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第五章：信息检索的未来：高级范式与新兴应用（续）

各行业未来应用

信息检索的未来应用将渗透到各个行业，带来深远影响：

• 学术研究： 深度研究工具可以生成文献综述、讨论论文和技术见解，显著减少人工工作量。它们旨在提供来源透明度，直接链接到摘录，增强可追溯性和验证。
• 政府： 政府资助在大学研究中发挥着关键作用。中国等国家正大力投资研究（例如，AI、生物医学科学），以提高全球竞争力。先进的信息检索系统可以支持国家研究计划。
• 企业解决方案： AI驱动的通用搜索工具，如Dropbox Dash，可以跨各种业务平台（云存储、电子邮件、协作工具）提供对相关信息的更快访问，提供更智能的见解和建议。AI代理正在开发中，以管理多步骤任务，如购买活动门票或预订餐厅，用户始终完成购买。
• 营销与客户参与： AI正在通过个性化电子邮件定位、动态广告、客户行为预测分析和情感分析来改变营销。
• 内容创作： AI越来越多地参与内容创作，47%的公司正在使用它。
• 人机共存： 未来涉及AI代理与人类协同工作，引发了关于代理何时应主动行动与何时应推迟，以及如何在不影响益处的情况下保持人类自主权和监督的问题 1。信任将取决于代理的透明沟通和可预测行为。

高级信息检索服务的货币化策略

AI驱动的搜索和深度研究服务的货币化模式正在超越传统广告。

• 混合定价模型： 结合订阅制、按使用量付费和分层定价，以使价格与客户使用量和需求保持一致。
• 价值定价： 将AI功能的价格与它们提供的实际价值挂钩，确保客户认为物有所值。
• 直接货币化： 提供高级AI功能、API访问、许可协议、企业合同和分层服务。
• 间接货币化： 通过广告、数据分析或战略伙伴关系产生收入。
• 免费增值模式： 提供基本功能免费，但对高级功能收费。Perplexity AI采用这种模式，提供有限的免费深度研究查询。
• 订阅模式： 对AI功能和服务收取定期费用，提供稳定的收入流。例如，ChatGPT（OpenAI）的特定“深度研究”代理模式仅在ChatGPT Pro计划中提供，每月约200美元。
• 增强型AI功能： 高级订阅可以解锁更深入的研究、高级个性化、优先访问或独家工具。Google正在探索“Google AI Pro”和“Google AI Ultra”计划。
• “代理式”订阅： 如果AI代理能够高度胜任完成任务（例如，管理日历、跨多个平台进行预订），订阅可以提供对这些高级“数字助手”服务的访问。
• 语境化和集成广告： 超越传统的横幅广告，转向AI概述中的“原生”广告、赞助的后续问题、交易广告（AI促成预订/购买并收取费用）和多模态广告。

伦理考量与未来挑战

尽管信息检索领域取得了显著进步，但伴随AI的深入应用，一系列伦理考量和技术挑战也日益凸显：

• 偏见与公平性： 大型语言模型（LLM）可能生成语境合理但内容不准确的响应（即“幻觉”）。此外，由于训练数据中可能存在的偏见，AI模型可能会延续并放大有害的刻板印象，导致偏颇的输出，这需要持续努力加以减少。
• 隐私与数据治理： 大量使用用户数据进行个性化引发了重大的隐私问题。当AI搜索工具访问敏感业务信息时，强大的数据治理和安全协议至关重要。
• 可解释性与透明度： 了解AI系统提供某些结果的原因（即“可解释性”）对于神经网络模型来说仍然是一个挑战。来源透明度，尽管通过直接链接等功能有所改进，但对于建立可信度至关重要。
• 人机交互与控制： 随着AI代理变得更加自主，关于人机共存、自主控制以及如何在不阻碍益处的情况下保持人类监督的问题浮出水面。信任将取决于代理的透明沟通和可预测行为。
• 对用户的认知影响： 一些研究表明，大量使用AI进行创意任务可能会削弱独立的创意“适应性”，尽管这一具体主张需要进一步的实证验证。
• 可扩展性与可持续性： 未来的信息检索系统需要具有可扩展性、高效性和鲁棒性，以处理日益庞大、嘈杂和不完整的多模态数据集。运行大规模AI模型的环境可持续性也成为一个考量。
• 评估： 评估是一个长期存在的问题，需要适应新的领域、设置和交互模式。