ジェネレーティブ AI 検索は、Yahoo.com、Google.com、Bing.com などで知られているように、オンライン検索の次のバージョンです。
人工知能 (AI) は、Cortana、Siri、Google Assistant、Alexa などのモバイル デバイスで AI パーソナル アシスタントが登場して以来、私たちの生活に影響を与えてきました。モノのインターネット (IoT) デバイスで AI を使用する。 家庭や職場で多くのことをコントロールできます。
次に、AI がマルチメディア制作業界に参入し、キーワードや指示から画像、動画、音声、テキストなどのコンテンツを制作しました。 最近では、高度な AI がビデオやオーディオなどのコンテンツを完璧に編集できます。 一言で言えば、AIはどこにでもあります。 したがって、AI がワールド ワイド ウェブから検索するコンテンツに影響を与えるのを見る日はそう遠くありません。
ジェネレーティブ AI 検索とは
ジェネレーティブ AI 検索の概念を理解するには、まずジェネレーティブ AI とは何かを理解する必要があります。 このような AI は、サンプル コンテンツからテキスト、画像、音声、プログラム コードなどのコンテンツを単純に生成します。
開発者は、機械学習 (ML) モデルを使用して生成 AI をトレーニングし、機械語で自然なコンテンツを理解します。 このような AI には、教師あり、教師なし、または半教師ありの AI があります。
ジェネレーティブ AI モデル
Generative AI は、さまざまな ML モデルを使用して、AI プログラム、チャットボット、または仮想アシスタントをトレーニングします。 これらのモデルの一部とその結果を以下に概説します。
ジェネレーティブ対。 識別モデル
AI トレーニングの識別モデルでは、人間のスーパーバイザーが AI をトレーニングして、入力サンプル内の 2 つ以上のオブジェクトの違いを学習します。 たとえば、10 種類の動物の 10 枚の画像を入力として AI に提供すると、基礎となる識別モデルにより、AI はすべての動物を正しく区別することができます。
一方、生成モデルは、AI が半教師ありまたは教師なしのサンプル データを参照するオブジェクトを作成するのに役立ちます。 生成型機械学習モデルは、AI が入力データを理解し、その理解をニューラル ネットワーク メモリに保持するのに役立ちます。これにより、将来、同様の課題が発生した場合にこの経験を呼び出すことができます。
Generative Adversarial Networks (GAN)
この機械学習アルゴリズムは、AI トレーニング用の生成モデルと識別モデルの両方を組み合わせています。 ここで、生成モデルは、キーワード、質問などの入力ベクトルからサンプルを作成します。
次に、識別モデルは、作成されたサンプルが偽物かオリジナルの入力かを識別しなければなりません。 偽の場合、生成モデルはタスクを再処理して、識別モデルの別の出力を作成します。 識別モデルが元の入力と区別できなくなる偽物を生成モデルが作成できるようになるまで、反復が続けられます。
変圧器ベースのモデル
ML のトランスフォーマー モデルは、入力ベクトルをシーケンスごとに分析するディープ ニューラル ネットワークです。 次に、出力がどうなるかを予測します。 たとえば、一連の無関係な単語を含むトランスフォーマーを提示すると、トランスフォーマーは単語を分析し、空白を埋める可能性のある前後の単語を予測して、無関係な単語を意味のある文に変換しようとします。
トランスフォーマーでは、エンコーダーが入力シーケンスからすべての特徴またはデータ ポイントを抽出し、それらを入力ベクトルに変換します。 次に、デコーダーは入力ベクトルを分析し、データからコンテキストを作成して、出力シーケンスを生成します。
以下に概要を示すような、成功したトランスフォーマーベースの AI モデルが数多くあります。
- ジェネレーティブ トレーニング済みトランスフォーマー モデル 3、別名 ChatGPT
- Google Transformer 上に構築された対話アプリケーション用の言語モデル、別名 LaMDA
上記のすべてのモデルを使用して、AI 開発者は、画像、テキスト、説明、音声などの単純な入力から次のことを実行または生成できる、多くの関数生成 AI プログラムの作成に成功しています。
- Webサイト、雑誌、Google画像検索などを参考に、実在しない人間の画像を生成。
- スケッチから実際の画像を生成
- 芸術的または創造的なスタイルをある芸術から別の芸術に移す
- 入力としての MRI からの CT スキャンの合成
- OpenAI の Dall-e AI は、テキストから優れた画像を作成できます
- DeepMind、Amazon Pollyなど、AIはテキストから人間のスピーチを作成できます
- Appleが買収したAI Musicは、著作権フリーのパブリックミュージックをサウンドトラックに変換できます
現在、ジェネレーティブ AI 検索は、これらすべてのツールと AI のテクノロジを組み合わせて、Web から正確なコンテンツを提示します。 このような AI を利用した検索機能を使用すると、Google、Bing、Yahoo などの検索エンジンによって作成された何百万もの提案を検索する必要がなくなります。
ジェネレーティブ AI 検索は、ChatGPT が機能するのと同じように、画像、ビデオ、テキストなどのさまざまなサポートされているコンテンツを 1 つの画面に表示して、オンライン ソースからコンテンツを公開または使用する準備ができていることを示します。
ジェネレーティブ AI 検索は通常のオンライン検索とどう違うのですか?
