德國研究AI曝光大秘密，AI搜索和傳統搜索差太多，普通人別踩坑

2025年10月發布的一項重要研究，把生成式AI搜索和傳統搜索放在一起做了深入對比。

這項研究由德國波鴻魯爾大學和馬克斯?普朗克軟件系統研究所聯手開展，圍繞人們獲取信息的方式展開探討。

研究不光看兩種搜索工具在使用感受上的差別，還重點分析了它們給出答案的質量，甚至對未來搜索技術的發展方向提出了建議。

通過大量測試，研究團隊發現了不少值得關注的現象，這些發現不僅能幫普通人搞懂兩種搜索的不同，也給相關領域的開發者和研究者提供了有價值的參考。

用戶體驗

這項由德國波鴻魯爾大學和馬克斯?普朗克軟件系統研究所聯合開展的測試中，AI搜索引擎讓用戶不用點開多個鏈接就能拿到整合好的答案，信息檢索效率明顯提升。

但這種便利背后藏著隱憂，傳統搜索里，用戶能清楚看到每個結果的來源網站，還能根據網站的權威性自己做判斷。

可AI搜索把信息篩選的過程全藏在黑箱里，用戶只能看到最終答案，根本沒法知道這些內容來自哪些地方，更沒法自主選擇該相信哪個來源。

長期依賴這種方式，用戶可能會慢慢失去對信息的辨別和掌控能力。

答案質量

研究團隊用數千次查詢對比了傳統谷歌搜索和四種AI搜索工具的表現。

包括谷歌AI概述、Gemini、GPT-4o搜索版本以及帶搜索工具的GPT-4o，查詢覆蓋常識、政治、科學等六個領域。

結果發現一個有意思的現象：AI能從更廣泛的網站里扒信息，不像傳統搜索只盯著熱門鏈接。

但來源多樣并沒讓答案更完整，反而有不少AI系統專挑傳統搜索里排不上號的冷門網站當信息源，這種選擇偏好很可能影響答案的可信度。

更麻煩的是AI答案的穩定性問題，同樣的問題隔兩個月再問，得到的回答會差很多。

這是因為AI回答不僅靠訓練數據，還受實時網絡信息和算法更新影響，而傳統搜索結果的變化主要是因為網頁內容本身更新了。

不同AI的脾氣也不一樣，帶搜索工具的GPT-4o更愛用自己腦子里的知識，谷歌AI概述和Gemini卻總愛去外面找最新信息，這種策略差異會直接導致同一問題出現不同答案。

比如查詢“什么是不平等的例子？”時，不同引擎給出的主題覆蓋范圍差距明顯，從公開的圖表能清晰看到各引擎涉及的主題差異。

未來方向

這項發布在arXiv平臺、DOI為10.48550/arxiv.2510.11560的研究指出，現在評價搜索好壞的標準已經跟不上AI時代了。

以前只看鏈接相關度和排序準不準，現在得從完整性、準確性、平衡性等多個維度評估AI生成的答案。

目前已有搜索引擎開始嘗試折中方案，既給AI生成的總結答案，又保留傳統的鏈接列表，想在方便和透明之間找平衡。

這種混合模式被認為是解決當前困境的可行辦法。對普通用戶來說，搞懂兩種搜索的優缺點很重要，用AI搜完最好再用傳統方式驗證一下。

尤其是專業場景需要精準信息時，傳統搜索還是更可靠的選擇。

這項研究不光指出了技術短板，更給未來指了路。

怎么讓AI搜索既好用又透明可信，是開發者要解決的大問題，而建立適配AI時代的信息質量評估體系，還需要學術界和產業界一起發力。

結語

這項德國聯合研究，清晰展現了AI搜索與傳統搜索的各自特點。

AI搜索雖提升了信息獲取效率，卻存在信息來源不透明、答案穩定性不足的問題，傳統搜索雖在可信度和可控性上更優，但效率稍遜。

研究也為未來指明方向，混合搜索模式或成平衡便利與透明的好選擇，建立適配AI時代的信息評估體系也很關鍵。

對用戶而言，了解兩者優劣，按需選擇并交叉驗證，才能更好地利用搜索工具，這也是此次研究給普通人最實際的參考。