Die generative KI-Suche stellt die nächste Evolutionsstufe der Online-Suche dar, wie sie von Plattformen wie Yahoo.com, Google.com und Bing.com bekannt ist.
Künstliche Intelligenz (KI) hat unser tägliches Leben seit der Einführung persönlicher KI-Assistenten auf Mobilgeräten, wie Cortana, Siri, Google Assistant und Alexa, maßgeblich beeinflusst. Diese Assistenten ermöglichen es uns, zahlreiche Aufgaben zu Hause und am Arbeitsplatz zu steuern.
In einem weiteren Schritt hat die KI Einzug in die Multimedia-Produktionsbranche gehalten und ermöglicht es, Inhalte wie Bilder, Videos, Audio und Texte basierend auf Schlüsselwörtern oder Anweisungen zu erstellen. Moderne KIs sind inzwischen in der Lage, Inhalte wie Videos und Audio perfekt zu bearbeiten. Kurz gesagt, KI ist allgegenwärtig. Es ist daher absehbar, dass KI auch die Art und Weise beeinflussen wird, wie wir Inhalte im World Wide Web suchen.
Was verbirgt sich hinter dem Begriff generative KI-Suche?
Um das Konzept der generativen KI-Suche zu verstehen, ist es wichtig, zunächst zu begreifen, was eine generative KI ausmacht. Im Grunde erzeugt eine solche KI Inhalte wie Text, Bilder, Audio oder Programmcode anhand von Mustern und Vorlagen.
Entwickler trainieren generative KIs mithilfe von Modellen des maschinellen Lernens (ML), um natürliche Inhalte in Maschinensprache zu übersetzen. Diese KIs können überwacht, nicht überwacht oder teilüberwacht sein.
Verschiedene Modelle generativer KI
Generative KI nutzt verschiedene ML-Modelle, um ein KI-Programm, einen Chatbot oder einen virtuellen Assistenten zu trainieren. Einige dieser Modelle und ihre Funktionsweise werden im Folgenden erläutert:
Generatives vs. diskriminatives Modell
Beim diskriminativen Modell wird die KI durch einen menschlichen Supervisor trainiert, Unterschiede zwischen zwei oder mehr Objekten in einem Eingabemuster zu erkennen. Wenn der KI beispielsweise zehn Bilder von zehn verschiedenen Tieren als Eingabe präsentiert werden, hilft das zugrunde liegende diskriminative Modell, die Tiere erfolgreich zu unterscheiden.
Das generative Modell hingegen unterstützt eine KI dabei, Objekte zu erstellen, die sich auf Beispieldaten mit teilweiser oder keiner Überwachung beziehen. Ein generatives ML-Modell hilft einer KI, die Eingabedaten zu verstehen und das Verständnis in ihrem neuronalen Netzwerkspeicher zu bewahren, um diese Erfahrung bei einer ähnlichen Herausforderung in der Zukunft wieder abzurufen.
Generative Adversarial Networks (GANs)
Dieser Algorithmus des maschinellen Lernens kombiniert generative und diskriminative Modelle für das KI-Training. Hier erstellt das generative Modell Muster aus Eingabevektoren wie Schlüsselwörtern oder Fragen.
Anschließend muss das diskriminative Modell identifizieren, ob es sich bei der erstellten Probe um eine Fälschung oder eine Originaleingabe handelt. Wenn es sich um eine Fälschung handelt, überarbeitet das generative Modell seine Aufgabe, um eine weitere Ausgabe für das diskriminative Modell zu erstellen. Dieser Prozess wird in Iterationen fortgesetzt, bis das generative Modell Fälschungen erzeugen kann, die das diskriminative Modell nicht mehr von der ursprünglichen Eingabe unterscheiden kann.
Transformatorbasierte Modelle
Transformator-Modelle für ML sind tiefe neuronale Netze, die Eingabevektoren sequentiell analysieren und vorhersagen, welche Ausgabe wahrscheinlich ist. Wenn beispielsweise eine Reihe von nicht zusammenhängenden Wörtern eingegeben wird, analysiert der Transformator die Wörter und versucht, vorhergehende oder nachfolgende Wörter vorherzusagen, die die Lücken füllen und die nicht zusammenhängenden Wörter in sinnvolle Sätze verwandeln könnten.
