Нет сомнения в том, что будущее поисковой системы Google будет тесно связано с технологиями искусственного интеллекта. При этом IT-гигант не делает основную ставку на создание ИИ-бота, как это сделала Microsoft в своём Bing, хотя продолжает активно развивать систему Bard, и не станет менять дизайн домашней страницы. Вместо этого Google интегрирует возможности генеративных нейросетей в результаты поисковой выдачи.
Вице-президент Google по поисковым продуктам Лиз Рид (Liz Reid) показала несколько примеров того, как изменится поисковик компании в скором времени. В одном из примеров она ввела в поисковой строке запрос: «Почему хлеб из закваски всё ещё популярен?» Практически сразу на экране появились результаты поиска в привычном всем виде. Над выдачей отобразился оранжевый баннер «Генеративный ИИ является экспериментальным». Через несколько секунд вместо баннера появилось резюме, сгенерированное нейросетью. Оно представляет собой несколько абзацев, в которых кратко описано, насколько хорош хлеб из закваски на вкус, в чём его преимущества и др. В дополнение к этому приводится блок с тремя ссылками на ресурсы, перейдя по которым пользователь может проверить достоверность информации, сгенерированной ИИ.
В Google это называют ИИ-снимком. Все данные, выводимые в поисковую выдачу в виде резюме, собираются с помощью больших языковых моделей из открытых интернет-источников. Затем Рид изменила способ представления информации в блоке, нажав кнопку в правой верхней части браузера, которую дизайнеры называют «Лапа медведя». После этого вид ИИ-снимка изменился, текст разделился на отдельные предложения, а ссылки на источники информации отобразились ниже. Рид отметила, что этот момент является ключевым в том, чем отличается реализация технологий на основе ИИ в Google. IT-гигант хочет, чтобы ИИ сообщал пользователям о том, в каких источниках он искал данные и указывал на то, где пользователь может узнать больше об интересующем его вопросе.
Второй пример был связан с поиском лучших Bluetooth-колонок для вечеринки. Снова сначала отобразились стандартные результаты поиска, а позднее в верхней части отобразился блок информации, сгенерированный нейросетью. На этот раз в резюме были включены данные о том, на что следует обратить внимание при выборе Bluetooth-колонки, а справа появились три ссылки на руководства по выбору устройств такого типа. Под резюме отобразилось несколько ссылок на конкретные модели, каждая из которых дополняется кратким описанием, сгенерированным ИИ. Когда Рид дополнила запрос фразой «до $100» резюме обновилось в соответствии с новым данными, а внизу появились соответствующие критериям товары.
Новый вид страницы поисковой выдачи Google ориентирован на использование ИИ и совсем не похож на то, к чему привыкли пользователи. Разработчики реализовали в поиске некоторые из передовых разработок компании в области больших языковых моделей, включая модель общего назначения PaLM2 и многозадачную унифицированную модель (MuM), которая используется для повышения качества обработки сложных запросов.
Чтобы получить доступ к ИИ-снимкам пользователям потребуется присоединиться к программе Search Generative Experience, которая является частью сервиса Search Labs. Отмечается, что не все поисковые запросы будут приводить к появлению в выдаче ИИ-снимков. Они будут генерироваться только в случаях, когда Google посчитает, что ИИ-снимок будет более полезен, чем стандартный результат поиска. Кроме того, на данном этапе вмешательство нейросетей полностью исключено из запросов на важные темы, такие как здоровье или финансы.
Представители Google подчёркивают, что SGE является экспериментом, но при этом компания рассматривает такой подход как основополагающее долгосрочное изменение в том, как пользователи будут взаимодействовать с поисковиком. В конечном счёте SGE может стать первым шагом на пути полного переосмысления того, как миллиарды людей ищут информацию в интернете. Google давно научилась обрабатывать определённые категории запросов. Однако есть множество запросов, на которые поисковик ранее не мог дать ответа. Например, вопрос «куда мне пойти в Париже на следующей неделе» или «какой лучший ресторан в Токио» сложно обработать, потому что на самом деле это не один вопрос. Подобных запросов огромное множество и очевидно, что ИИ поможет дать ответы на них, поскольку нейросети могут собирать различную информацию структурировать её и выдавать в удобном виде пользователю.
Источник: