الذكاء الاصطناعي يعني نهاية البحث على الإنترنت كما عرفناه

نعلم جميعًا ما يعنيه، بالعامية، البحث عن شيء ما في Google. يمكنك إدخال بعض الكلمات ذات الصلة في مربع البحث وفي المقابل تحصل على قائمة من الروابط الزرقاء للنتائج الأكثر صلة. ربما بعض التفسيرات السريعة في الأعلى. ربما بعض الخرائط أو النتائج الرياضية أو الفيديو. لكن في الأساس، إنها مجرد جلب المعلومات الموجودة بالفعل على الإنترنت وعرضها لك، بطريقة منظمة نوعًا ما.

ولكن كل هذا متروك لقمة سائغة. نحن عند نقطة انعطاف جديدة.

إن أكبر تغيير في الطريقة التي تقوم بها محركات البحث بإيصال المعلومات إلينا منذ التسعينيات يحدث الآن. لا مزيد من البحث عن الكلمات الرئيسية. لا مزيد من الفرز من خلال الروابط للنقر عليها. وبدلا من ذلك، نحن ندخل عصر البحث عن المحادثة. مما يعني أنه بدلاً من الكلمات الرئيسية، يمكنك استخدام أسئلة حقيقية، يتم التعبير عنها بلغة طبيعية. وبدلاً من الروابط، ستواجه بشكل متزايد إجابات مكتوبة بواسطة الذكاء الاصطناعي التوليدي ومبنية على معلومات مباشرة من جميع أنحاء الإنترنت، ويتم تقديمها بنفس الطريقة.

وبطبيعة الحال، تحاول شركة جوجل – الشركة التي حددت البحث على مدى السنوات الـ 25 الماضية – أن تكون في المقدمة في هذا الشأن. في مايو من عام 2023، بدأت في اختبار الاستجابات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي لاستعلامات البحث، باستخدام نموذج اللغة الكبير (LLM) الخاص بها لتقديم أنواع الإجابات التي قد تتوقعها من مصدر خبير أو صديق موثوق به. يطلق على هذه النظرات العامة للذكاء الاصطناعي. وصف الرئيس التنفيذي لشركة Google ساندر بيتشاي هذا لـ مراجعة تكنولوجيا معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا باعتباره “أحد أكثر التغييرات الإيجابية التي قمنا بها للبحث منذ فترة طويلة جدًا.”

تعمل ميزة AI Overviews على تغيير أنواع الاستعلامات التي يمكن لـ Google معالجتها بشكل أساسي. يمكنك الآن أن تسأله أشياء مثل “سأذهب إلى اليابان لمدة أسبوع في الشهر المقبل. سأقيم في طوكيو ولكني أرغب في القيام ببعض الرحلات اليومية. هل هناك أي مهرجانات تقام في مكان قريب؟ كيف ستكون رياضة ركوب الأمواج في كاماكورا؟ هل هناك أي فرق موسيقية جيدة؟ ” وستحصل على إجابة، ليس مجرد رابط إلى Reddit، بل إجابة مدمجة تتضمن النتائج الحالية.

والأهم من ذلك، أنه يمكنك تجربة عمليات البحث التي كانت مستحيلة إلى حد كبير في السابق، والحصول على الإجابة الصحيحة. ليس من الضروري أن تكون قادرًا على توضيح ما تبحث عنه بدقة. يمكنك وصف شكل الطائر الموجود في حديقتك، أو ما هي المشكلة مع ثلاجتك، أو تلك الضوضاء الغريبة التي تصدرها سيارتك، والحصول على تفسير شبه إنساني تم تجميعه من مصادر كانت مخفية سابقًا عبر الإنترنت. إنه لأمر مدهش، وبمجرد أن تبدأ في البحث بهذه الطريقة، فإنه يسبب الإدمان.

ولا يقتصر الأمر على جوجل فقط. يتمتع ChatGPT من OpenAI الآن بإمكانية الوصول إلى الويب، مما يجعله أفضل بكثير في العثور على إجابات محدثة لاستفساراتك. أصدرت Microsoft نتائج بحث مولدة لـ Bing في سبتمبر. ميتا لديها نسختها الخاصة. وكانت الشركة الناشئة Perplexity تفعل الشيء نفسه، ولكن بروح “التحرك بسرعة، وكسر الأشياء”. إن تريليونات الدولارات على المحك في النتيجة حيث يتنافس هؤلاء اللاعبون ليصبحوا المصدر التالي لاسترجاع المعلومات – Google التالي.

ليس الجميع متحمسين للتغيير. الناشرون مرعوبون تمامًا. وقد أدى هذا التحول إلى زيادة المخاوف من مستقبل “النقر الصفري”، حيث تختفي حركة إحالة البحث – وهي الدعامة الأساسية للويب منذ ما قبل وجود Google – من المشهد.

لقد حصلت على رؤية لهذا المستقبل في يونيو الماضي، عندما تلقيت تنبيهًا فوريًا من تطبيق Perplexity على هاتفي. Perplexity هي شركة ناشئة تحاول إعادة اختراع بحث الويب. ولكن بالإضافة إلى تقديم إجابات عميقة على الاستفسارات، فإنه سينشئ مقالات كاملة حول أخبار اليوم، يتم تجميعها معًا بواسطة الذكاء الاصطناعي من مصادر مختلفة.

في ذلك اليوم، دفعت لي قصة عن شركة جديدة للطائرات بدون طيار من إريك شميدت. لقد تعرفت على القصة. فوربس قد أبلغنا عنها حصريًا في وقت سابق من الأسبوع، ولكن تم قفلها خلف نظام حظر الاشتراك غير المدفوع. بدت الصورة الموجودة في قصة Perplexity مطابقة لصورة من فوربس. كانت اللغة والبنية متشابهتين تمامًا. لقد كانت نفس القصة فعليًا، ولكنها متاحة مجانًا لأي شخص على الإنترنت. لقد قمت بإرسال رسالة نصية إلى صديق قام بتحرير القصة الأصلية لأسأله عما إذا كان ذلك صحيحًا فوربس أبرمت صفقة مع الشركة الناشئة لإعادة نشر محتواها. ولكن لم يكن هناك اتفاق. لقد كان مصدومًا وغاضبًا، وفي حيرة من أمره. لم يكن وحده. فوربس، ال نيويورك تايمز، وأرسلت شركة Condé Nast الآن أوامر التوقف والكف للشركة. وترفع شركة نيوز كورب دعوى قضائية للحصول على تعويضات.

يشعر الناس بالقلق بشأن ما ستعنيه هذه النتائج الجديدة التي تدعمها LLM بالنسبة لواقعنا المشترك الأساسي. يمكن أن يوضح نهاية الإجابة الأساسية.

لقد كان هذا بالضبط هو السيناريو الكابوس الذي كان الناشرون خائفين منه: كان الذكاء الاصطناعي يجمع المحتوى المتميز، ويعيد تجميعه، ويروج له لجمهوره بطريقة لم تترك أي سبب للنقر للوصول إلى النص الأصلي. في الواقع، في صفحة “حول” الخاصة بـ Perplexity، السبب الأول الذي يذكره لاختيار محرك البحث هو “تخطي الروابط”.

لكن الأمر لا يتعلق فقط بالناشرين (أو مصلحتي الشخصية).

يشعر الناس أيضًا بالقلق بشأن ما ستعنيه هذه النتائج الجديدة التي تدعمها LLM بالنسبة لواقعنا المشترك الأساسي. تميل النماذج اللغوية إلى اختلاق الأشياء، حيث يمكنها الهلوسة بالهراء. علاوة على ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تقديم إجابة جديدة تمامًا لنفس السؤال في كل مرة، أو تقديم إجابات مختلفة لأشخاص مختلفين على أساس ما يعرفه عنهم. يمكن أن يوضح نهاية الإجابة الأساسية.

لكن لا تخطئوا: هذا هو مستقبل البحث. جرب ذلك بنفسك قليلاً، وسترى.

بالتأكيد، سنرغب دائمًا في استخدام محركات البحث للتنقل عبر الويب واكتشاف مصادر معلومات جديدة ومثيرة للاهتمام. لكن الروابط الخارجية تأخذ مقعدًا خلفيًا. إن الطريقة التي يمكن بها للذكاء الاصطناعي تجميع إجابة منطقية لأي نوع من الأسئلة تقريبًا، بالاعتماد على البيانات في الوقت الفعلي من جميع أنحاء الويب، توفر تجربة أفضل. وهذا صحيح بشكل خاص مقارنة بما أصبح عليه البحث على الويب في السنوات الأخيرة. إذا لم يكن معطلاً تمامًا (تشير البيانات إلى أن المزيد من الأشخاص يبحثون باستخدام Google أكثر من أي وقت مضى)، فسيكون التنقل فيه على الأقل مزدحمًا ومرهقًا بشكل متزايد.

من يريد أن يتحدث لغة محركات البحث للعثور على ما تحتاجه؟ من يريد التنقل في الروابط عندما يكون بإمكانك الحصول على إجابات مباشرة؟ وربما: من يريد أن يتعلم بينما يمكنك أن تعرف فقط؟

في البداية كان هناك آرتشي. لقد كان أول محرك بحث حقيقي على الإنترنت، وقام بالزحف إلى الملفات التي كانت مخبأة سابقًا في ظلام الخوادم البعيدة. ولم يخبرك بما كان موجودًا في تلك الملفات، بل فقط أسمائهم. لم يقوم بمعاينة الصور. لم يكن لديه تسلسل هرمي للنتائج، أو حتى الكثير من الواجهة. لكنها كانت البداية. وكانت جيدة جدًا.

ثم أنشأ تيم بيرنرز لي شبكة الويب العالمية، وظهرت جميع أنواع صفحات الويب. الصفحة الرئيسية للفسيفساء وقاعدة بيانات الأفلام على الإنترنت والمدن الجغرافية ورقص هامبستر وحلقات الويب و صالون ومواقع eBay وCNN والمواقع الحكومية الفيدرالية والصفحة الرئيسية لبعض الأشخاص في تركيا.

حتى النهاية، كان هناك الكثير من الويب حتى لا تعرف من أين تبدأ. لقد كنا بحاجة حقًا إلى طريقة أفضل للتنقل في طريقنا، للعثور فعليًا على الأشياء التي نحتاجها.

وهكذا أنشأ جيري يانغ في عام 1994 موقع Yahoo، وهو دليل هرمي لمواقع الويب. وسرعان ما أصبحت الصفحة الرئيسية لملايين الأشخاص. وكان… حسنًا، كان الأمر على ما يرام. حسنًا، ومع الاستفادة من الإدراك المتأخر، أعتقد أننا جميعًا اعتقدنا أنه كان أفضل بكثير في ذلك الوقت مما كان عليه في الواقع.

لكن شبكة الإنترنت استمرت في النمو والامتداد والتوسع، حيث جلبت كل يوم المزيد من المعلومات عبر الإنترنت. بدلاً من مجرد قائمة بالمواقع حسب الفئة، كنا بحاجة إلى شيء ينظر فعليًا إلى كل هذا المحتوى ويقوم بفهرسته. وبحلول أواخر التسعينيات، كان ذلك يعني الاختيار من بين مجموعة متنوعة من محركات البحث: AltaVista وAlltheWeb وWebCrawler وHotBot. وكانوا جيدين، وهو تحسن كبير. على الأقل في البداية.

ولكن إلى جانب ظهور محركات البحث جاءت المحاولات الأولى لاستغلال قدرتها على توصيل حركة المرور. حركة المرور الثمينة والقيمة، والتي يعتمد عليها ناشرو الويب لبيع الإعلانات ويستخدمها تجار التجزئة لجذب الانتباه إلى سلعهم. كان هذا يعني في بعض الأحيان حشو الصفحات بكلمات رئيسية أو نصوص لا معنى لها تهدف فقط إلى دفع الصفحات إلى أعلى في نتائج البحث. لقد أصبح الأمر سيئًا جدًا.

وبعد ذلك جاء جوجل. من الصعب المبالغة في تقدير مدى ثورة Google عندما تم إطلاقها في عام 1998. فبدلاً من مجرد فحص المحتوى، نظرت أيضًا في المصادر المرتبطة بموقع ويب، مما ساعد في تقييم مدى ملاءمتها. للتبسيط أكثر: كلما تم الاستشهاد بشيء ما في مكان آخر، كلما اعتبرته جوجل أكثر موثوقية، وظهرت بشكل أعلى في النتائج. وقد أدى هذا الإنجاز إلى جعل Google أفضل بشكل جذري في استرداد النتائج ذات الصلة من أي شيء حدث من قبل. لقد كان مدهش.

لمدة 25 عامًا، هيمن Google على محرك البحث. جوجل كان البحث، بالنسبة لمعظم الناس. (يخضع مدى هذه الهيمنة حاليًا لتحقيقات قانونية متعددة في الولايات المتحدة والاتحاد الأوروبي).

لكن جوجل كانت منذ فترة طويلة تبتعد عن مجرد تقديم سلسلة من الروابط الزرقاء، كما يشير باندو ناياك، كبير علماء جوجل للبحث.

“لا يقتصر الأمر على ما يسمى بنتائج الويب فحسب، بل هناك صور ومقاطع فيديو وأشياء خاصة بالأخبار. كانت هناك إجابات مباشرة، وإجابات معجمية، ورياضات، وإجابات تأتي مع الرسم البياني المعرفي، وأشياء مثل المقتطفات المميزة،” كما يقول، مستعرضًا سلسلة من خطوات Google على مر السنين للإجابة على الأسئلة بشكل أكثر مباشرة.

هذا صحيح: لقد تطور Google بمرور الوقت، وأصبح أكثر فأكثر بمثابة بوابة للإجابة. لقد أضافت أدوات تسمح للأشخاص بالحصول على إجابة فقط – النتيجة المباشرة للعبة، أو ساعات عمل المقهى، أو مقتطف من موقع إدارة الغذاء والدواء الأمريكية – بدلاً من الإشارة إلى موقع ويب قد تكون فيه الإجابة.

ولكن بمجرد استخدامك لـ AI Overviews قليلًا، ستدرك أنها كذلك مختلف.

خذ المقتطفات المميزة، وهي المقاطع التي يختار Google أحيانًا إبرازها وإظهارها أعلى النتائج نفسها. هذه الكلمات مقتبسة مباشرة من مصدر أصلي. وينطبق الشيء نفسه على بطاقات المعرفة، التي يتم إنشاؤها من المعلومات المخزنة في مجموعة من قواعد البيانات العامة والرسم البياني للمعرفة من جوجل، قاعدة بياناته التي تضم تريليونات من الحقائق حول العالم.

وفي حين أن هذه المعلومات قد تكون غير دقيقة، إلا أن مصدر المعلومات يمكن معرفته (وقابل للإصلاح). انها في قاعدة البيانات. يمكنك البحث عنه. ليس بعد الآن: يمكن أن تكون نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي جديدة تمامًا في كل مرة، ويتم إنشاؤها بسرعة بواسطة النص التنبؤي لنموذج اللغة المدمج مع فهرس الويب.

“أعتقد أنها لحظة مثيرة حيث قمنا بفهرسة العالم بشكل واضح. لقد بنينا فهمًا عميقًا فوق ذلك باستخدام الرسم البياني المعرفي. قال بيتشاي: “لقد كنا نستخدم LLMs والذكاء الاصطناعي التوليدي لتحسين فهمنا لكل ذلك”. مراجعة تكنولوجيا معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. “لكننا الآن قادرون على توليد و يؤلف مع ذلك.”

تبدو النتيجة وكأنها تستعلم عن قاعدة بيانات بقدر ما تشبه سؤال صديق ذكي جدًا وجيد القراءة. (مع التحذير من أن الصديقة قد تختلق الأمور أحيانًا إذا لم تكن تعرف الإجابة).

“[The company’s] تقول لي ليز ريد، رئيسة قسم البحث في Google، من مقرها الرئيسي في ماونتن فيو، كاليفورنيا: “إن المهمة هي تنظيم معلومات العالم”. “لكن في الواقع، ما فعلناه لفترة من الوقت هو تنظيم صفحات الويب. وهذا ليس في الحقيقة نفس الشيء مثل تنظيم معلومات العالم أو جعلها مفيدة حقًا ومتاحة لك.

هذا المفهوم الثاني – إمكانية الوصول – هو ما تركز عليه Google بالفعل من خلال AI Overviews. إنه شعور أسمع تردده مرارًا وتكرارًا أثناء التحدث إلى المديرين التنفيذيين في Google: يمكنهم معالجة أنواع الاستعلامات الأكثر تعقيدًا بشكل أكثر كفاءة من خلال جلب نموذج لغة للمساعدة في تقديم الإجابات. ويمكنهم القيام بذلك باللغة الطبيعية.

وسيصبح ذلك أكثر أهمية بالنسبة للمستقبل حيث يتجاوز البحث الاستعلامات النصية. على سبيل المثال، تستخدم Google Lens، التي تتيح للأشخاص التقاط صورة أو تحميل صورة لمعرفة المزيد حول شيء ما، إجابات تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي لإخبارك بما قد تنظر إليه. لقد أظهرت Google القدرة على الاستعلام عن الفيديو المباشر.

