Generativt AI-søk representerer den neste utviklingen innenfor nettsøk, slik vi kjenner det fra plattformer som Yahoo.com, Google.com og Bing.com, i tillegg til flere andre.
Kunstig intelligens (AI) har gradvis integrert seg i våre liv siden introduksjonen av personlige AI-assistenter på mobile enheter, som Cortana, Siri, Google Assistant og Alexa. Anvendelsen av AI innenfor Internet of Things (IoT) gir oss muligheten til å styre mange aspekter av hjem og arbeidsplass.
Deretter har AI også funnet veien inn i multimediaproduksjon, hvor det brukes til å generere innhold som bilder, video, lyd og tekst basert på nøkkelord eller instruksjoner. Avansert AI har i dag kapasitet til å redigere innhold som video og lyd med stor presisjon. Kort sagt er AI tilstede i mange områder. Det er derfor nærliggende å forvente at AI vil ha en innflytelse på hvordan vi søker etter informasjon på internett.
Hva er generativt AI-søk?
For å forstå konseptet bak generativt AI-søk, må man først forstå hva en generativ AI innebærer. En slik AI er designet for å produsere innhold som tekst, bilder, lyd og programkode, basert på eksisterende eksempler.
Utviklere lærer opp en generativ AI til å forstå naturlig språk i maskinkode ved hjelp av maskinlæringsmodeller (ML). Disse AI-ene kan operere under veiledning, uten tilsyn, eller med delvis tilsyn.
Generative AI-modeller
Generativ AI anvender ulike ML-modeller for å trene et AI-program, chatbot eller virtuell assistent. Nedenfor følger en oversikt over noen av disse modellene og deres resultater:
Generativ vs. Diskriminerende modell
I den diskriminerende modellen for AI-trening, instruerer en menneskelig veileder AI-en til å identifisere forskjeller mellom to eller flere objekter i en inndata. For eksempel, hvis man gir AI 10 bilder av 10 forskjellige dyr, vil den diskriminerende modellen hjelpe den med å skille alle dyrene fra hverandre.
Den generative modellen, derimot, bistår en AI med å generere objekter som reflekterer eksisterende data, enten med delvis eller ingen veiledning. En slik modell hjelper AI med å forstå inndata og lagre denne forståelsen i sitt nevrale nettverk. Dette gir den muligheten til å bruke denne kunnskapen igjen i fremtiden, hvis en lignende situasjon oppstår.
Generative Adversarial Networks (GAN)
Denne maskinlæringsalgoritmen kombinerer både generative og diskriminerende modeller i AI-trening. Den generative modellen produserer eksempler fra inndatavektorer, som nøkkelord eller spørsmål.
Deretter må den diskriminerende modellen avgjøre om det genererte eksemplet er en falsk eller en original inndata. Hvis den er falsk, vil den generative modellen omarbeide oppgaven for å skape en ny utgang for den diskriminerende modellen. Denne prosessen gjentas til den generative modellen er i stand til å lage falske utganger som den diskriminerende modellen ikke lenger kan skille fra de originale dataene.
Transformatorbaserte modeller
Transformatormodeller i ML er dype nevrale nettverk som analyserer inndatavektorer sekvensielt. Deretter forsøker den å forutsi den potensielle utdataen. For eksempel, hvis man gir transformatoren en rekke usammenhengende ord, vil den analysere ordene og forsøke å forutsi hvilke ord som kan komme før eller etter, slik at de danner meningsfulle setninger.
I en transformator vil en koder hente ut alle funksjoner eller datapunkter fra inndatasekvensen og konvertere dem til inndatavektorer. Deretter vil en dekoder analysere disse vektorene, skape en kontekst fra dataene, og produsere en utdatasekvens.
Det finnes mange vellykkede transformatorbaserte AI-modeller, inkludert de som er nevnt nedenfor:
- Generativ forhåndstrent transformatormodell 3, også kjent som ChatGPT
- Language Model for Dialogue Applications, også kjent som LaMDA, bygget på Google Transformer
Gjennom bruk av de nevnte modellene har AI-utviklere lykkes i å skape funksjonelle generative AI-programmer. Disse kan produsere eller utføre følgende handlinger basert på enkle inndata som bilder, tekster, beskrivelser og lyd:
- Generere bilder av mennesker som ikke eksisterer, ved å hente inspirasjon fra nettsider, magasiner og Google Image Search
- Generere realistiske bilder basert på skisser
- Overføre kunstnerisk eller kreativ stil fra ett kunstverk til et annet
- Syntetisere CT-skanninger fra MR-bilder
- OpenAIs Dall-e AI kan skape unike bilder kun basert på tekst
- DeepMind og Amazon Polly AI kan generere menneskelig tale fra tekst
- AI Music, som ble kjøpt opp av Apple, kan transformere offentlig musikk uten opphavsrett til lydspor
Generativt AI-søk kombinerer alle disse verktøyene og teknologiene for å gi deg presist innhold fra nettet. Med en slik AI-drevet søkefunksjon trenger man ikke å navigere gjennom et stort antall søkeresultater fra søkemotorer som Google, Bing og Yahoo.
