После прошлогоднего скандала с Google AI Overviews стало очевидно, что результаты поиска, генерируемые искусственным интеллектом, могут кардинально отличаться от традиционного списка ссылок. Новое исследование показывает, насколько велика эта разница: ИИ-поисковики склонны цитировать менее известные веб-сайты, которые даже не входят в первую сотню результатов «органического» поиска Google.

Основные детали

В препринте статьи «Характеристика веб-поиска в эпоху генеративного ИИ» исследователи из Рурского университета в Бохуме и Института программных систем Макса Планка сравнили результаты традиционного поиска Google с его AI Overviews и Gemini-2.5-Flash. Анализировались также режимы веб-поиска GPT-4o и отдельный инструмент «GPT-4o with Search Tool», который использует веб-поиск только тогда, когда LLM считает, что ей нужна информация, отсутствующая в ее собственных предварительно обученных данных.

Исследователи использовали тестовые запросы из различных источников, включая конкретные вопросы, заданные ChatGPT в WildCha...

Значение для России

В России, где поисковые системы, такие как Яндекс, активно внедряют технологии искусственного интеллекта, результаты этого исследования особенно актуальны. Если российские пользователи начнут сталкиваться с тем, что ИИ-поиск предлагает им менее известные и, возможно, менее проверенные источники, это может повлиять на доверие к поисковым системам и потребовать разработки дополнительных механизмов проверки информации. Представьте ситуацию, когда вместо привычных новостных агрегаторов, таких как РБК или Интерфакс, ИИ-поиск предлагает информацию с малоизвестных региональных сайтов или блогов. Это может привести к распространению дезинформации или формированию искаженной картины мира.

Заключение

Исследование подчеркивает необходимость более глубокого понимания того, как алгоритмы искусственного интеллекта влияют на результаты поиска и какие источники информации они предпочитают. Разработчикам поисковых систем, как в России, так и за рубежом, необходимо учитывать эти факторы при создании и совершенствовании своих продуктов, чтобы обеспечить пользователям доступ к наиболее релевантной и достоверной информации. Возможно, потребуется разработка новых методов оценки качества источников и адаптации алгоритмов ИИ для более эффективного отбора информации.