• Глубокий поиск Bing использует GPT-4, чтобы лучше понимать сложные поисковые запросы и отвечать на них, повышая релевантность результатов.
  • Время ответа у этой функции дольше: на генерацию развёрнутых ответов может уходить до 30 секунд, что подходит не всем пользователям.
  • Существуют опасения по поводу чрезмерной зависимости от ИИ при интерпретации запросов, конфиденциальности данных и ресурсоёмкости функции.

Интеллектуальный поиск: роль ИИ в новой функции Bing

Microsoftвнедряет искусственный интеллект (ИИ) в широкий спектр своих продуктов и сервисов, и поисковая система Bing — один из главных бенефициаров этого направления. Недавно Microsoft объявила о запуске функции глубокого поиска Bing, работающей на базе последней генеративной языковой модели OpenAI,GPT-4. Эта функция призвана давать более релевантные ответы на сложные поисковые запросы.

Толчком к появлениюглубокого поиска Bingстало понимание того, что поисковые системы, хотя и являются отличным инструментом для поиска информации в интернете, иногда не оправдывают наших ожиданий — особенно когда речь идёт о сложных, тонких или специфических запросах. Мы знаем, что ищем, но, как часто кажется, поисковые системы не до конца понимают наши потребности. Этот разрыв и привёл к созданию глубокого поиска как новой функции Microsoft Bing, призванной давать более релевантные и полные ответы на самые сложные поисковые запросы.

Одна из отличительных особенностей глубокого поиска — способность «рассеивать» неоднозначность запросов. Если запрос допускает несколько толкований, глубокий поиск использует GPT-4, чтобы выявить все возможные намерения пользователя, а затем даёт подробное описание каждого из них. Это обеспечивает лучшее понимание намерения пользователя и, как следствие, более точные результаты поиска.

Читайте также:Хотите взять интервью у покойного? ИИ-дубляж делает это возможным, но не все с этим согласны

Оборотная сторона медали: ограничения глубокого поиска

Глубокий поиск рассчитан на выдачу результатов за 30 секунд — такое время оправдано вычислительной мощностью, необходимой для обработки более детальных и полных ответов. Стоит, однако, отметить, что глубокий поиск подходит не для всех запросов и не для всех пользователей. Он рассчитан прежде всего на тех, кто сталкивается со сложными вопросами, требующими большего, чем короткий ответ. Сейчас это экспериментальная функция, доступная ограниченной группе случайно выбранных пользователей Bing в рамках непрерывного процесса тестирования и доработки.

Хотя запуск Microsoft глубокого поиска Bing на базе GPT-4 от OpenAI — значительный шаг вперёд в области веб-поиска, к этой инновации важно подходить взвешенно. Технологические прорывы, особенно связанные с ИИ, неизменно несут с собой собственный набор вызовов и ограничений. В случае глубокого поиска Bing внимательное рассмотрение его потенциальных недостатков необходимо, чтобы понять весь масштаб его влияния. Это особенно важно, поскольку функция всё ещё находится на экспериментальной стадии, и Microsoft, вероятно, будет дорабатывать её с учётом отзывов пользователей и развития технологий.

Разберём эти недостатки, помня, что они отражают текущие наблюдения и могут меняться по мере развития технологии и практики её использования.

  • Время генерации результатов. Один из главных недостатков — время, необходимое для формирования результатов. Глубокий поиск может занимать до 30 секунд, что заметно дольше почти мгновенной выдачи традиционных поисковых систем. Это может отпугнуть пользователей, привыкших к быстрым результатам, особенно при простых запросах, где скорость ценится выше глубины информации.
  • Сложность и пользовательский опыт. Хотя функция создана для сложных запросов, сама эта сложность может сделать её менее удобной для некоторых пользователей. Тем, кому не нужен глубокий анализ или кто предпочитает простые ответы, глубокий поиск может показаться перегруженным или бесполезным. Чтобы эффективно им пользоваться, может потребоваться время на освоение.
  • Релевантность и точность расширенных запросов. Расширенные запросы, которые GPT-4 генерирует для более точного улавливания намерения пользователя, иногда могут не попадать в цель. Интерпретация запроса ИИ не всегда совпадает с тем, что имел в виду пользователь, а это может приводить к нерелевантным или менее точным результатам. Особенно высок этот риск для неоднозначных запросов, где ИИ приходится угадывать намерение пользователя.
  • Чрезмерная зависимость от интерпретации ИИ. Глубокий поиск сильно полагается на ИИ при интерпретации и расширении запросов. Это может быть мощным инструментом, но порождает и риск излишней зависимости от понимания ИИ, которое не всегда улавливает нюансы человеческого мышления или специфический контекст запроса. Результат может быть технически корректным, но неуместным по контексту.
  • Ресурсоёмкость. Поскольку функция предполагает более глубокий поиск и обработку большего объёма информации, она может потреблять больше ресурсов, чем стандартные функции поиска. Это может сказаться на нагрузке на серверы и энергопотреблении, особенно при одновременном использовании большим числом пользователей.
  • Экспериментальный статус и ограниченная доступность. Сейчас в качестве экспериментальной функции она доступна лишь небольшой группе пользователей. Такой ограниченный запуск может замедлить цикл обратной связи и доработку на основе опыта широкой аудитории. Кроме того, экспериментальный характер означает, что до масштабного развёртывания может оставаться больше ошибок и проблем, требующих решения.
  • Конфиденциальность и безопасность данных. Как и любой инструмент на базе ИИ, глубокий поиск может вызывать опасения по поводу конфиденциальности и безопасности данных. Обработка детальных запросов и генерация развёрнутых ответов могут предполагать работу с чувствительными пользовательскими данными, что поднимает вопросы о том, как эти данные хранятся.