Perplexity認爲Google、Meta、馬斯克和整個世界都在抄襲它

作者 | 張瀟雪郵箱 | JessicaZhang@pingwest.com

上週扎克伯格把Meta AI 聊天機器人向公衆開放了。

用戶可以在WhatsApp、Instagram、Facebook等Meta系社交軟件上以搜索或聊天助手的方式召喚它。不過目前只能輸入文本來生成答案和圖片,除了一批明星角色定製機器人,其它並沒什麼太出彩的地方,也就沒引起太大的社區反響。

不過有個人卻第一時間破防,並把Meta狠狠陰陽了一把。

此人便是Perplexity 的CEO Aravind Srinivas。4月12號他忽然在X平臺發文,致敬自己公司的設計師,配圖卻是Meta AI的聊天界面。

這是幹啥?Aravind Srinivas緊接着用“引用源”加上Perplexity的界面截圖解釋:暗指Meta AI從醒目logo、標語、到加了表情包的靈感問題提示,整體頁面設計全都“抄襲”了自家產品。

對此評論區意見分成了兩派,有的說小扎確實是能靠抄別人的東西拿奧斯卡獎。

“就跟我抄高年級的期末作業一樣。”

“恭喜perplexity的設計師創造了新的行業模版。”

另外一些網友卻認爲這有點牽強了,“那你要這麼說,Perplexity形狀是方的,meta是圓弧的…”

有人也陰陽了回去:“你是說致敬ChatGPT的設計師吧?儘管Perplexity想出來把提示問題移到屏幕中間的好點子,還是恭喜你們了。”

Aravind Srinivas那邊似乎並不服氣,凌晨四點又繼續發文說:

“抄襲好東西是正確的做法。我們都應該這樣做。我們從Google那裡借鑑了一些東西(知識卡、組件)。Google也從我們這兒借鑑了一些東西(後續問題、來源歸屬),OpenAI則從雙方那裡都借鑑了(突出鏈接、提供建議問題、快速查詢重構)。Grok拿走了在Perplexity Discover上首次實現的新聞曝光功能。當被其他聰明的人採用時,恰恰證實了這些想法是好的。”

配圖是左邊的Grok和右邊的perplexity:

好傢伙,這回是Google、OpenAI、Grok都含沙射影地中槍了——所有做聊天機器人的公司,不約而同抄都把Perplexity作爲首要“抄襲”對象。

結果被這位大哥一句話直接扎心:“我們都不知道還有Perplexity Discover這種東西存在。”

“任何人都可以複製想法,然後加上你自己的特色。世界就是這樣的,天性如此,我們當然也可以這樣做。”

網友讓Srinivas別抱怨了。再說那什麼Discover,本質上不就是 News Feed嗎?那可不是Perplexity發明的,Google的搜索引擎裡已經有這個功能十幾年了。

說起來,這也不是Aravind Srinivas第一次“指責”別人借鑑他的勞動成果了。

今年一月時,賈揚清在X上發佈了一個基於LeptonAI 雲平臺的對話式搜索引擎 demo,用500行Python代碼輕鬆實現了類似Perplexity的效果。這個「Lepton Search」的後端是Mixtral-8x7b 模型,接入Bing 搜索 API,用戶輸入問題後就能返回答案、引用來源和相關問題。

LeptonAI通過這個演示向大家展現了現在構建一個人工智能應用有多簡單。換句話說,等於把Perplexity這個產品 “剝皮”了。它的前端設計的確看起來很fancy,但技術門檻其實很容易實現。

這很快引來Srinivas的空降,轉發賈揚清的推文並用一貫“委婉”的語氣內涵道:“很高興看到 Perplexity 成爲未來融資動作的標杆,包括前 Meta 和阿里巴巴高管都來取經!Perplexity 的影響力已經不侷限於產品本身,而是輻射到了整個科技生態和行業發展,令人振奮!”

雙方粉絲當時也各執一詞。支持Perplexity的人認爲Lepton就是抄襲,反對方覺得Lepton只是通過演示證明自己的能力,再說你perplexity也沒有知識搜索專利,着實是反應過度了。

賈揚清也沒有示弱,表示自己搭建這個demo的靈感來自於和微軟技術專家@youwu_5u喝咖啡時,關於 RAG 的效果究竟是源自搜索還是大模型的討論,並以代碼全部開源正面回擊。

所以從現在Srinivas又“出征” Meta和Grok,我們也看出來了,Perplexity還真是時刻處於戰備狀態,覺得全世界都在抄它!

不過來來回回,好像指責的總是離不了“創意、界面設計、功能”上的抄襲,除此之外再無其它。有網友無情戳穿,“這是不是因爲,Perplexity明白,自己除了UI也真沒什麼可抄的了”。甚至有人用任何AI聊天機器人都能生成類似的前端代碼,再加上一些自己的想法,就能打磨出一款全新外殼。

工作流程來說,Perplexity先獲取用戶輸入,基於實時索引重構查詢,再將回答問題的任務交給大語言模型,要求它閱讀所有相關鏈接,從中提取出相關段落整合內容返回給用戶。拆解下來,本質上還是靠Google和Bing們提供的檢索API和GPT-4、 Claude 3等LLM。

作爲一家應用類公司和API接口供應商,Perplexity並沒有自己的基礎大模型,默認的兩款免費自研模型都是從GPT微調而來,也就沒有堅固不可逾越的技術護城河。搜索體驗上的優化與創新纔是Perplexity最初吸引用戶的法寶,也自然成爲他們握緊在手裡,拼命捍衛的東西。

Srinivas在X發佈的記錄Perplexity產品構思的第一塊白板

儘管對於平臺類公司來說,這種彼此間的“借鑑”已經太司空見慣,打車軟件Uber和Lyft,點餐應用DoorDash、Uber Eats和Postmates,國內的美團和餓了麼等等例子就更多。但年輕的Perplexity在還沒有形成穩定而廣泛的客戶羣,功能也比較樸素、尚未全面開花,在現金流還需要考慮賣廣告來加持的情況下,這種擔心隨時被替代的焦慮感就更嚴重。甚至需要抓住一切機會去“碰瓷”,即時這看起來難免有些應激。

另一個不可否認的現實是,市場上形形色色的AI初創公司們之間存在一個清晰的估值斷層。那些開發了基礎大語言模型或具備核心技術的OpenAI、Anthropic、Cohere、Scale AI等總是處於領先的第一梯隊,而Perplexity或Poe這樣的平臺類公司估值一旦達到某個位置就難以突破。

Poe現在衝的是最快速地集成市場上最新的大模型,以及Poe bot創作者共享經濟模式,加上Quora做後備,也算找到了自己的一條路。而對Perplexity這個目前僅靠對話式搜索引擎一個飯碗的公司來說,也必須承認,創意一旦公開就不再是秘密,人人都有權利去借鑑和優化。

最後也說句公道話,時至今日,作爲一名Perplexity訂閱用戶,它對於瑣碎信息的整理能力和杜絕AI幻覺的準確性,依然是吸引我的付費的點。做的最快能證明團隊足夠敏銳和優秀,做到最好更是需要持續研習的智慧。Perplexity與其緊盯着對手們在網上抱怨,不如放下獨創性的執念,鞏固優勢並繼續沉下心洞察市場、打磨產品,用下一個耳目一新的功能證明自己。