عندما لا يكون لديه إجابة، يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي أن يرسل الاستجابة بثقة على أي حال. بالنسبة لجوجل، قد يكون هذا مشكلة حقيقية. بالنسبة لبقيتنا، قد يكون الأمر خطيرًا بالفعل.

يقول بيتشاي: “نحن بالتأكيد في بداية رحلة حيث سيكون الناس قادرين على طرح أسئلة أكثر تعقيدًا والحصول على إجابات عنها مما كنا عليه في العقد الماضي”.

هناك بعض المخاطر الحقيقية هنا. أولاً وقبل كل شيء: سوف تكذب عليك النماذج اللغوية الكبيرة. إنهم يهلوسون. لقد أخطأوا. عندما لا يكون لديه إجابة، يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي أن يرسل الاستجابة بكل سرور وثقة على أي حال. بالنسبة لشركة جوجل، التي بنت سمعتها على مدار الأعوام العشرين الماضية على الموثوقية، قد يمثل هذا مشكلة حقيقية. بالنسبة لبقيتنا، قد يكون الأمر خطيرًا بالفعل.

في مايو 2024، تم طرح نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي للجميع في الولايات المتحدة. الأمور لم تسر على ما يرام. جوجل، الذي كان منذ فترة طويلة المكتب المرجعي العالمي، طلب من الناس أن يأكلوا الصخور وأن يضعوا الغراء على البيتزا الخاصة بهم. كانت هذه الإجابات في الغالب ردًا على ما تسميه الشركة الاستفسارات العدائية، وهي تلك التي تهدف إلى عرقلة الأمر. ولكن لا يزال. لا تبدو جيدة. وسرعان ما شرعت الشركة في العمل على حل المشكلات – على سبيل المثال، من خلال إيقاف ما يسمى بالمحتوى الذي ينشئه المستخدمون من مواقع مثل Reddit، حيث جاءت بعض الإجابات الأكثر غرابة.

ومع ذلك، في حين أن أخطائه التي تطلب من الناس أن يأكلوا الصخور قد حظيت بكل الاهتمام، إلا أن الخطر الأشد قد ينشأ عندما يحدث خطأ أقل وضوحًا. على سبيل المثال، أثناء إجراء بحث لهذه المقالة، سألت Google متى مراجعة تكنولوجيا معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ذهب على الانترنت. لقد أجاب بشكل مفيد أن “مراجعة تكنولوجيا معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أطلقت تواجدها عبر الإنترنت في أواخر عام 2022. كان من الواضح أن هذا خطأ بالنسبة لي، ولكن بالنسبة لشخص ليس على دراية بالنشر تمامًا، هل سيظهر الخطأ؟

لقد صادفت عدة أمثلة مثل هذه، سواء في Google أو في بحث ChatGPT الخاص بـ OpenAI. الأشياء التي تكون بعيدة بما يكفي عن العلامة حتى لا يُنظر إليها على الفور على أنها خاطئة. تؤكد Google أنها تستطيع الاستمرار في تحسين هذه النتائج بمرور الوقت من خلال الاعتماد على ما تعرفه عن مصادر الجودة.

يقول ناياك: “عندما ننتج نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي، فإننا نبحث عن المعلومات المؤيدة من نتائج البحث، وقد تم تصميم نتائج البحث نفسها لتكون من هذه المصادر الموثوقة كلما أمكن ذلك. هذه بعض الآليات التي قمنا بوضعها والتي تضمن أنه إذا استهلكت نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي فقط، ولم ترغب في البحث أكثر … نأمل أن تحصل على إجابة موثوقة وجديرة بالثقة.

في الحالة أعلاه، يبدو أن إجابة 2022 جاءت من مصدر موثوق – قصة عن مراجعة تكنولوجيا معهد ماساتشوستس للتكنولوجياالنشرات الإخبارية عبر البريد الإلكتروني، والتي تم إطلاقها في عام 2022. لكن الآلة أسيء فهمها بشكل أساسي. وهذا هو أحد الأسباب التي تجعل Google تستخدم البشر – المُقيّمين – لتقييم النتائج التي تقدمها للتأكد من دقتها. التقييمات لا تصحح أو تتحكم في النظرات العامة الفردية للذكاء الاصطناعي؛ بل تساعد في تدريب النموذج لبناء إجابات أفضل. لكن المُقيّمين البشريين يمكن أن يكونوا غير معصومين من الخطأ. وتعمل جوجل على ذلك أيضًا.

