生成式人工智能搜索如何改变搜索引擎

生成式ai搜索是在线搜索的下一次迭代，我们从yahoo.com、google.com、bing.com等网站熟悉的搜索方式将得到改变。

人工智能（ai）自从在移动设备上推出ai个人助手（如cortana、siri、google助手、alexa等）以来，已经影响了我们的生活。通过在物联网（iot）设备上使用ai，您可以在家庭和工作场所控制许多事物。

接下来，ai进入了多媒体制作行业，通过关键词或指令生成图像、视频、音频和文本等内容。如今，高级ai可以完美编辑视频和音频等内容。简而言之，ai无处不在。因此，当您在全球网络上搜索内容时，不久的将来您将看到ai的影响。

什么是生成式ai搜索？

要理解生成式ai搜索的概念，您首先必须了解生成式ai是什么。这样的ai简单地根据示例内容生成文本、图像、音频、程序代码等内容。

开发者使用机器学习（ml）模型训练生成式ai，使其能够理解机器语言中的自然内容。这些ai可以是受监督、无监督或半监督的。

生成式ai模型

生成式ai使用各种ml模型来训练ai程序、聊天机器人或虚拟助手。以下是一些模型及其结果的概述：

生成式模型与判别模型

在ai训练的判别模型中，人类监督员训练ai学习输入样本中两个或多个对象之间的差异。例如，如果您将10个不同动物的图片作为输入提供给ai，底层的判别模型将帮助它成功区分所有动物。

另一方面，生成模型帮助ai根据样本数据创建对象，采用半监督或无监督的方式。生成式机器学习模型帮助ai理解输入数据，并将理解保存在其神经网络记忆中，以便在未来遇到类似挑战时调用这种经验。

生成对抗网络（gans）

这种机器学习算法结合了生成模型和判别模型的ai训练。在这里，生成模型从输入向量（如关键词、问题等）创建样本。

然后，判别模型必须确定创建的样本是伪造还是原始输入。如果是伪造的，那么生成模型将重新处理任务，为判别模型创建另一个输出。这个过程在迭代中进行，直到生成模型能够创建出判别模型无法再从原始输入中区分的伪造样本。

基于transformer的模型

用于机器学习的转换器模型是深度神经网络，按顺序分析输入向量序列。然后预测输出可能是什么。例如，如果你向转换器提供一系列不相关的词，它将分析这些词并尝试预测填充空白并将不相关的词转换成有意义的句子的前后单词。

在转换器中，编码器从输入序列中提取所有特征或数据点，并将它们转换为输入向量。然后，解码器分析输入向量，从数据中创建上下文，并生成输出序列。

有许多成功的基于转换器的ai模型，如下所示：

• 生成预训练转换器模型3，又名chatgpt
• 用于对话应用程序的语言模型，又名lamda，构建在google transformer上

使用上述所有模型，ai开发人员已成功创建了许多功能性的生成ai程序，可以从简单的输入（如图像、文本、描述、音频等）中执行或生成以下内容：

• 通过参考来自网站、杂志、google图像搜索等的输入生成不存在的人类形象
• 从草图生成真实图像
• 将艺术或创造性风格从一种艺术转移到另一种艺术
• 将mri作为输入生成ct扫描
• openai的dall-e ai可以仅通过文本创建出色的图像
• deepmind、amazon polly等ai可以从文本生成人类演讲
• ai音乐（由苹果收购）可以将版权免费的公共音乐转化为配乐

现在，生成ai搜索是将所有这些ai工具和技术结合起来，为您提供来自网络的准确内容的组合。通过这种ai驱动的搜索功能，您无需搜索google、bing、yahoo等搜索引擎创建的数百万个建议。

生成ai搜索将在一个屏幕上为您呈现来自在线来源的发布或使用内容，包括图像、视频和文本，就像chatgpt一样工作。

生成ai搜索与常规在线搜索有何不同？

从1990年9月10日archie搜索引擎推出以来，我们所知的网站搜索将彻底改变，如果生成ai搜索变得流行并且易于访问。

常规的全球网络搜索是一个手动的在线研究过程。在这里，您需要在搜索引擎的搜索框中键入您的问题或关键字。像google、yahoo、bing等搜索引擎提供商根据某些专有逻辑权衡包含您所需内容的结果网站。

例如，网站在相关领域的权威性、读者群、网页质量等。然后，搜索引擎根据每个网站对您的搜索的排名，并根据其排名显示所有网站。例如，排名第一的网站将显示在搜索引擎结果页面的顶部。

简而言之，常规在线搜索引擎不创建内容。它们只是从多个网站上联合内容。当您点击搜索结果时，您直接进入特定的网站。

然而，随着生成式搜索的推出，您将获得有限的内容。基于ai的搜索将分析所有的搜索结果，生成自定义内容，并通过网络浏览器向您展示。可能会包含指向生成ai用于制作展示内容的来源的链接。