Det generative AI-søket vil presentere deg innhold fra internett, som er klart til bruk eller publisering, og som kan inkludere bilder, videoer og tekst, på en samlet skjerm, i likhet med hvordan ChatGPT fungerer.
Hvordan skiller generativt AI-søk seg fra vanlig nettsøk?
Tradisjonelt nettsøk, som vi kjenner det fra lanseringen av Archie-søkemotoren den 10. september 1990, vil endres totalt hvis generativt AI-søk blir utbredt og lett tilgjengelig.
Det vanlige nettsøket er i dag en manuell forskningsprosess. Du må skrive inn spørsmålet eller nøkkelordet ditt i søkefeltet til en søkemotor. Søkemotorleverandører, som Google, Yahoo og Bing, vurderer de resulterende nettsidene som inneholder ønsket innhold, basert på en proprietær logikk.
For eksempel vurderes nettstedets autoritet innenfor en bestemt nisje, antall lesere og nettsidens generelle kvalitet. Deretter rangerer søkemotoren hver nettside i henhold til disse kriteriene og viser alle resultatene basert på denne rangeringen. En nettside med rangering nummer én, vil da dukke opp øverst på søkemotorens resultatsider.
Kort sagt, vanlige nettsøkemotorer skaper ikke innhold. De samler kun innhold fra ulike nettsider. Når du klikker på et søkeresultat, blir du automatisk ledet til den spesifikke nettsiden.
Med lanseringen av generativt søk vil du derimot få et mer konsolidert innhold. Den underliggende AI-en analyserer søkeresultatene, genererer tilpasset innhold, og viser det til deg i en nettleser. Det kan også være lenker til kildene som den generative AI-en har brukt for å generere innholdet den presenterer.
Dersom generativt AI-søk blir det nye standardformatet for nettsøk, kan du forvente følgende ytterligere forskjeller:
- Resultatene av søket ditt vil være sterkt påvirket av selskapet som har utviklet den generative AI-søkemodellen
- Enkelte skoler kan foretrekke et bestemt generativt AI-søkeverktøy fremfor et annet, noe som kan føre til økt variasjon i online søk
- Slike søkeverktøy kan i noen tilfeller generere likt innhold, og publisister risikerer å laste opp plagiert materiale på sine nettsider
- Søkeresultatene vil bli intuitive og fylt med relevant innhold i ulike formater, som tekst, bilder, video og lyd
- Du vil sannsynligvis slutte å besøke nettsteder og engasjere deg med nettannonser, hvis du får tilgang til innhold via et ChatGPT-lignende grensesnitt uten distraksjoner
- Din innsats relatert til nettforskning vil reduseres betydelig. Det vil ikke lenger være nødvendig å lese gjennom et stort antall nettsider for å produsere eget innhold
- AI-utviklere vil introdusere nye AI-baserte annonseringsmetoder og andre inntektsmodeller for å øke fortjenesten
- Distraksjonene i nettsøk vil reduseres, noe som kan føre til at kvaliteten på søket blir dårligere
- Det vil være behov for å ansette dyktige eksperter innen nettforskning og dataanalyse for å evaluere det AI-genererte innholdet før det kan brukes kommersielt
- Det er ingen klare retningslinjer for hvordan et AI-basert nettsøk skal linkes tilbake til kildesiden og gi kreditt til de opprinnelige nettstedene. Dette skyldes at AI-en ikke genererer innhold uten å hente inspirasjon fra eksisterende kilder
Neste punkt er å undersøke hvordan generativt AI-søk påvirker søkemotorer.
Effekter av generativt AI-søk på søkemotorer
Nedenfor følger en oversikt over hvordan utviklingen av generativt AI-søk kan påvirke de tradisjonelle søkemotorene:
- Populariteten til søkegiganter som Google, Yahoo, DuckDuckGo og Brave kan synke betydelig
- Annonseinntektene fra søkemotorer vil reduseres markant
- De gratis og rettferdige søkeresultatene vil bli påvirket, og en ny inntektsmodell kan oppstå der nettstedeiere betaler generative AI-søkeleverandører for å vise innhold fra sine sider
- Besøk på nettsider kan reduseres i stor grad, ettersom brukerne får det innholdet de trenger på en annen side
Nå skal vi se nærmere på noen søkemotorer som benytter seg av generativt AI-søk.