يقول ناياك: “قد لا يلاحظ المُقيّمون الذين ينظرون إلى تجاربك الهلوسة لأنها تبدو طبيعية نوعًا ما”. “ولذا عليك أن تعمل حقًا على إعداد التقييم للتأكد من أنه عندما تكون هناك هلوسة، يستطيع شخص ما الإشارة إليها والقول، هذه مشكلة“.

عندما تحدثت إلى Pichai حول هذا الأمر، أعرب عن تفاؤله بشأن قدرة الشركة على الحفاظ على الدقة حتى مع استجابات LLM المولدة. وذلك لأن AI Overviews يعتمد على نموذج اللغة الكبير الرئيسي من Google، Gemini، ولكنه يستمد أيضًا من Knowledge Graph وما يعتبره مصادر موثوقة حول الويب.

“أنت تتعامل دائمًا بالنسب المئوية. ما فعلناه هو تقديم ما يمكن أن أسميه بضع تسعات من الثقة والواقعية والجودة. أود أن أقول 99.000.000. أعتقد أن هذا هو المعيار الذي نعمل فيه، وهذا ينطبق أيضًا على AI Overviews. “والسؤال هو: هل نحن قادرون على القيام بذلك مرة أخرى على نطاق واسع؟ وأعتقد أننا كذلك”.

هناك خطر آخر أيضًا، وهو أن الناس يسألون Google كل أنواع الأشياء الغريبة. إذا كنت تريد معرفة أسرار شخص ما، فانظر إلى سجل البحث الخاص به. في بعض الأحيان تكون الأشياء التي يسأل عنها الأشخاص Google مظلمة للغاية. في بعض الأحيان تكون غير قانونية. لا يتعين على Google أن تكون قادرة على نشر نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي الخاصة بها فقط عندما تكون الإجابة مفيدة؛ ويجب أن تكون حريصة للغاية على عدم نشرها عندما تكون الإجابة ضارة.

“إذا ذهبت وقلت “كيف أصنع قنبلة؟” من الجيد أن تكون هناك نتائج على الويب. إنها الشبكة المفتوحة. يقول ريد: “يمكنك الوصول إلى أي شيء”. “لكننا لسنا بحاجة إلى نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي تخبرك بكيفية صنع قنبلة، أليس كذلك؟ نحن لا نعتقد أن الأمر يستحق العناء.”

ولكن ربما يكون الخطر الأكبر – أو أكبر خطر غير معروف – هو الذي يواجه أي شخص يقوم بالبحث على Google. لنأخذ على سبيل المثال الناشرين، الذين اعتمدوا لعقود من الزمن على استعلامات البحث لتوجيه الأشخاص إلى طريقهم. ما السبب الذي يدفع الأشخاص إلى النقر للوصول إلى المصدر الأصلي، إذا كانت جميع المعلومات التي يبحثون عنها موجودة في نتيجة البحث؟

ينشر راند فيشكين، المؤسس المشارك لشركة أبحاث السوق SparkToro، بحثًا حول ما يسمى بعمليات البحث بدون نقرة. مع تحول Google بشكل متزايد إلى مجال الإجابة،”https://sparktoro.com/blog/2024-zero-click-search-study-for-every-1000-us-google-searches-only-374-clicks-go-to-the-open-web-in-the-eu-its-360/”>نسبة عمليات البحث التي تنتهي بدون نقرة ارتفعت أكثر فأكثر. ويرى أن “نظرات عامة على الذكاء الاصطناعي” سوف تفجر هذا الاتجاه.

يقول: “إذا كنت تعتمد على Google للحصول على حركة المرور، وكانت تلك الحركة هي التي دفعت عملك إلى الأمام، فأنت في مشكلة على المدى الطويل والقصير”.

لا تُصب بالذعر، هي رسالة بيتشاي. ويجادل بأنه حتى في عصر الذكاء الاصطناعي، سيظل الأشخاص يرغبون في النقر والتعمق في العديد من أنواع عمليات البحث. “المبدأ الأساسي هو أن الناس يأتون بحثًا عن المعلومات. ويقول: “إنهم لا يبحثون عن Google دائمًا للإجابة فقط”. “في بعض الأحيان نعم، ولكن في الغالبية العظمى من الأوقات، فإنك تنظر إلى الأمر كنقطة انطلاق.”

