Generativ AI-søgning er den næste iteration for onlinesøgning, som vi kender det fra Yahoo.com, Google.com, Bing.com og mere.
Kunstig intelligens (AI) har påvirket vores liv siden lanceringen af AI personlige assistenter på mobile enheder, som Cortana, Siri, Google Assistant, Alexa osv. Brug af AI på Internet of Things (IoT) enheder; du kan styre mange ting i hjemmet og på arbejdspladsen.
Dernæst gik AI ind i multimedieproduktionsindustrien for at producere indhold som billeder, video, lyd og tekst fra nøgleord eller instruktioner. I disse dage kan avancerede AI’er redigere indhold som video og lyd til perfektion. I en nøddeskal er AI overalt. Derfor er den dag ikke langt væk, hvor du vil se AI påvirke indholdssøgning fra world wide web.
Indholdsfortegnelse
Hvad er generativ AI-søgning?
For at forstå det generative AI-søgekoncept skal du først forstå, hvad en generativ AI er. Sådan en AI producerer simpelthen indhold som tekst, billeder, lyd, programkode osv. fra eksempelindhold.
Udviklere træner en generativ AI til at forstå naturligt indhold i maskinsprog ved hjælp af maskinlæringsmodeller (ML). Sådanne AI’er kan være overvåget, uden opsyn eller semi-overvåget.
Generative AI-modeller
Generativ AI bruger forskellige ML-modeller til at træne et AI-program, chatbot eller virtuel assistent. Nogle af disse modeller og deres resultater er skitseret nedenfor:
Generativ vs. Diskriminerende model
I den diskriminerende model for AI-træning træner en menneskelig supervisor AI’en til at lære forskellene mellem to eller flere objekter i en inputprøve. Hvis du for eksempel leverer 10 billeder af 10 forskellige dyr til AI’en som input, vil den underliggende diskriminerende model hjælpe den med at skelne alle dyrene med succes.
På den anden side hjælper den generative model en AI med at skabe objekter, der henviser til eksempeldata med semi-supervision eller ingen overvågning. En generativ maskinlæringsmodel hjælper en AI med at forstå inputdataene og bevare forståelsen i dens neurale netværkshukommelse, så den kan kalde denne oplevelse i fremtiden, hvis en lignende udfordring opstår.
Generative Adversarial Networks (GAN’er)
Denne maskinlæringsalgoritme kombinerer både generative og diskriminerende modeller til AI-træning. Her opretter den generative model prøver fra inputvektorerne som nøgleord, spørgsmål osv.
Derefter skal den diskriminerende model identificere, om den oprettede prøve er falsk eller original input. Hvis den er falsk, omarbejder den generative model opgaven for at skabe endnu et output til den diskriminerende model. Det fortsætter i iterationer, indtil den generative model kan skabe forfalskninger, som den diskriminerende model ikke længere kan skelne fra det originale input.
Transformer-baserede modeller
Transformermodeller for ML er dybe neurale netværk, der analyserer inputvektorerne sekvens for sekvens. Så forudsiger den, hvad outputtet kunne være. For eksempel, hvis du præsenterer en transformator med en række ikke-relaterede ord, vil den analysere ordene og forsøge at forudsige forudgående eller efterfølgende ord, der kan udfylde de tomme felter og konvertere ikke-relaterede ord til meningsfulde sætninger.
I en transformer udtrækker en koder alle funktionerne eller datapunkterne fra inputsekvensen og konverterer dem til inputvektorer. Derefter analyserer dekoderen inputvektorerne, skaber en kontekst ud fra dataene og producerer en outputsekvens.
Der er mange succesrige transformer-baserede AI-modeller som dem, der er skitseret nedenfor:
- Generativ præ-trænet transformer model 3, aka ChatGPT
- Sprogmodel for dialogapplikationer, alias LaMDA, bygget på Google Transformer
Ved at bruge alle ovenstående modeller har AI-udviklere med succes skabt mange funktionelle generative AI-programmer, der kan gøre eller producere følgende fra simple input som billeder, tekster, beskrivelser, lyd osv.:
- Generering af billeder af mennesker, der ikke eksisterer, ved at referere til input fra websteder, magasiner, Google Billedsøgning osv.
- Generer rigtige billeder fra skitser
- Overfør kunstnerisk eller kreativ stil fra en kunst til en anden
- Syntetisering af en CT-scanning fra en MR som input
- OpenAI’s Dall-e AI kan skabe fremragende billeder kun ud fra tekster
- DeepMind, Amazon Polly osv., AI’er kan skabe menneskelige taler ud fra tekster
- AI Music, erhvervet af Apple, kan omdanne ophavsretsfri offentlig musik til lydspor
Nu er generativ AI-søgning en kombination af alle disse værktøjer og teknologier fra AI for at præsentere dig for nøjagtigt indhold fra nettet. Med sådan en AI-drevet søgefunktion behøver du ikke at søge gennem millioner af forslag skabt af Google, Bing, Yahoo osv., søgemaskiner.
