别了,App!未来你的数字化身不是应用,而是无数为你打工的 AI 智能体

智能情报所 2025-08-25 17:03

从 SEO 到 GEO,AI 驱动的互联网正在重建

作者:MICHAEL PAREKH

发布于:2025 年 8 月 24 日

我常在专栏《AI:归零重启》中探讨一个核心观点:在人工智能技术浪潮的黎明期,我们现有的互联网,其基础架构并非为 AI 和服务于全球数十亿人的 AI 机器人所准备。

正如我在最新一期《AI 漫谈》播客中,与我的 Z 世代搭档 Neal Makwana 所探讨的那样,要引导我们进入一个被全新激励机制驱动的 AI 世界,需要海量的技术、AI 和监管层面的社会工程。

这尤其体现在一个关键挑战上:我们必须在服务于民众的 AI 与服务于广告商的 AI 之间,就隐私与信任问题,建立起一种微妙且可容忍的平衡。

当媒体还在无休止地争论通用人工智能和超级智能,当“上帝 AI”和泛滥成灾的“AI 垃圾内容”占据大量舆论空间时,我们更需牢记这一宏大背景。

我们也要清醒地认识到,从聊天机器人到推理 AI,再到 AI 代理,这条通往未来的道路,是由无数微小的进步铺就的漫漫长路。

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尤其是在我们以众多创新方式扩展 AI 规模的今天。从训练到推理,其间环节日益繁多,而这一切都伴随着极不稳定的 AI 成本与定价。

即便是我们今天最基础的 AI 代理,每天也会在一个为人类优化的网络上处处碰壁。无处不在的验证码,就是为了给它们设置障碍。

我们正加速迈向一个新世界:地球上 80 亿人,人人都将拥有为其量身定制的无数 AI。这将是一个机器对机器 (m2m) 的世界,而非当前机器对人 (m2h) 的模式。

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这绝不是某个像《终结者》里天网那样,企图控制我们的单一 AI。

Axios 在两篇文章——《一个网络给机器人,另一个给人类》和《未来是机器人对决机器人》——中对此有精彩的阐述,其核心观点如下:

在这个新世界里,一个简单的网站或应用,将不再足以清晰地代表一个公司、组织或个人的数字化形象。

服务提供商和大型组织,已在着手为每个网站或应用推出两个版本:一个为人类服务,另一个则专为 AI 代理和机器人设计。

网站建设服务商 Webflow 的首席执行官 Linda Tong 坦言:“我们曾投入巨大精力优化网站的人类用户体验,而今,海量的非人类用户带着截然不同的需求涌现出来。”

AI 机器人的活动——无论是为训练模型而抓取数据的爬虫,还是为解答人类提问而工作的代理——已经开始让传统网站不堪重负。

这很快就将我们带入一个 AI 机器人对决机器人的世界,充满了新的问题与挑战。

在生成式 AI 的下一波巨大颠覆中,互联网上的机器人数量将彻底超过人类。

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为何这至关重要?互联网曾连接了全人类,但如今,由 AI 驱动的网络正转向机器优先,这将迫使我们重塑 30 年来关于网络生活的一切习惯、期望和信念。

从宏观视角看,随着 AI 代理的进化和增长,代表个人的机器人将直接与代表企业的机器人互动。人类对开放网络的使用,将不可避免地持续减少。

我的机器人会和你的机器人对话——但你和我本人,可能真的会聊得越来越少。

这正是 AI 时代一个深刻的社会工程问题。但我认为,事情并非简单的此消彼长。人性的复杂远超计算,我们或许最终能实现更高质量的沟通,那时,“聊得少”或许就不再那么重要了。

