹配结果。尽管这种模式已经足够应对大多数日常需求，但在面对复杂问题或模糊查询时往往显得力不从心。例如，当用户询问“如何购买XX景区门票”时，传统搜索引擎可能会返回大量的广告页面。

相比之下，AI搜索技术通过对语言的深层理解，能够处理更为复杂的请求。它不仅能识别用户的基本意图，还能结合上下文、语境及历史数据分析，为用户提供更加精准和个性化的搜索结果。换句话说，用户可以像与人类交流一样，直接提出问题，AI搜索则根据庞大的知识库和实时数据，生成简洁明了、符合需求的答案。这种方式不仅提高了信息获取的效率，也使得用户不再需要翻阅大量网页，便能迅速获取经过AI优化的搜索结果。

AI搜索为我们带来了前所未有的便捷和高效，但它引发的挑战同样不容忽视。特别是在隐私保护、数据安全、信息准确性和可靠性、算法透明性与偏见等方面，AI搜索需要更为细致的管理和更加严谨的监管。

首先，AI搜索工具的运行通常依赖大量的用户数据来提供个性化服务，包括用户的搜索历史、个人兴趣、地理位置等信息。通过收集并分析这些数据，AI搜索能够更好地优化结果，提升用户体验。然而，这也不可避免地带来了隐私泄露的风险。当用户使用AI搜索工具时，输入的信息可能会被记录并用于训练和优化AI模型。若这些数据未能得到充分的保护，可能被不法分子利用，导致用户隐私被侵犯。例如，2023年，ChatGPT因用户数据收集和存储问题引发了广泛的隐私争议。尽管OpenAI公司表示会严格管理数据使用，但外界仍对可能的隐私泄露表示担忧。此外，AI搜索工具与其他互联网服务的深度整合，也可能无形中暴露用户更多的个人信息。如何在提升搜索效率和用户体验的同时，确保数据安全和隐私保护，已成为亟待解决的重要问题。

其次，AI搜索的智能化特点使其能够通过自然语言理解，快速生成即时答案，但这也带来了信息准确性和可靠性的问题。AI搜索的回答通常基于已有的训练数据，而这些数据未必涵盖所有领域的最新发展或全面信息，甚至可能包含过时、错误或片面的内容。尤其在处理一些专业领域的问题时，AI搜索往往只能提供简略或片面的答案，忽略了问题的复杂性和多元性。例如，在医疗、法律等关乎生命安全或社会公正的领域，AI搜索的不准确或误导性回答可能对用户的决策造成重大影响。因此，若AI搜索工具错误地提供了不准确或误导性的建议，责任应由谁来承担？是开发者、用户，还是平台运营方？这一问题在AI技术日益普及的今天，显得愈加复杂。

此外，AI搜索工具背后的算法模型，通常基于大量数据的分析和处理。这些模型的运行依赖于人工标注和数据训练，而如果这些数据中存在不易察觉的社会偏见或历史不公，这些偏见和不公就有可能被放大并影响搜索结果的公正性。过去，谷歌和脸书等科技巨头曾因广告算法存在性别和种族偏见遭遇广泛批评。AI搜索工具若不加以修正，可能也会对某些群体产生不利影响，甚至加剧信息的不平等传播，进而加深信息鸿沟和社会不平等。 

AI技术作为一种强大的工具，究竟是普罗米修斯之火，还是达摩克利斯之剑？在享受AI搜索带来便利的同时，我们也要对其潜在的风险和挑战保持警觉。为了确保其健康发展，各方应共同努力。企业和技术开发者应更加注重数据安全、算法透明性和公正性，监管机构也应加大对AI搜索的监管力度，尽量减少负面影响的产生。而公众则需要在AI技术的变革中不断提升AI素养，培养辨别信息真伪的能力，以应对AI技术带来的变革，适应日新月异的社会环境。（作者是北京交通大学语言与传播学院教授）