如果生成ai搜索成为在线搜索的常态，那么您可以期待以下额外的区别：

• 您的搜索结果将在很大程度上取决于创建生成ai搜索模型的公司的极化倾向
• 一些学派可能更喜欢xyz生成ai搜索工具而不是abc工具。因此，在基于在线搜索的工作中将出现不断增加的异常
• 这些搜索工具有时可能会提供类似的内容，发布者可能会冒险在其网站上上传抄袭的内容
• 搜索结果将变得直观，并以文本、图像、视频、音频等不同形式呈现相关内容
• 如果您在chatgpt类似的界面中获得内容，其中没有干扰，您将停止访问网站和与网络广告进行互动
• 您的在线研究工作将大大减少。您不再需要阅读数个网页并撰写自己的内容
• ai开发人员将提出新的基于ai的在线广告和其他收入模式，以增加他们的运营利润
• 网络搜索中的干扰将减少很多，因此搜索的质量可能会大大降低
• 在将ai生成的内容用于商业目的之前，您必须聘用有才能和专业知识的在线研究专业人员和数据分析师来分析该内容
• 对于这种基于ai的网站搜索，没有明确的指导方针，即如何将其链接回源网站并给予这些网站一些认可。因为这些ai不能在没有依赖参考内容的情况下生成内容

接下来，我们将探讨生成ai搜索对搜索引擎的影响。

生成ai搜索对搜索引擎的影响

以下是生成ai搜索进展可能对传统搜索引擎产生的影响：

• 像google、yahoo、duckduckgo和brave等搜索巨头的受欢迎程度将大大降低
• 从搜索引擎收集的广告收入也会大幅减少
• 自由公正的网络搜索结果将受到影响，并出现一种新的收入流，网站所有者将向生成ai搜索提供者支付费用，以展示他们网页上的内容
• 网站的访问量将大大减少，因为用户将在其他网页上获得他们所需的内容

现在，我们将探索使用生成ai搜索的一些搜索引擎。

使用生成ai搜索的搜索引擎

搜索引擎公司已经意识到基于ai的生成搜索是未来的趋势。因此，各种搜索巨头已经开始推出用于ai搜索引擎的原型和测试版本。以下是一些您现在可以使用的基于ai的搜索引擎：

#1. 必应

microsoft并不仅仅是通过收购chatgpt开发者openai来停止。它利用openai的专有技术和许可证来增强bing搜索的ai能力。这个改进后的产品被广泛称为新的bing。

这个搜索引擎可以帮助你得到对真实问题的完整答案，不再是基于关键词的网站排名和手动提取最高排名网站的数据。你还可以与搜索引擎聊天，就像与你所在的领域的专家进行短信和信息交流一样。

搜索引擎聊天将允许你提出最多五个后续问题，以调整底层生成性ai模型提供的搜索结果。新的bing不仅仅是获取在线网页结果。它还可以帮助你以下事项：

• 获取各种主题和专业领域的提示
• 借助chatgpt等生成性ai生成创意内容
• 获得直观准确的搜索结果，从而能够快速完成工作，不受广告和行动呼叫弹窗的干扰

#2. 谷歌

谷歌搜索多年来一直在利用ai搜索工具。rankbrain是谷歌在2015年首次使用的ai工具，用于排名网站。这种ai解释搜索结果并将相关网站排在排名层次的顶部。

谷歌在其搜索引擎中使用的其他ai程序如下：

• 神经匹配帮助搜索引擎确定查询与页面的相关性
• 使用双向编码器表示来自转换器或bert进行自然语言处理的预训练
• 使用手机或平板电脑相机进行对象搜索的谷歌镜头
• mum多任务统一模型用于covid-19疫苗信息的web结果

#3. you

you是一个可用于生产的ai搜索引擎工具。用户可以使用它来获取如下所示的丰富搜索结果：

• 它在serp的顶部显示应用程序、工具和结果的计数
• “人们还在询问”结果在右侧面板弹出
• 获取youchat的建议
• 它显示来自reddit等高权威社交媒体的热门讨论卡片
• 用户还可以给同一个搜索添加更多的查询

目前，它提供以下ai搜索产品：

• youchat
• youcode
• youwrite

作者的注释

基于生成性ai的搜索引擎可能会成为在线研究的问题。一旦这些公司开始计划通过获得来自某些网站或发布者的内容推广付款来获取收入，在线搜索就会变得高度偏颇。

ai搜索引擎开发者必须组成一个联盟，起草一项道德实践，确保自由和公正的搜索实践。

到目前为止，你已经详细讨论了生成性ai搜索的定义，它与传统网站搜索概念的区别以及其影响。此外，你还探索了可以在进行网站研究所花费的最短时间内获得出色内容的生成性ai搜索工具的新颖示例。

本文帮助您了解是否应该选择基于人工智能的搜索引擎。然而，基于生成式机器学习的人工智能搜索将成为新的趋势。

接下来，请查看人工狭义智能（ani）。