In einem Transformator extrahiert ein Encoder alle Merkmale oder Datenpunkte aus der Eingabesequenz und wandelt sie in Eingabevektoren um. Der Decoder analysiert dann die Eingabevektoren, erstellt einen Kontext aus den Daten und generiert eine Ausgabesequenz.
Es gibt zahlreiche erfolgreiche transformatorbasierte KI-Modelle, darunter:
- Generatives vortrainiertes Transformator-Modell 3, auch bekannt als ChatGPT
- Sprachmodell für Dialoganwendungen, auch bekannt als LaMDA, basierend auf dem Google Transformer
Mithilfe der genannten Modelle haben KI-Entwickler erfolgreich viele funktionale generative KI-Programme entwickelt, die auf einfache Eingaben wie Bilder, Texte, Beschreibungen oder Audio reagieren und Folgendes tun oder produzieren können:
- Generieren von Bildern von nicht existierenden Personen auf der Grundlage von Eingaben aus Webseiten, Zeitschriften oder der Google-Bildersuche.
- Generieren realistischer Bilder aus Skizzen
- Übertragen des künstlerischen oder kreativen Stils von einem Kunstwerk auf ein anderes
- Synthetisieren eines CT-Scans aus einem MRT
- Die Dall-e-KI von OpenAI kann hervorragende Bilder allein aus Texten erzeugen
- DeepMind, Amazon Polly usw. KIs können menschliche Sprache aus Texten erzeugen
- AI Music, erworben von Apple, kann urheberrechtsfreie öffentliche Musik in Soundtracks umwandeln
Die generative KI-Suche ist eine Kombination all dieser Werkzeuge und Technologien der KI, um Ihnen präzise Inhalte aus dem Web zu präsentieren. Mit einer solchen KI-gestützten Suchfunktion müssen Sie nicht mehr durch Millionen von Vorschlägen scrollen, die von Suchmaschinen wie Google, Bing oder Yahoo erstellt wurden.
Die generative KI-Suche zeigt Ihnen relevante Inhalte aus Online-Quellen mit verschiedenen Formaten wie Bildern, Videos und Texten auf einem einzigen Bildschirm, ähnlich der Funktionsweise von ChatGPT.
Worin unterscheidet sich die generative KI-Suche von der herkömmlichen Online-Suche?
Die traditionelle Website-Suche, wie wir sie seit der Einführung der Archie-Suchmaschine am 10. September 1990 kennen, wird sich durch die Verbreitung und Verfügbarkeit der generativen KI-Suche grundlegend verändern.
Die reguläre Suche im World Wide Web ist ein manueller Online-Rechercheprozess. Hier geben Sie Ihre Frage oder Ihr Schlüsselwort in das Suchfeld der Suchmaschine ein. Suchmaschinenanbieter wie Google, Yahoo und Bing bewerten die resultierenden Webseiten mit den gewünschten Inhalten nach einer proprietären Logik.
Beispielsweise wird die Autorität der Website in der entsprechenden Nische, die Leserschaft und die Seitenqualität berücksichtigt. Anschließend weist die Suchmaschine jeder Website einen Rang zu und zeigt die Webseiten entsprechend ihrem Rang an. Eine Website mit Rang eins erscheint beispielsweise ganz oben auf den Ergebnisseiten der Suchmaschine.
Kurz gesagt, herkömmliche Online-Suchmaschinen erstellen keine Inhalte. Sie aggregieren lediglich Inhalte von verschiedenen Webseiten. Wenn Sie auf ein Suchergebnis klicken, werden Sie direkt zu der entsprechenden Webseite weitergeleitet.
Mit der Einführung der generativen Suche erhalten Sie hingegen komprimierte Inhalte. Die zugrunde liegende KI analysiert alle Suchergebnisse, generiert benutzerdefinierte Inhalte und zeigt diese über einen Webbrowser an. Es kann Links zu den Quellen geben, die die generative KI zur Erstellung der angezeigten Inhalte verwendet hat.
Wenn die generative KI-Suche zur neuen Norm der Online-Suche wird, können Sie die folgenden zusätzlichen Unterschiede erwarten:
- Der Ausgabeinhalt Ihrer Suchanfrage wird stark von der Ausrichtung des Unternehmens beeinflusst, das das generative KI-Suchmodell entwickelt hat.