Den generative AI-søgning vil præsentere dig klar til at publicere eller forbruge indhold fra onlinekilder med forskelligt understøttet indhold som billeder, videoer og tekst på én skærm, ligesom ChatGPT fungerer.
Hvordan adskiller generativ AI-søgning sig fra almindelig onlinesøgning?
Hjemmesidesøgning, som vi kender det fra lanceringen af Archie-søgemaskinen tilbage den 10. september 1990, vil ændre sig fuldstændig, hvis generativ AI-søgning bliver populær og let tilgængelig.
Den almindelige internetsøgning er en manuel online-forskningsproces. Her skal du indtaste dit spørgsmål eller søgeord i søgefeltet i søgemaskinen. Søgemaskineudbydere som Google, Yahoo, Bing osv. vejer de resulterende websteder, der indeholder det indhold, du ønsker, i henhold til en proprietær logik.
For eksempel hjemmesidens autoritet på den relevante niche, læserskare, hjemmesidens sidekvalitet osv. Derefter tildeler søgemaskinen hver hjemmeside rangeringer i forhold til din søgning og viser alle hjemmesider i henhold til deres rangering. For eksempel vil et websted med rang 1 dukke op øverst på søgemaskinens resultatsider.
I en nøddeskal opretter almindelige online søgemaskiner ikke indhold. De syndikerer bare indhold fra flere websteder. Når du klikker på et søgeresultat, går du direkte til en bestemt hjemmeside.
Men med lanceringen af generativ søgning vil du få begrænset indhold. Den underliggende AI vil analysere alle søgeresultaterne, generere tilpasset indhold og vise det til dig ved hjælp af en webbrowser. Der kunne være links til de kilder, den generative AI brugte til at lave det indhold, den viser dig.
Hvis generativ AI-søgning bliver den nye normal for onlinesøgning, så kan du forvente følgende yderligere forskelle:
- Outputindholdet fra din søgeforespørgsel vil afhænge meget af polariseringen af den virksomhed, der skabte den generative AI-søgemodel
- Nogle skoler vil foretrække XYZ generativt AI-søgeværktøj frem for ABC-værktøjet. Der vil således være stigende anomalier i online-søgebaserede værker
- Sådanne søgeværktøjer kan nogle gange komme med lignende indhold, og udgiveren kan risikere at uploade plagieret indhold på deres websted
- Søgeresultatet bliver intuitivt og fyldt med relateret indhold i forskellige former som tekster, billeder, video, lyd og så videre
- Du stopper med at besøge websteder og interagere med webannoncer, hvis du får indhold i en ChatGPT-lignende grænseflade, hvor der ikke er nogen distraktioner
- Din online forskningsindsats vil falde drastisk. Du behøver ikke længere at læse flere websider igennem og sammensætte dit eget indhold
- AI-udviklere vil komme med nye AI-baserede online annoncering og andre indtægtsmodeller for at øge deres driftsoverskud
- Der vil være mindre distraktion i websøgning, så kvaliteten af søgningen kan falde meget
- Du skal ansætte talentfulde og eksperter inden for onlineforskning og dataanalytikere til at analysere det AI-producerede indhold, før du kan bruge indholdet til kommercielle formål
- Der er ingen klar retningslinje for, hvordan en sådan AI-baseret webstedssøgning vil blive linket tilbage til kildewebstedet og give disse websteder en vis kredit. Fordi disse AI’er ikke kan generere indhold uden at stole på referenceindhold
Dernæst vil vi undersøge virkningen af generativ AI-søgning på søgemaskiner.
Effekter af generativ AI-søgning på søgemaskiner
Se nedenfor, hvordan udviklingen af generativ AI-søgning kan påvirke konventionelle søgemaskiner:
- Populariteten af søgegiganter som Google, Yahoo, DuckDuckGo og Brave vil falde meget
- Annonceindtægterne fra søgemaskiner vil også falde betydeligt
- De gratis og retfærdige websøgeresultater vil blive påvirket, og en ny indtægtsstrøm vil dukke op, hvor webstedsejere vil betale de generative AI-søgeudbydere for at vise indhold fra deres sider
- Tilgang på websteder vil falde meget, fordi brugerne får det indhold, de har brug for, på en anden webside
Nu vil vi udforske nogle af søgemaskinerne, der bruger generativ AI-søgning.
