ChatGPT已经问世将近一年的时间了，围绕ChatGPT探索未来的话题热火朝天，基于ChatGPT的应用开发如火如荼。不只是ChatGPT这类语言生成式智能，图片生成式智能也在飞速发展，两者甚至还进行了组合，使我们对未来遐想联翩。
但是我要给这些幻想泼上一盆冷水。在当前有用的应用场景下，更多的人把ChatGPT当作一种交互式搜索引擎，以你问我答取代搜索框和逐条点击结果。是的，对于一些使用场景，问答式的效率高于搜索点击，因此ChatGPT相对于传统搜索引擎，使用起来确实更加方便。
但是ChatGPT的本质仍然是机器学习模型，根本上决定了ChatGPT需要通过大量的数据进行学习，并根据样本概率做出回答。而搜索引擎也是从大量网页数据中提取相关的答案，然后优先推荐点击率更高的网页靠前显示。本质上这两者并没有区别。搜索引擎反而拥有某些优势：
基于逻辑的推荐可以实时抓取最新的信息，而ChatGPT所学习的信息截止到上一次训练之前；
经过了大量的商业化改造，搜索引擎可以微调算法，加入广告、推荐，甚至针对每个用户进行个性化定制，而ChatGPT由于训练技巧相对晦涩，难以微调；
搜索引擎经历了数十年的迭代，交互功能比较完善，但ChatGPT给出的答案往往不够精简，且一次提问只能获取有限的信息，需要追问。
ChatGPT回答的准确性存疑，信息来源是否靠谱也没有定论。在一些任务中，ChatGPT可以编造出看起来令人信服的错误信息。搜索引擎的结果中可能出现相悖的网页信息，有助于使用者识别到可能有误的信息。
那么ChatGPT真正的优势在哪？思考能力。虽然当下ChatGPT的推理深度较为有限，但通过多重引导提问的技巧，已经有研究者利用ChatGPT推理出逻辑极其复杂的问题，这说明ChatGPT具备了基本的逻辑推理能力。
所以我更倾向于ChatGPT的应用领域有限，其当下的角色更像一种搜索引擎和其他应用的接口。生成式人工智能的未来潜力巨大，一旦其思考深度接近人类，就会带来巨大的智能化革新。目前，无论是模型结构的限制，还是硬件算力的限制，还是数据成本的限制，都死死地卡住了生成式人工智能的极限。