- Einige Denkschulen werden das generative KI-Suchwerkzeug XYZ dem ABC-Tool vorziehen. Dies führt zu zunehmenden Unterschieden bei suchbasierten Online-Ergebnissen.
- Solche Suchwerkzeuge können manchmal auf ähnliche Inhalte stoßen, und der Herausgeber riskiert möglicherweise, plagiierte Inhalte auf seine Website hochzuladen.
- Das Suchergebnis wird intuitiv sein und verwandte Inhalte in verschiedenen Formaten wie Text, Bilder, Video und Audio umfassen.
- Sie werden aufhören, Webseiten zu besuchen und mit Webanzeigen zu interagieren, da Sie Inhalte in einer ChatGPT-ähnlichen Oberfläche erhalten, die keine Ablenkungen bietet.
- Ihr Aufwand für die Online-Recherche wird drastisch sinken. Sie müssen nicht mehr mehrere Webseiten durchlesen und Ihre eigenen Inhalte zusammenstellen.
- KI-Entwickler werden neue KI-basierte Online-Werbung und andere Einnahmemodelle entwickeln, um ihre Gewinne zu steigern.
- Es wird weniger Ablenkung bei der Websuche geben, aber die Qualität der Suche kann dadurch erheblich abnehmen.
- Sie müssen talentierte und erfahrene Online-Rechercheexperten und Datenanalysten einstellen, um die von KI erstellten Inhalte zu überprüfen, bevor Sie diese für kommerzielle Zwecke verwenden.
- Es gibt keine klare Richtlinie, wie eine solche KI-basierte Website-Suche mit der Quell-Website verknüpft wird und diese Websites Anerkennung für ihre Inhalte erhalten, da KIs keine Inhalte erzeugen können, ohne auf Referenzmaterialien zurückzugreifen.
Im Folgenden werden wir die Auswirkungen der generativen KI-Suche auf Suchmaschinen untersuchen.
Auswirkungen der generativen KI-Suche auf Suchmaschinen
Hier sind einige der möglichen Auswirkungen der generativen KI-Suche auf herkömmliche Suchmaschinen:
- Die Popularität von Suchmaschinenriesen wie Google, Yahoo, DuckDuckGo und Brave wird stark zurückgehen.
- Die Werbeeinnahmen der Suchmaschinen werden ebenfalls erheblich zurückgehen.
- Die Ergebnisse der kostenlosen und fairen Websuche werden beeinträchtigt, und es wird eine neue Einnahmequelle entstehen, bei der Website-Betreiber die Anbieter von generativer KI-Suche dafür bezahlen, Inhalte von ihren Seiten anzuzeigen.
- Die Besucherzahlen auf Webseiten werden erheblich zurückgehen, da die Nutzer die benötigten Inhalte auf einer anderen Seite erhalten.
Im Folgenden werfen wir einen Blick auf einige der Suchmaschinen, die die generative KI-Suche einsetzen.
Suchmaschinen, die generative KI-Suche nutzen
Suchmaschinenunternehmen sind sich der Bedeutung der KI-gestützten generativen Suche für die Zukunft bewusst. Daher haben verschiedene Suchmaschinenriesen mit der Entwicklung von Prototypen und Betatests für KI-Suchmaschinen begonnen. Hier sind einige KI-basierte Suchmaschinen, die Sie bereits heute verwenden können:
#1. Bing
Microsoft hat es nicht bei der Übernahme des ChatGPT-Entwicklers OpenAI belassen. Es hat die proprietären Technologien und Lizenzen von OpenAI genutzt, um die Bing-Suche mit KI-Funktionen zu erweitern. Das überarbeitete Produkt ist als das neue Bing bekannt.
Die Suchmaschine bietet umfassende Antworten auf konkrete Fragen – anstelle von rein schlüsselwortbasierten Rankings von Webseiten und der manuellen Bearbeitung von Daten von Top-Webseiten. Sie können auch mit der Suchmaschine chatten, ähnlich wie bei der Kommunikation mit einem Experten in Ihrem Arbeits- oder Geschäftsbereich.