Søgemaskiner, der bruger generativ AI-søgning
Søgemaskinevirksomheder ved allerede, at AI-baseret generativ søgning er fremtiden. Derfor er forskellige søgegiganter begyndt at udrulle prototyper og beta-test til AI-søgemaskiner. Find nedenfor nogle AI-baserede søgemaskiner, som du kan bruge nu:
#1. Bing
Microsoft stoppede ikke bare ved at erhverve ChatGPT-udvikleren OpenAI. Det brugte de proprietære teknologier og licenser fra OpenAI til at forbedre Bing Search med AI-funktioner. Det fornyede produkt er populært kendt som det nye Bing.
Søgemaskinen hjælper dig med komplette svar på rigtige spørgsmål – ikke mere søgeordsbaseret rangering af websteder og manuel skrubning af data fra topplacerede websteder. Du kan også chatte med søgemaskinen, ligesom du sender sms’er og sender beskeder med en ekspert på det domæne, hvor du arbejder eller driver forretning.
Søgemaskinechatten giver dig mulighed for at stille op til fem opfølgende spørgsmål for at finjustere søgeresultatet, som den underliggende generative AI-model giver. Den nye Bing er ikke kun for at få online webresultater. Det kan også hjælpe dig med følgende:
- Få tips om forskellige emner og nichedomæner
- Producer kreativt indhold ved hjælp af en generativ AI som ChatGPT
- Få intuitive og nøjagtige søgeresultater, så du hurtigt kan komme til dit arbejde uden nogen forstyrrelser fra annoncer og pop-up-vinduer med opfordring til handling
#2. Google
Google Søgning har brugt AI-søgeværktøjer i mange år. RankBrain er det første AI-værktøj, Google brugte i 2015 til at rangere websteder. Denne AI fortolker søgeresultaterne og rangerer relevante websteder i toppen af rangeringshierarkiet.
Andre AI-programmer, som Google bruger i sin søgemaskine, er som følger:
- Neural matchning hjælper søgemaskinen med at finde ud af, hvordan forespørgsler er relevante for sider
- Tovejskoderrepræsentationer fra Transformers eller BERT til fortræning i naturlig sprogbehandling
- Google Lens til objektsøgning ved hjælp af et mobiltelefon- eller tabletkamera
- Multitask Unified Model eller MUM for COVID-19-vaccineoplysninger på webresultater
#3. Du
Du er et produktionsklar AI-søgemaskineværktøj. Brugere kan bruge det til at få rige søgeresultater som beskrevet nedenfor:
- Det viser en optælling af apps, værktøjer og resultater øverst i SERP
- People Also Ask-resultaterne dukker op i panelet til højre
- Få et forslag til YouChat
- Det viser topdiskussionskort fra sociale medier med høj autoritet som Reddit
- Brugere kan også tilføje flere forespørgsler til den samme søgning
I øjeblikket tilbyder det følgende AI Search-produkter:
#4. Neeva
Neeva er et AI-drevet online research- eller webstedssøgningsværktøj. Det hjælper dig med at få distraktionsfrie resultater ved at udelade annoncer fra søgeresultatsiderne. Du skriver et lukket spørgsmål i Neeva søgefeltet; det giver dig et næsten perfekt trin-for-trin svar på spørgsmålet. Ikke flere annoncer over søgeresultaterne som set på Google Søgning.
Neeva er et abonnentfinansieret online søgeværktøj. Det får indtægter fra offentligheden, der bruger appen til regelmæssig onlinesøgning; Den er ikke afhængig af annonceindtægter som Google. Derfor kan du forvente, at det vil tjene dig bedre med kontekstuelle søgeresultater, mens du betaler.
Forfatterens note
Generative AI-baserede søgemaskiner kan blive et problem for online forskning. Så snart disse virksomheder begynder at planlægge indtægtsgenerering ved at få betalinger for at promovere indhold fra bestemte websteder eller udgivere, vil onlinesøgningen blive meget partisk.
AI-søgemaskineudviklere skal danne et konsortium for at udarbejde en etisk praksis for at sikre fri og fair søgningspraksis.
Indtil videre har du gennemgået en detaljeret diskussion om definitionen af generativ AI-søgning, dens forskel fra det konventionelle webstedssøgekoncept og dets indvirkning. Du udforskede også nye eksempler på generative AI-søgeværktøjer, der kan give dig enestående indhold på et minimum af tid brugt på webstedsforskning.
Denne artikel hjælper dig med at forstå, om du skal gå med en AI-baseret søgning eller ej. Generativ maskinlæringsbaseret AI-søgning på world wide web bliver dog den nye trend.
Tjek derefter kunstig smal intelligens (ANI).