LLMs：和关键数据收集的消失？

众所周知，LLMs已经使一些重复和无聊的任务变得容易了百万倍 - 没心情写论文？没问题，只需询问ChatGPT BingAI或其他100多种的一种。有了Bing AI，现在还有了chatGPT甚至能上网，这只会使搜索和写作最新信息和实时数据变得更容易，而不受一些模糊的训练数据偏见的限制。但对于普通人来说，这一切意味着什么？可能什么都没有，但至少在技术爱好者的层面上，这是一种颠覆性的体验，因为这是一个必不可少的技能来生存，即在互联网上找到非常陈腐或不容易获得的信息，有时候需要用特定关键词进行细致的搜索，限制搜索到某些域名等。举个例子，我在Linux上遇到了一个特定的WiFi驱动问题，这个问题非常具体，有时候花几个小时才能找到一个合适的替代驱动程序，而且这是一个重复的任务，每次内核升级都会破坏它，我不得不重新搜索，重建驱动程序等等。经过几个月的努力，我找到了一些可靠的开发者和他们的版本库的解决方案，尽管我的问题特定于我的设备型号，其他型号也有类似的问题，而往往博客等不会提到具体的型号，也不具体地提到范围，这会导致进一步的问题和重试。但不知何故，Bing AI总能在前三个中找到正确的结果，我认为这就是网络索引的力量。所以这是结束了还是拓展了以前未知的数据收集范围的一块垫脚石？这是信息搜索扩展的下一步，就像在过去几十年中，已经从精心搜索书籍或其他印刷材料几乎完全转变为数字化一样？