Google Bard が検索結果を信頼できなくなる理由

GoogleはAIを自社の検索機能の中心に据えており、専門家らはこの動きによりユーザーは不正確さに対処しなければならなくなる可能性があると述べている。

次は Google 検索の進化 は、AI を活用した Bard チャットボットを使用して、ユーザーがより迅速に情報を入手できるようにする予定です。 しかし、現世代の AI チャットボットは悪名高いです。 間違いが起こりやすい.

「吟遊詩人は結局のところ、自動化されたコンピューターモデルです。」 ジェイソン・ダウニー、Googleの元取締役であり、現在は米国のCEOです。 科学を作るとLifewireの電子メールインタビューで語った。 「そして、その精度と精度は入力と同じです。 古いことわざにあるように、「ゴミは入ったらゴミは出る」。 そして、データセットには不正確な情報がたくさんあります。」

Google 検索が検索生成エクスペリエンスに

見慣れた Google の検索結果ページは間もなく過去のものになります。 代わりに同社は、Googleの一部となるSearch Generative Experienceが自由形式のクエリに応答すると述べた。 メインの検索バーにクエリを入力すると、従来の結果のバージョンの表示に加えて、AI が生成した応答を含むポップアップが表示されます。

ユーザーは、Google アプリまたは Chrome のデスクトップ ブラウザを介して、米国で最初に開始される新しい Google 検索の待機リストに登録できます。

Search for Google 副社長兼ゼネラルマネージャーのエリザベス リード氏は、「生成 AI の新たなブレークスルーにより、私たちは検索エンジンで何ができるかを改めて考えています。」 会社のウェブサイトに書いてあった. 「この強力な新しいテクノロジーを使用すると、検索では想像もできなかったまったく新しいタイプの質問を解き放つことができます。 答えを出し、情報の整理方法を変えて、何が出ているのかを整理して理解できるようにします。 そこには。"

しかしリード氏は、AI検索の方が優れている可能性があることを認めた。 「生成 AI と LLM には既知の制限があり、検索は今日でも常に正しく機能するとは限りません」と彼女は書いています。 「私たちは、新しい生成 AI 機能を検索に導入するために、責任ある慎重なアプローチをとっています。 私たちは検索の高い品質基準を維持するためにこれらのモデルをトレーニングしており、今後も時間をかけて改善し続けます。」

Bard が市場にある他のチャットボットとの主な違いは、より包括的でコンテキストを認識した応答を提供する AI 検索の実装です。 ダニエル・シャベール、ソフトウェア開発会社のCEO パープルファイア と電子メールインタビューで語った。

「多くのチャットボットは単純なキーワード マッチングや事前に作成された応答に依存していますが、Bard は Google の検索を活用しています 機能と自然言語理解により、より関連性が高く価値のある情報をユーザーに提供できるようになります。」 追加した。

しかしシャベール氏は、Bardとその精度をめぐる問題は、AI検索アルゴリズムに大きく依存しているという事実から生じていると述べた。 同氏は、AIテクノロジー、意味理解、コンテキスト解釈の進歩にもかかわらず、アルゴリズムはすべてのユーザークエリの背後にある意図やニュアンスを常に完全に把握できるわけではないと付け加えた。

「その結果、質問に答えられなかったり、事実が不正確であったり、深みが欠けたりする回答が得られる可能性があります。」

AI 検索結果を正確に保つ

正確性を確保するために、ユーザーはバード氏の回答を他の情報源と比較し、必要に応じて追加の調査を行う必要があるとシャベール氏は述べた。 このアプローチは、ユーザーが提供された情報を確認し、さまざまな視点から学ぶのに役立ちます。

「ユーザーはチャットボットと対話する際、誤解を最小限に抑えるために、質問を明確にし、正確な言葉遣いを活用する必要もあります」と彼は付け加えた。

最も関連性の高い結果を得るには、ユーザーはクエリを具体的にする必要があります。 ウラジーミル・フォメンコの監督 インファティカとメールで伝えた。

「例えば、チャットボットには機能と制限があり、質問の一部にしか答えられない可能性があることを知っておくべきです」と彼は付け加えた。 「彼らはまた、吟遊詩人が提供する情報源に注意し、研究でそれらに依存する前にその信頼性を確認する必要があります。」

ダウニー氏は、「初期段階では、ユーザーは検索結果を福音の真実として受け止めるべきではない」と述べた。 「今後は多くのテストと学習を行う必要がある」と彼は付け加えた。 「これは自動運転車に似ています。コンピューターを使用して車を駐車したり、車線を変更したりできますが、運転操作全体を機械に任せる準備はまだできていません。 さらなる開発が必要です。」

良いニュースは、AI 検索がさらに改善される可能性があるということです。

「もちろん、モデルの仕事は、データの解釈を改善し、不正確さを排除し、間違いから学ぶことです」とダウニー氏は言う。 「モデルはトレーニングすればするほど、より良くなります。 このテクノロジーは非常に新しいので、時間の経過とともに、より速く、そして無限に改良されるでしょう。」