信息搜索和调研几乎每个公司部门都在做，大部分靠传统的搜索引擎(谷歌,百度,必应,微信,小红书等)，但效率不高，费时，信息质量层次不齐(痛点大家都清楚)。AI搜索引擎通过 1)分析关键词信息 2)联网实时搜索可靠信息来源 3)汇总整理内容呈现 4) 追问 这四步来解决问题。常用的国内AI工具(豆包/kimi等)不适合此类工作(具体原因下次科普)，会出现明显的信息错误/信息过时等情况。现在推荐秘塔AI搜索(https://metaso.cn/)，不需要翻墙就能使用的可靠的AI搜索引擎。需要调研公司/项目/事件/行业等内容时可以使用，并可以进一步追问。
把AI当成你的助理来用，不要把它当成傻瓜。不少人使用AI的时候是试探性的，心里充满怀疑，只要遇到AI回答错误或者AI工具没有按照自己预期输出，就直接放弃或者认为AI没有用。这种态度是不可取的。首先，AI从能力来讲已经完全有做人类助理的能力，我们用不好它更多原因可能是因为我们不会用它，没有给它清楚准确的指令，而不是它不好用。如果我们把它当傻瓜用，只问它今天天气如何，给我讲个笑话之类的，它就会是一个傻瓜。如果我们把它当助理用，它就是一个助理。比如，你要让你的助理写个发言稿，你肯定会告诉你的助理这个发言的背景信息，你想要表达的观点，为了保持风格一致，你可能会给他一些你之前的发言稿去学习。AI也是一样，你告诉它发言的背景信息和主题，发给它之前的演讲稿，它就能写出符合你要求的内容。所以，在使用AI的时候，想一想你会如何让你的助理来帮你完成这项工作，就把这些内容和要求清晰准确的发给AI。如果它第一次没有输出你预期的结果，举例告诉它你想要的输出，多给它几轮反馈直到它明确告诉你没法完成你的任务。AI助理24小时在线，不会嫌你麻烦，而且能力在高速扩展。
使用国产语言模型产品比如豆包/Kimi/通义千问等搜索信息会经常产生看似合理但实际错误的信息，专业称之为“幻觉”。国产AI搜索质量低的原因有几个。
1）大语言模型和搜索是两个科技领域。大语言模型(LLM)注重对人类自然语言的理解和处理，让AI和人能够自然的对话，而搜索的重点在于信息爬取和索引，注重信息的实时性和准确性。国内的AI产品都在前者上下功夫。
2）国产大模型可爬取的信息非常有限。虽然全球互联网中文内容占比19%(用户数量/人口原因)，但是中文网站仅占1.6%，甚至低于越南语，而且此数量还在下降。再加上很多优质中文内容在封闭生态系统中（如微信公众号、短视频、头条号等），搜索引擎无法爬取这些封闭生态系统。有限的中文数据也导致国产大模型成长受限。
3）信息爬取和索引技术能力差，以百度为例过度注重变现，导致广告泛滥，信息偏差严重，大量低质量、重复的内容充斥。这导致大模型原始信息来源质量低，回答的内容质量自然也低。目前最领先的AI搜索引擎是Perplexity AI。昨天推荐的秘塔AI 是做搜索起家，语言模型用的是Meta的开源模型LLMA，所以用专业的搜索技术加上国外领先的开源模型就能避免上述问题，提供准确可靠的搜索结果。
第一，我们要消除头部偏见，不要觉得最出名的AI工具就是最好的，最全能的。拿 ChatGPT 举例，它的确是全球最出名的AI工具，也是最有光环效应的，但它并不适用于所有使用场景。比如在复杂思维、数据分析、代码生成领域，Claude 超越它。在信息搜索方面，Perplexity超越它。ChatGPT 不是AI领域的天花板。所以我们要选择正确的工具去完成对应的任务。至于什么工具能解决什么问题，我们在AI学习群里边有详细介绍。
第二，我们不要低估AI的能力，现在AI可以完成很多工作任务，而不是简单的你问它答。比如你可以上传 Claude 一个公司名单，它可以按照你需要的内容搜索信息完成表格，几百个公司也不是问题。同时我们也不能奢望AI能够完全做完所有内容，比如视频制作中，可以使用AI生成视频，但最后还需要人去剪辑拼凑达到美感和逻辑。至于AI的能力边界在哪里，只有自己尝试过才知道，而且这个边界在快速扩张。