Az utóbbi években az AI-alapú keresőmotorok egyre nagyobb teret hódítanak az internetes információkeresés világában. De vajon tényleg jobbak-e ezek az új generatív rendszerek, mint a hagyományos keresők? Egy friss kutatás részletesen összehasonlította a mesterséges intelligencia által generált találatokat és a klasszikus keresési eredményeket, hogy fényt derítsen az előnyökre és korlátokra.
Források és hivatkozások: Milyen információkra támaszkodnak az AI-keresők?
A kutatás egyik érdekes megállapítása, hogy az AI-alapú keresések – különösen a GPT-alapú rendszerek – nagyobb valószínűséggel hivatkoznak megbízható, hivatalos forrásokra, mint például vállalati weboldalakra vagy enciklopédiákra. Ezzel szemben szinte soha nem idéznek közösségi média oldalakat, amelyek gyakran kevésbé megbízható vagy ellenőrizhető információkat tartalmaznak.
Ez a jelenség azt sugallja, hogy az AI rendszerek tudatosan törekednek a hitelesebb források használatára, ami növelheti a találatok megbízhatóságát. Ugyanakkor ez nem jelenti azt, hogy minden esetben teljes körű vagy kiegyensúlyozott képet adnak – hiszen bizonyos nézőpontok vagy kevésbé ismert információk kimaradhatnak.
Információsűrítés és részletesség: Hogyan kezelik az AI-keresők az adatokat?
Egy másik fontos megfigyelés szerint az AI-alapú generatív motorok hajlamosak az információt összesűríteni. Ez azt jelenti, hogy gyakran tömörített, lényegre törő válaszokat adnak, amelyekből néha hiányozhatnak a másodlagos vagy bizonytalan részletek. Ez különösen igaz olyan keresési kifejezések esetén, amelyek többértelműek vagy több személyhez kapcsolódnak (például közismert nevek).
Ezzel szemben a hagyományos keresési eredmények általában szélesebb körű lefedettséget biztosítanak, többféle nézőpontot és részletet mutatva be. Így ezek jobban alkalmasak lehetnek komplex vagy többértelmű kérdések esetén.
Konceptuális lefedettség és újdonság: Mennyire változatosak az AI-találatok?
Az LLM (nagy nyelvi modell) alapú elemző eszközök azt is kimutatták, hogy az AI-keresők által adott válaszok hasonló számú felismerhető „fogalmat” fednek le, mint a hagyományos top 10 találat. Ez arra utal, hogy mindkét típusú keresés hasonló szintű részletességet, változatosságot és újdonságot kínálhat.
Ugyanakkor egyedi különbségek is megfigyelhetők: például a Google Gemini kereső hajlamosabb alacsonyabb népszerűségű domaineket idézni. Ez akár előnyös is lehet bizonyos niche témákban vagy kevésbé ismert források feltárásában.
Belső tudás és frissesség: Az AI korlátai naprakész információk esetén
Az AI-keresők egyik nagy előnye, hogy képesek beépíteni előzetesen betanított „belső tudást” a weboldalakról származó adatokkal együtt. Különösen a GPT-4o with Search Tool esetében gyakran előfordul, hogy nem hivatkozik konkrét webforrásokra, hanem közvetlenül ad választ a tanulási adatbázisára alapozva.
Ez azonban hátránnyá válhat akkor, amikor aktuális vagy gyorsan változó információkra van szükség. A kutatás során például szeptember 15-i trendi keresési kifejezések esetén a GPT-4o with Search Tool gyakran nem tudott releváns webes adatokat szolgáltatni, helyette inkább arra kérte a felhasználót, hogy pontosítson vagy adjon meg több információt.
Következtetések és jövőbeli kutatási irányok
A kutatók nem állították egyértelműen azt, hogy az AI-alapú keresők összességében „jobbak” vagy „rosszabbak” lennének a hagyományos linkalapú találatoknál. Ehelyett hangsúlyozták annak fontosságát, hogy a jövőbeni vizsgálatok új értékelési módszereket dolgozzanak ki.
Ezeknek figyelembe kell venniük többek között:
- Forrásdiverzitást: milyen sokféle és milyen minőségű forrásokat használnak fel;
- Konceptuális lefedettséget: mennyire átfogó és változatos az információ;
- Szintezis viselkedést: hogyan egyesítik és tömörítik az adatokat generatív rendszerekben.
Ezek alapján várhatóan még hatékonyabb és megbízhatóbb AI-alapú keresési megoldások jelennek majd meg a közeljövőben.
Összegzés
Mindent összevetve, az AI-alapú keresők izgalmas új lehetőségeket kínálnak az internetes tájékozódásban: hitelesebb forrásokra támaszkodnak, képesek összesűríteni az információt és integrálni belső tudást. Ugyanakkor jelenleg még vannak korlátaik főként az aktuális adatok frissessége és a komplex kérdések árnyalt kezelése terén.
A felhasználóknak érdemes mindkét típusú keresést tudatosan alkalmazniuk attól függően, milyen jellegű információra van szükségük. A jövő kutatásai pedig segíthetnek abban, hogy ezek az eszközök még inkább megfeleljenek a változó igényeknek.