在這個信息泛濫但缺乏有意義內容的時代，傳統搜索引擎的表現常常不盡人意，用戶被廣告、垃圾郵件和偏見內容所困擾。

　　Genspark的目標是打破這些舊有障礙，不僅要改進搜索技術，還要徹底改變用戶訪問和與信息互動的方式。

　　Sense 思考

　　我們嘗試基于文章內容，提出更多發散性的推演和深思，歡迎交流。

　　- AI+搜索提供更精準的個性化服務:

　　Genspark利用多智能體框架，每個智能體都能針對特定類型的查詢提供專業服務，確保搜索結果的精準性和相關性。

　　- 革故鼎新的Sparkpages讓搜索簡潔、高效、可信賴:

　　Sparkpage通過提煉和整合大量網絡知識，大大減少了用戶的研究時間的同時，還提供了更豐富的內容，避免商業影響和偏見，旨在建立信息交互新標準。

　　AI Native 產品分析

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　　Genspark

　　1. 產品:Genspark

　　2. 產品上線時間:2024年6月18日

　　3.創始人:

　　景鯤

　　曾任百度集團副總裁、小度科技CEO

　　曾深度參與了對話式人工智能機器人微軟“小冰”的研發，他也因此被許多人稱為“小冰之父“。

　　朱凱華

　　前小度科技CTO，曾在谷歌工作，參與Google Panda等核心算法的開發

　　4. 產品簡介:

　　Genspark 是一款基于 AI 智能體的搜索引擎，通過實時生成定制化頁面(Sparkpages)來滿足用戶的具體需求，而不是提供現有網頁的鏈接。

　　5. 融資情況:

　　-2024年，獲得種子輪6000萬美元投資，由來自新加坡的藍馳創投領投，估值達到2.6億美元。

　　01.

　　創立愿景:完善和革新搜索引擎的運作模式

　　長期以來，傳統搜索引擎作為互聯網的門戶，主要扮演著索引的角色，列出可能包含用戶所需答案的網頁。然而，這些搜索引擎根據關鍵詞的相關性、網站的權威性等因素對網頁進行排序，但它們并不總是考慮網頁的實際質量或潛在的商業偏見。

　　這種體驗往往類似大海撈針，用戶在瀏覽過程中，常常不得不面對無盡的廣告、垃圾郵件和有偏見的信息，使得像規劃旅行、研究產品或尋求準確信息等日�；顒幼兊脴O其耗時。

　　鑒于傳統搜索的局限性和效率問題，Eric Jing 和 Kay Zhu在2023年創立了 Genspark，旨在完善和革新搜索引擎的運作模式。

　　兩位創始人都曾在大型科技公司工作，積累了豐富的經驗，并在 AI 和搜索技術領域磨練了他們的技能。他們對 Genspark 的愿景是創造一款搜索引擎，它不僅能夠提供更快、更相關的搜索結果，還能提供更直觀、更具視覺吸引力的用戶體驗。

　　"節省時間，效果更佳。"這是Genspark的口號，它反映了公司對效率和準確性的承諾。Genspark的目標是打破這些舊有障礙，不僅要改進搜索技術，還要徹底改變用戶訪問和與信息互動的方式。

　　簡要地說，Genspark 具有以下特色:

　　1、AI Agent引擎:Genspark使用AI代理技術，每個代理專門處理特定類型的查詢，提供定制化服務。

　　2、實時定制頁面:Genspark生成新的、綜合的Sparkpages，直接響應用戶查詢，而不是僅提供鏈接目錄。

　　3、高質量內容:信息來自可靠來源，無廣告和商業偏見，確保內容的高質量和全面性。

　　4、個性化體驗:用戶體驗高度個性化，不受商業偏見和SEO內容的影響。

　　5、時間效率:通過直接提供綜合、相關的結果，最小化用戶研究時間，提高效率。

　　6、內置AI助手:每個Sparkpage都配備了內置的AI助手，動態響應用戶查詢，提供定制化的信息。

　　傳統搜索引擎與 Genspark的對比

　　通過Genspark進行的每一次搜索都能節省用戶的時間，同時確保知識的無偏見訪問，保持信息的完整性。Genspark賦予每個人消除混亂、直接獲取真相的能力。

　　在傳統搜索引擎搜索西雅圖旅行攻略

　　在Genspark上搜索西雅圖旅行攻略

　　02.