但要实现这一天,有太多东西需要从头构建。

回溯历史,90 年代初的万维网,构建了一个人与人之间的网络。

随着网站和应用日益复杂,网络演变为一个人与机器的空间。我们与他人的互动,开始严重依赖软件的中介,比如社交信息流或旅行应用。

而未来,在线世界的互动将主要在机器人与 AI 代理之间展开,人类在很大程度上,将被推向舞台的边缘。

过往的模式,为我们带来了由搜索引擎优化 (SEO) 驱动的广告世界,谷歌、Meta 和亚马逊等巨头是这个世界的主宰。

但现在,由 OpenAI 等大语言模型公司引领的浪潮,正将我们推向一个由生成式引擎优化 (GEO) 驱动的新世界。

在这个新世界里,机器与机器、机器与人的互动将创造出全新的互联网内容、应用和服务,其定价与经济模型也将被彻底重塑。

所以,互联网并未崩溃,它只是在我们日常使用的同时,经历着一场彻底的重建。这就像纽约市在过去几年里对拉瓜迪亚机场的翻新工程一样。

只不过,这场重建的规模更大,范围遍及全球。

所有这一切的优化,都是为了实现 AI 技术栈的终极圣杯:顶层的应用与服务。

这场变革将渗透到方方面面,就从电子商务开始。

聚焦细节,以我们最习以为常的在线购物为例。

我们习惯于四处点击、比较不同商家的产品和价格。尽管价格会波动,算法会介入,但最终的购买决策权,始终牢牢掌握在人类手中。

但 AI 驱动的电商意味着,商家将开始根据你的身份和海量变量,以微秒级的速度动态调整价格,为每一位顾客提供独一无二的报价。

说到定价,未来的商品价格可能会像股票和期货市场一样,瞬息万变。

然而,有研究早已发现,这些定价系统会迅速变得极其复杂,甚至超越人类的认知极限。

为了应对,AI 公司会反过来为消费者提供专属的 AI 工具,在与商家定价机器人的博弈中,代表买家的利益。

到那时,我们只需坐观成败,看代表买卖双方的 AI 如何一决高下。

这种螺旋式上升的数字军备竞赛,在今天的电子交易和网络安全领域已是常态,攻防双方的游戏永无止境。

这,就是名副其实的 AI 机器人大战。

试想我们当下的医疗系统,无数的人与计算机每天都在为保险公司和医院进行价格博弈。这导致美国的医疗开支占其 GDP 的 20%,而其他发达国家不到 10%。

价格翻倍,换来的却是更差的医疗质量和覆盖率。这正是旧时代的社会工程产物。而 AI 驱动的未来,会将这种博弈推向新的维度。

同样的残酷竞争,即将蔓延到每一个角落——求职、教学、约会、客服、编程、科研,无一例外。

数据显示,SEO 专家们早已相信,如今网站一半的访客是机器人,而非人类。

OpenAI 的首席执行官 Sam Altman 曾说,ChatGPT 有望实现每天与“数十亿人”对话,并且在未来某个时刻,“它一天说的话将比全人类说的还多”。

这正是我反复强调的核心:我们正在经历从 SEO 到 GEO 的根本性转变。

未来数月乃至数年,以下迹象将证实机器人霸权时代的到来。

用 GEO (生成式引擎优化) 取代传统 SEO 的进程会加速。内容方不再争夺搜索结果的头名,而是力求成为聊天机器人的首选答案。一种顶级的 GEO 技术,就是用 AI 去写 AI 喜欢的内容——机器人为机器人写作。

受过最大化回报训练的交易机器人,将开始意识到它们的最佳策略是合谋操纵市场。这已有一些研究和业内人士的预测作为佐证。

勒索软件团伙已开始用聊天机器人与受害者谈判。下一步,受害者也将派出自己的 AI 代理去应对攻击。到头来,所有人都可以在沙滩上度假,前提是他们的银行账户里还有钱的话。

在这个新世界里,一个简单的网站或应用,将不再足以清晰地代表一个公司、组织或个人的数字化形象。

服务提供商和大型组织,已在着手为每个网站或应用推出两个版本:一个为人类服务,另一个则专为 AI 代理和机器人设计。

Webflow 的 CEO Linda Tong 说:“我们曾投入巨大精力优化网站的人类用户体验,而今,海量的非人类用户带着截然不同的需求涌现出来。”

即使在变革初期,“建设的混乱”也已随处可见,并对人类造成了切实的附带伤害。

AI 机器人的活动——无论是为训练模型而抓取数据的爬虫,还是为解答人类提问而工作的代理——已经开始让传统网站不堪重负。

言外之意是,机器人互动越是主导网络空间,我们就越难监控和理解任何一个网站或一家公司内部的真实状况。

我们将需要更多的机器人,仅仅是为了搞清楚其他所有机器人到底在做什么。

初创公司 Observe 的 CEO Jeremy Burton 说:“几年后,你的网络上将有成百上千个代理在与员工或彼此互动。一切都很好,直到出现问题,你就得像福尔摩斯一样去破案。”

至关重要的是,当 AI 代理出错时,法律体系几乎还没想好该如何追责。AI 制造商会声称责任在于下达指令的用户,而用户则会归咎于代理的提供商。

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这一切,确实让我们今天还在担忧某个 AI 将接管世界的想法,显得有些天真和过时了。

许多新的摩擦点和低效环节将会出现。

当机器人在各自领域竞相过度优化时,它们可能会引入一种极其浪费的新型自动化摩擦——海量的交易与互动,实际上并未达成任何有意义的结果,却耗费了天价的软件和能源成本。

但核心的宏大叙事在于,未来服务于计算机和人类的 AI 机器人,只会多,不会少。当然,也有著名科幻作家的悲观预言。

下一步是什么? 在一个机器人主导的世界里,唯一看似合理的解决方案,就是用更多的机器人来制衡。

科幻作家尼尔·斯蒂芬森建议:“通过训练 AI 来对抗和击败其他 AI,我们或许能在这个新生态系统中维持一种健康的平衡。”

他提议设计一些“捕食者 AI”,用尽一切手段向现有 AI 模型注入虚假数据、切断其能源、打击其投资者,以此来干扰它们的运作。

这是本系列文章的第一部分。下一篇:人类的反击。

作为一名技术乐观主义者,我不相信我们注定会走向一个赛博朋克式的反乌托邦未来。

我们很可能会对亚当·斯密的“看不见的手”在新时代所展现的效率感到震惊。市场将被重新优化,以实现一个更平衡、更普惠的共同利益。

在 2025 年的今天,这种想法或许看似天真。但相比于那些每天被制造出来的、关于失业末日和通用人工智能的悲观论调,这是一个更值得我们去想象和构建的美好未来。

一个崭新的互联网,正在为 AI 机器、为人类、以及为两者之间的一切,被重新设计、重新激励、重新建造。


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