Im Chat der Suchmaschine können Sie bis zu fünf Folgefragen stellen, um das Suchergebnis des zugrunde liegenden generativen KI-Modells zu verfeinern. Das neue Bing ist nicht nur ein Werkzeug für die Online-Websuche, sondern kann Ihnen auch bei folgenden Aufgaben helfen:
- Tipps zu verschiedenen Themen und Nischenbereichen erhalten
- Kreative Inhalte mit Hilfe einer generativen KI wie ChatGPT erstellen
- Intuitive und präzise Suchergebnisse erzielen, damit Sie schnell arbeiten können, ohne von Werbung und Pop-ups mit Handlungsaufforderungen abgelenkt zu werden
#2. Google
Die Google-Suche verwendet seit vielen Jahren KI-Suchwerkzeuge. RankBrain ist das erste KI-Tool, das Google im Jahr 2015 zum Ranking von Webseiten einsetzte. Diese KI interpretiert die Suchergebnisse und ordnet relevante Seiten oben in der Ranking-Hierarchie an.
Weitere KI-Programme, die Google in seiner Suchmaschine verwendet, sind:
- Neural Matching, um Suchmaschinen zu helfen, die Relevanz von Suchanfragen für Seiten zu verstehen
- Bidirektionale Encoder-Darstellungen von Transformatoren oder BERT für das Vortraining der Verarbeitung natürlicher Sprache
- Google Lens für die Objektsuche mit einer Handy- oder Tablet-Kamera
- Multitask Unified Model oder MUM für COVID-19-Impfstoffinformationen zu Webergebnissen
#3. You
You ist ein produktionsreifes KI-Suchmaschinentool. Benutzer können damit umfassende Suchergebnisse wie folgt erzielen:
- Anzeige einer Reihe von Apps, Tools und Ergebnissen oben in den SERPs
- Anzeige der Ergebnisse von „People Also Ask“ im rechten Bereich
- Vorschlag für YouChat
- Anzeige von Top-Diskussionskarten aus hochrangigen sozialen Medien wie Reddit
- Benutzer können derselben Suche weitere Abfragen hinzufügen
Derzeit bietet You folgende KI-Suchprodukte an:
#4. Neeva
Neeva ist ein KI-gestütztes Online-Recherche- oder Website-Suchtool, das ablenkungsfreie Ergebnisse liefert, indem es Anzeigen von den Suchergebnisseiten entfernt. Wenn Sie eine konkrete Frage in das Suchfeld von Neeva eingeben, erhalten Sie eine fast perfekte Schritt-für-Schritt-Antwort. Es werden keine Anzeigen über den Suchergebnissen mehr geschaltet, wie es bei der Google-Suche der Fall ist.
Neeva ist ein abonnementfinanziertes Online-Suchtool, das Einnahmen von den Nutzern bezieht, die die App regelmäßig für die Online-Suche verwenden. Im Gegensatz zu Google ist es nicht auf Werbeeinnahmen angewiesen. Daher können Sie erwarten, dass es Ihnen mit kontextbezogeneren Suchergebnissen besser dient, da Sie dafür bezahlen.
Anmerkung des Verfassers
Generative KI-basierte Suchmaschinen könnten sich als problematisch für die Online-Recherche erweisen. Sobald diese Unternehmen mit der Planung der Umsatzgenerierung beginnen, indem sie für die Platzierung von Inhalten von bestimmten Websites oder Herausgebern bezahlen, wird die Online-Suche stark voreingenommen sein.
Die Entwickler von KI-Suchmaschinen müssen sich zu einem Konsortium zusammenschließen, um ethische Richtlinien zu entwerfen, die faire und freie Suchpraktiken gewährleisten.
Sie haben nun eine detaillierte Diskussion über die Definition der generativen KI-Suche, ihren Unterschied zum herkömmlichen Website-Suchkonzept und ihre Auswirkungen gelesen. Darüber hinaus haben Sie neue Beispiele für generative KI-Suchwerkzeuge kennengelernt, mit denen Sie hervorragende Inhalte in kürzester Zeit für Ihre Website-Recherche erhalten können.
Dieser Artikel soll Ihnen helfen zu entscheiden, ob Sie sich für eine KI-basierte Suche entscheiden sollten oder nicht. Es wird jedoch erwartet, dass sich der neue Trend der KI-Suche im World Wide Web auf generativem maschinellem Lernen basiert.
Als nächstes sollten Sie sich mit Artificial Narrow Intelligence (ANI) beschäftigen.