1990 年 9 月 10 日に Archie 検索エンジンが登場してから知っているように、生成 AI 検索が普及し、簡単にアクセスできるようになると、Web サイト検索は完全に変わるでしょう。
通常のワールド ワイド ウェブ検索は、手動のオンライン検索プロセスです。 ここでは、検索エンジンの検索ボックスに質問またはキーワードを入力する必要があります。 Google、Yahoo、Bing などの検索エンジン プロバイダーは、独自のロジックに従って、必要なコンテンツを含む結果の Web サイトを比較検討します。
たとえば、関連するニッチ、読者層、ウェブサイトのページの品質などに関するウェブサイトのオーソリティなどです。次に、検索エンジンは検索に対して各ウェブサイトにランクを割り当て、ランクに従ってすべてのウェブサイトを表示します。 たとえば、ランク 1 の Web サイトは、検索エンジンの結果ページの上部に表示されます。
簡単に言えば、通常のオンライン検索エンジンはコンテンツを作成しません。 彼らは、いくつかのウェブサイトからのコンテンツをシンジケートするだけです. 検索結果をクリックすると、特定の Web サイトに直接移動します。
ただし、ジェネレーティブ検索の開始により、限られたコンテンツしか取得できなくなります。 基盤となる AI は、すべての検索結果を分析し、カスタム コンテンツを生成して、Web ブラウザーを使用して表示します。 ジェネレーティブ AI が表示するコンテンツを作成するために使用したソースへのリンクが含まれている可能性があります。
ジェネレーティブ AI 検索がオンライン検索のニューノーマルになると、次のような追加の違いが期待できます。
- 検索クエリからの出力コンテンツは、ジェネレーティブ AI 検索モデルを作成した企業の二極化に大きく依存します。
- 一部の流派は、ABC ツールよりも XYZ ジェネレーティブ AI 検索ツールを好むでしょう。 したがって、オンライン検索ベースの作品の異常性が高まるでしょう
- このような検索ツールは、似たようなコンテンツを見つけることがあり、パブリッシャーはウェブサイトに盗用されたコンテンツをアップロードする危険を冒す可能性があります。
- 検索結果は直感的になり、テキスト、画像、ビデオ、オーディオなどのさまざまな形式の関連コンテンツで満たされます
- 気を散らすものがないChatGPTのようなインターフェースでコンテンツを取得すると、WebサイトへのアクセスやWeb広告の操作を停止します
- オンライン調査の労力が大幅に減少します。 複数の Web ページを読んで独自のコンテンツを作成する必要がなくなりました
- AI開発者は、新しいAIベースのオンライン広告やその他の収益モデルを考え出し、運用利益を増やします
- ウェブ検索で気を散らすことが少なくなるため、検索の品質が大幅に低下する可能性があります
- コンテンツを商業目的で使用する前に、有能で専門的なオンライン調査の専門家とデータ アナリストを雇って、AI で作成されたコンテンツを分析する必要があります。
- そのような AI ベースの Web サイト検索がソース Web サイトにリンクされ、それらの Web サイトにいくらかの信用を与える方法についての明確なガイドラインはありません。 これらの AI は参照コンテンツに依存しないとコンテンツを生成できないため、
次に、ジェネレーティブ AI 検索が検索エンジンに与える影響について説明します。
ジェネレーティブ AI 検索が検索エンジンに与える影響
ジェネレーティブ AI 検索の進歩が従来の検索エンジンに与える影響を以下に示します。
- Google、Yahoo、DuckDuckGo、Brave などの検索大手の人気は大幅に低下するでしょう
- 検索エンジンからの広告収入も大幅に減少
- 自由で公正なウェブ検索結果が影響を受け、ウェブサイトの所有者がジェネレーティブ AI 検索プロバイダーに支払い、ページのコンテンツを表示する新しい収入源が生まれます。
- ユーザーは別の Web ページで必要なコンテンツを取得するため、Web サイトのフットフォールは大幅に減少します。
次に、ジェネレーティブ AI 検索を使用する検索エンジンのいくつかを見ていきます。
ジェネレーティブ AI 検索を使用する検索エンジン
検索エンジン企業は、AI ベースのジェネレーティブ検索が未来であることをすでに認識しています。 そのため、さまざまな検索大手が AI 検索エンジンのプロトタイプとベータ テストを展開し始めています。 現在使用できる AI ベースの検索エンジンをいくつか以下に示します。
＃1。 ビング
マイクロソフトは、ChatGPT 開発者の OpenAI を買収しただけではありません。 OpenAI の独自技術とライセンスを使用して、Bing Search を AI 機能で強化しました。 刷新された製品は、一般に新しい Bing として知られています。
検索エンジンは、実際の質問に対する完全な回答を提供します。Web サイトのキーワードベースのランキングや、ランキングの高い Web サイトからのデータの手動スクラブはもう必要ありません。 あなたが働いている、またはビジネスを行っているドメインの専門家とテキストメッセージやメッセージを送るのと同じように、検索エンジンとチャットすることもできます.