　　搜索新變革:從“陳列架”到“導購員”

　　Genspark 以其多專業 AI 模型為支撐，為各類搜索需求提供定制化解決方案。例如，旅行搜索將呈現一個包含視頻、本地提示和聊天機器人的 Sparkpage，模擬一個動態、互動的旅行指南。

　　其 AI 系統融合了內部研發與 OpenAI、Anthropic 等頂尖 AI 創新者的第三方模型，確保 Genspark 持續利用前沿技術，提升搜索服務的智能與精準度。

　　Genspark 的 Sparkpages 以瀑布流的格式，展示了信息的綜合藝術（類似小紅書的布局）。這些頁面設計簡潔而全面，直觀地呈現了所有關鍵信息，布局既借鑒了維基百科的精心策劃，又融入了現代感和互動性。

　　瀑布流形式的Sparkpage頁面

　　Sparkpage 功能亮點:

　　1、摘要與概述:頂部的 AI 生成摘要迅速捕捉并傳達搜索查詢的核心，為用戶提供了一個快速把握主題的入口。

　　2、詳細內容:摘要之后，頁面深入到各個子主題，詳盡地探討查詢的各個方面，確保信息的深度與廣度。

　　3、互動性設計:通過視頻、信息圖表和聊天機器人等元素，Sparkpages 的互動性得到了顯著增強，讓搜索體驗更加生動和吸引人。

　　接下來，我們將以去新加坡旅行的問題為例，詳細展示Genspark、perplexity這兩個 ai 搜索引擎頁面的對比:

　　輸入:想去新加坡玩，有什么建議嗎?

　　Genspark頁面:

　　Genspark主頁面提供了關于問題的整合信息及Sparkpage列表。

　　接著我們在進入一個具體的Sparkpage，除了內容列表外還有圖片和相關旅行博主發的視頻列表，在側邊欄還包含一個可互動的AI小助理，可針對推薦內容進行更細致的提問。

　　perplexity頁面:

　　在perplexity搜索結果中，可以看到信息源的鏈接列表以及整合之后的文字內容，側邊欄會有多媒體的搜索入口，底部可以提問更多細節。

　　Genspark 和 Perplexity.AI 都以其獨特的方式革新了搜索結果的展示，并各有側重地利用了 AI 技術。

　　Perplexity.AI 利用其 GenAI 技術，通過從索引源中提煉關鍵信息，為用戶提供即時且精確的反饋。它專注于深入細節的專業搜索，擅長捕捉并呈現準確、最新的數據。Perplexity.AI 以引用互聯網上的可靠來源，并對其進行驗證，確保了信息的可靠性和權威性。

　　Genspark.AI 則通過根據用戶查詢實時生成的自定義頁面(即 Sparkpages)，將網絡知識精煉并融合成一個統一而連貫的單元。每個 Sparkpage 都配備了一個 AI 副駕駛，它不僅指導用戶，還幫助他們動態地擴展知識視野。Genspark 的搜索體驗是獨特且動態的，它以圖片瀑布流的形式，為用戶呈現了一個交互式的數字景觀，增強了搜索的可視化和探索性。

　　03.

　　AI搜索引擎面臨的共同問題:道德和準確性

　　Genspark 聲稱其專注于服務美國市場，目前免費使用，未來可能探索付費訂閱。“我們想從頭開始構建一切，甚至是商業模式。”Jing 表示。目前，Genspark已經登上了producthunt今日熱榜前五名。

　　Genspark 在Producthunt位列第五名

　　2024年以來，AI 搜索這一新興市場呈現百花齊放的態勢，試圖重新洗牌傳統搜索引擎的市場份額。GS Statcounter 數據顯示，截至2024年4月，谷歌的搜索引擎市場份額似乎已降至87.24%，是自2009年以來的最低點。而 AI 搜索龍頭 Perplexity 的用戶規模已經增長到了數千萬，最新估值高達30億美元。相信與AI融合必然會成為未來搜索的新趨勢。

　　Google的市場份額在下降

　　然而，不幸的是，AI 驅動的搜索引擎在本質上可能存在不可靠性，Google AI Overview、Perplexity等搜索平臺都遇到過用戶對錯誤回答的投訴。例如，Google AI Overview 在發布后不久，就曾錯誤地建議用戶在披薩上加膠水，或者每天吃一塊小石頭，并錯誤地宣稱美國前總統安德魯·約翰遜在去世后獲得了大學學位。

　　Google 的 AI 建議在披薩上加膠水

　　為什么AI會返回錯誤的答案呢?

　　AI搜索引擎通常依賴大型語言模型（LLM）來總結和歸納文本。這些模型通常通過預測序列中的下一個單詞(或標記)來工作，它們缺乏對基本事實的依賴，而是根據統計計算來選擇每個單詞，這可能導致所謂的“大模型幻覺”。

　　盡管如此，通過使用檢索增強生成(RAG)技術的AI技術，可以緩解這種幻覺問題。RAG 允許 LLM 檢查其訓練數據之外的特定來源，如網頁。當用戶輸入查詢時，系統會根據構成其信息源的文檔進行檢查，并生成響應。由于系統能夠將原始查詢與網頁的特定部分進行匹配，因此它能夠引用其答案的來源，這是普通 LLM 所不具備的能力。

　　RAG的技術框架

　　然而，RAG 技術并非完美無缺。使用 RAG 的 LLM 要得出正確的答案，必須同時正確檢索信息和生成響應。如果檢索或生成過程中的任何一個環節失敗，就可能導致錯誤的答案。

　　以 AI Overviews 推薦含有膠水的披薩食譜為例，這個建議可能源自 Reddit 上的一個笑話帖子，該帖子與用戶關于奶酪不粘在披薩上的查詢相關，但在檢索過程中出現了問題。僅僅因為檢索到的內容與用戶的問題相關，并不意味著它是正確的，而 LLM 在生成搜索結果概要的過程中通常不會質疑這一點。