Søkemotorer som bruker generativt AI-søk
Søkemotorselskaper har erkjent at AI-basert generativt søk er fremtiden. Flere søkegiganter har derfor begynt å utvikle prototyper og gjennomføre betatesting av AI-søkemotorer. Nedenfor er noen AI-baserte søkemotorer du kan bruke i dag:
#1. Bing
Microsoft har ikke bare kjøpt opp ChatGPT-utvikleren OpenAI. De har også brukt OpenAIs teknologi og lisenser til å oppgradere Bing Search med AI-funksjoner. Det forbedrede produktet er kjent som det nye Bing.
Søkemotoren gir omfattende svar på reelle spørsmål – det er ikke lenger behov for nøkkelordbasert rangering av nettsider og manuell gjennomgang av data fra topprangerte nettsteder. Du kan også kommunisere med søkemotoren, som om du tekster eller chatter med en ekspert i det relevante feltet.
Søkemotorchatten lar deg stille opp til fem oppfølgingsspørsmål for å finjustere søkeresultatet som den underliggende generative AI-modellen genererer. Det nye Bing er ikke bare for å generere treff fra nettet, den kan også hjelpe deg med følgende:
- Få veiledning om ulike temaer og nisjer
- Produsere kreativt innhold ved hjelp av generativ AI, som for eksempel ChatGPT
- Få intuitive og nøyaktige søkeresultater, slik at du raskt kan gå i gang med arbeidet ditt uten å bli forstyrret av annonser og popup-vinduer
#2. Google
Google Søk har benyttet AI-søkeverktøy i mange år. RankBrain var det første AI-verktøyet Google brukte i 2015 for å rangere nettsider. Denne AI-en tolker søkeresultatene og rangerer relevante nettsteder øverst i hierarkiet.
Andre AI-programmer som Google bruker i sin søkemotor, inkluderer:
- Nevral matching, som hjelper søkemotoren med å avgjøre relevansen mellom søk og nettsider
- Toveis koderepresentasjoner fra Transformers, eller BERT, for forhåndstrening av naturlig språkbehandling
- Google Lens, for å søke etter objekter ved hjelp av et mobil- eller nettbrettkamera
- Multitask Unified Model, eller MUM, for å gi informasjon om Covid-19-vaksiner i nettsøkresultater
#3. You
You er et AI-søkemotorverktøy som er klart for bruk. Brukere kan bruke det for å få mer detaljerte søkeresultater, som beskrevet nedenfor:
- Den viser en oversikt over apper, verktøy og resultater øverst på SERP
- «Folk spør også om» resultatene vises i en egen kolonne på høyre side
- Gir tilgang til YouChat
- Viser de mest populære diskusjonene fra anerkjente sosiale medier, som Reddit
- Brukere kan legge til flere søk i samme søk
For øyeblikket tilbyr den følgende AI Search-produkter:
#4. Neeva
Neeva er et AI-drevet nettbasert forsknings- eller nettsøkeverktøy. Det hjelper deg med å få resultater uten å bli forstyrret av annonser. Hvis du skriver et spørsmål i Neeva-søket, vil det gi deg et detaljert og nesten perfekt steg-for-steg svar. I motsetning til Google Søk, vil du ikke se annonser over søkeresultatene.
Neeva er et abonnementsbasert søkeverktøy. Inntektene kommer fra brukerne som benytter appen til nettsøk, og er ikke avhengig av annonseinntekter, slik som Google. Derfor kan du forvente å få mer kontekstuelle søkeresultater som betalende bruker.
Forfatterens notat
Generative AI-baserte søkemotorer kan bli problematisk for nettforskning. Når disse selskapene begynner å tjene penger på å markedsføre innhold fra spesifikke nettsteder eller publisister, vil nettsøk bli svært partiske.
AI-søkemotorutviklere bør samarbeide om å utarbeide etiske retningslinjer for å sikre en fri og rettferdig søkepraksis.
Du har nå fått en detaljert gjennomgang av definisjonen av generativt AI-søk, hvordan det skiller seg fra tradisjonelle nettsøk, og hvilke effekter det har. Du har også sett eksempler på nye generative AI-søkeverktøy som kan gi deg presist innhold på kort tid, slik at du slipper unødvendig nettforskning.
Denne artikkelen hjelper deg med å vurdere om du bør bruke et AI-basert søk. Likevel er det sannsynlig at generativt maskinlæringsbasert AI-søk på internett blir den nye normen.
Du kan også ta en titt på Artificial Narrow Intelligence (ANI).