検索エンジン チャットでは、最大 5 つのフォローアップの質問をして、基盤となるジェネレーティブ AI モデルが提供する検索結果を微調整できます。 新しい Bing は、オンライン Web の結果を取得するだけではありません。 また、次のことにも役立ちます。
- さまざまなトピックやニッチな分野に関するヒントを得る
- ChatGPT などの生成 AI を利用してクリエイティブなコンテンツを作成する
- 直感的で正確な検索結果が得られるため、広告や行動を促すフレーズのポップアップに邪魔されることなく、すぐに仕事に取り掛かることができます
＃2。 グーグル
Google 検索では、長年にわたって AI 検索ツールを活用してきました。 RankBrain は、Google が 2015 年にウェブサイトをランク付けするために使用した最初の AI ツールです。 この AI は検索結果を解釈し、関連する Web サイトをランキング階層の最上位にランク付けします。
Google が検索エンジンで使用するその他の AI プログラムは次のとおりです。
- ニューラル マッチングは、クエリがページにどのように関連しているかを検索エンジンが判断するのに役立ちます
- 自然言語処理の事前トレーニングのための Transformers または BERT からの双方向エンコーダ表現
- 携帯電話またはタブレットのカメラを使用したオブジェクト検索用の Google レンズ
- Web 結果に関する COVID-19 ワクチン情報の Multitask Unified Model または MUM
＃3。 あなた
あなたは本番対応の AI 検索エンジン ツールです。 ユーザーはこれを使用して、以下に概説するようにリッチな検索結果を取得できます。
- SERPの上部にアプリ、ツール、結果の数が表示されます
- People Also Ask の結果が右側のパネルに表示されます
- YouChat の提案を受け取る
- Reddit などの権威あるソーシャル メディアのトップ ディスカッション カードが表示されます。
- ユーザーは、同じ検索にさらにクエリを追加することもできます
現在、次の AI 検索製品を提供しています。
＃4。 ニーバ
Neeva は、AI を利用したオンライン調査または Web サイト検索ツールです。 検索結果ページから広告を除外することで、気を散らすことなく結果を得るのに役立ちます. Neeva 検索ボックスにクローズドエンドの質問を入力します。 質問に対するほぼ完全な段階的な回答が得られます。 Google 検索で見られるように、検索結果の上に広告が表示されなくなりました。
Neeva は加入者が資金提供するオンライン検索ツールです。 通常のオンライン検索にアプリを使用する一般ユーザーから収益を得ます。 Google のような広告収入に依存しません。 したがって、支払いをしているときに、コンテキスト検索結果でより良いサービスを提供することが期待できます.
著者のメモ
ジェネレーティブ AI ベースの検索エンジンは、オンライン調査で問題になる可能性があります。 これらの企業が、特定の Web サイトや出版社からコンテンツを宣伝するための支払いを得ることによって収益を生み出す計画を立て始めるとすぐに、オンライン検索は非常に偏ったものになります。
AI 検索エンジンの開発者は、自由で公正な検索慣行を確保するための倫理的慣行を起草するコンソーシアムを形成する必要があります。
ここまで、ジェネレーティブ AI 検索の定義、従来の Web サイト検索の概念との違い、およびその影響について詳しく説明してきました。 また、Web サイトの調査に費やされる最小限の時間で優れたコンテンツを取得できる生成 AI 検索ツールの斬新な例を探りました。
この記事は、AI ベースの検索を使用する必要があるかどうかを理解するのに役立ちます。 しかし、ワールド ワイド ウェブの生成型機械学習ベースの AI 検索が新しいトレンドになるでしょう。
次に、人工狭義知能 (ANI) をチェックしてください。