　　同樣，如果 RAG 系統遇到相互矛盾的信息，例如政策手冊的不同版本，它可能無法確定哪個版本是正確的，而是可能將兩者的信息結合起來，創建一個可能具有誤導性的答案。

　　在許多情況下，當 AI Overviews 返回錯誤答案時，可能是因為網絡上缺乏高質量的信息，或者查詢與諷刺網站或笑話帖子最為匹配。

　　大型語言模型能夠根據提供的來源生成流暢的語言，但流暢的語言并不總是等同于準確的信息。因此，生成誤導性或有害內容的可能性是所有 AI 搜索引擎平臺必須克服的重大障礙。

　　問題可以被解決嗎?

　　歸根結底，只要人工智能系統依賴于概率來逐字生成文本，就始終存在產生幻覺的風險。盡管Google正在后臺進行調整，以期改進AI Overview的性能，但用戶仍需意識到，沒有任何 AI 系統能夠保證100%的準確性。

　　目前，Google正在為那些AI Overview可能無法提供特別有用答案的查詢添加觸發限制。此外，對于涉及健康等敏感領域的查詢，Google正在實施額外的“觸發改進”措施。這包括在信息檢索過程中增加一個步驟，用以識別那些可能帶來風險的查詢，并在這些情況下讓系統拒絕生成答案。

　　考慮到以上難以避免的挑戰，Genspark 也正在積極采取措施應對這些風險:

　　1、道德的 AI 使用:Genspark 致力于道德的 AI 實踐，確保其模型在多樣化、權威性和準確的數據源上進行訓練。

　　2、持續學習和適應:人工智能模型旨在從用戶交互和反饋中學習，這有助于隨著時間的推移提高搜索結果的準確性和相關性。

　　3、可編輯性和事實核查:用戶可以編輯 Sparkpages，類似于維基百科，允許社區主導的方式來確保信息的準確性。

　　創始人 Jing 強調，Sparkpages 的設計是開放式和可編輯的，允許用戶對聲明進行事實核查，而 Genspark 的 AI 系統會考慮每一次編輯，以改進未來的搜索結果。此外，Genspark 計劃在合法和合理的情況下使用受版權保護的內容，以增強引擎的整體準確性。

　　Genspark 從 GitHub 的成功模式中汲取靈感，致力于構建一個社區，用戶可以在其中貢獻內容、增強搜索結果，并就相關話題展開討論。這種模式不僅提升了搜索體驗的互動性，還以人工復核的形式提高了AI 回答的準確性。

　　Jing 表示:“我們非常重視數據質量，我們相信這是贏得這場競爭的關鍵。尊重知識產權是我們的核心價值觀。”

　　當然，盡管 Genspark 采取了上述措施，安全隱患仍然存在。雖然在 Genspark 上找不到明顯的抄襲例子，但這并不排除它們的存在。Sparkpages 并非靜態，任何人都可以在 Genspark 的 AI 創建大綱后共享和編輯 Sparkpage 的副本，并添加他們想要的任何信息，這可能包括令人反感、錯誤或抄襲的內容。

　　更重要的是，目前沒有途徑報告有問題的 Sparkpages，這需要 Genspark 進一步關注和解決。

　　結語

　　Genspark在發展路線圖上仍處于起步階段，并且需要克服重大的技術、法律和道德障礙。目前，這家初創公司已經成功完成了一輪重要的融資——由新加坡的風險投資公司Lanchi Ventures領投，Genspark獲得了6000萬美元的種子輪融資，投后估值達到了2.6億美元。

　　這是不錯的開始，但未來的道路無疑將更加充滿挑戰。Genspark需要解決其技術初期的問題，制定有效的創收計劃，并擴大其目前規模較小的團隊——約20人。這一系列任務都相當艱巨。即便如此，公司還將面臨來自資金雄厚的競爭對手的激烈競爭。

　　在AI技術的加持下，當前的搜索引擎已經邁入了一個新的階段，它們將省去辨別信息冗余的時間，以更多元、交互友好的方式將檢索結果呈現給用戶，這些進步有望為用戶帶來超越傳統搜索的價值。

　　當然，AI搜索產品仍處于早期發展階段，它們的商業模式還有待進一步探索和完善。目前，AI 搜索產品的整體表現尚未達到 Killer App 的標準，仍有一定的提升空間。AI 搜索市場的產品同質化現象也較為嚴重，如何運用 AI 能力建起產品的護城河是勝出的關鍵。

　　Genspark 選擇的這條賽道競爭激烈，充滿了挑戰，但潛在的產品價值同樣不容小覷。掌握搜索引擎市場，相當于掌握了互聯網的門戶入口。過去，搜索巨頭 Google 一直牢牢占據大部分的市場份額，但 AI 技術的出現，為搜索市場的重新洗牌提供了可能。

　　這是一場艱苦的戰斗，但Genspark的創始人Jing對此充滿信心。他堅信，憑借團隊的努力和創新，Genspark 能夠開辟出一片天地。