وفي الوقت نفسه، يرى ريد أنه نظرًا لأن النظرات العامة للذكاء الاصطناعي تسمح للأشخاص بطرح أسئلة أكثر تعقيدًا والتعمق أكثر في ما يريدون، فقد تكون مفيدة لبعض أنواع الناشرين والشركات الصغيرة، وخاصة أولئك الذين يعملون في مجالات متخصصة: “أنت في الأساس تصل إلى جماهير جديدة، لأن الأشخاص يمكنهم الآن التعبير عما يريدون بشكل أكثر تحديدًا، وبالتالي لا يتعين على الشخص المتخصص أن يصنف في الاستعلام العام.”

^““سأبدأ بشيء محفوف بالمخاطر”، أخبرني نيك تورلي من داخل نافذة Zoom. Turley هو رئيس منتج ChatGPT، وهو يعرض أداة بحث الويب الجديدة الخاصة بـ OpenAI قبل بضعة أسابيع من إطلاقها. يقول: “يجب أن أحاول عادةً القيام بذلك مسبقًا، لكنني سأبحث عنك فقط”. “يعد هذا دائمًا عرضًا توضيحيًا عالي المخاطر، لأن الأشخاص يميلون إلى الدقة فيما يتعلق بما يقال عنهم على الإنترنت.”

قام بكتابة اسمي في حقل البحث، وقام محرك البحث النموذجي بإصدار بضع جمل، تقريبًا مثل السيرة الذاتية للمتحدث. إنه يحددني ودوري الحالي بشكل صحيح. بل إنه يسلط الضوء على قصة معينة كتبتها منذ سنوات والتي ربما كانت أشهر قصة لي. باختصار، إنها الإجابة الصحيحة. تفو؟

بعد أسابيع قليلة من مكالمتنا، قامت OpenAI بدمج البحث في ChatGPT، مكملة الإجابات من نموذج اللغة الخاص بها بمعلومات من جميع أنحاء الويب. إذا كان النموذج يعتقد أن الاستجابة ستستفيد من المعلومات الحديثة، فسوف يقوم تلقائيًا بإجراء بحث على الويب (لن تحدد OpenAI من هم شركاء البحث الخاصين بها) وتدمج تلك الردود في إجابتها، مع روابط إذا كنت تريد ذلك يتعلم أكثر. يمكنك أيضًا اختيار إجباره يدويًا على البحث في الويب إذا لم يفعل ذلك من تلقاء نفسه. لن تكشف OpenAI عن عدد الأشخاص الذين يستخدمون بحث الويب الخاص بها، لكنها تقول إن حوالي 250 مليون شخص يستخدمون ChatGPT أسبوعيًا، ومن المحتمل أن يكونوا جميعًا معرضين له.

“هناك قدر لا يصدق من المحتوى على شبكة الإنترنت. هناك الكثير من الأشياء التي تحدث في الوقت الحقيقي. أنت تريد أن يتمكن ChatGPT من استخدام ذلك لتحسين إجاباته وأن يكون مساعدًا فائقًا أفضل لك.

كيفن ويل، الرئيس التنفيذي للمنتجات، OpenAI

وفقًا لفيشكين، فإن هذه الأشكال الأحدث من البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي لا تتحدى بعد هيمنة جوجل على البحث. ويقول: “لا يبدو أن هذا الأمر يؤدي إلى تفكيك الأشكال الكلاسيكية للبحث على الويب”.

تصر شركة OpenAI على أنها لا تحاول فعليًا التنافس في مجال البحث، على الرغم من أن هذا يبدو بصراحة بالنسبة لي بمثابة إعداد للتوقعات. بدلاً من ذلك، تقول إن البحث على الويب هو في الغالب وسيلة للحصول على معلومات أكثر حداثة من البيانات الموجودة في نماذج التدريب الخاصة بها، والتي تميل إلى أن تكون لها تواريخ نهائية محددة غالبًا ما تكون أشهر، أو حتى سنة أو أكثر، في الماضي. ونتيجة لذلك، في حين أن ChatGPT قد يكون رائعًا في شرح كيفية عمل جريمة الساحل الغربي، إلا أنه كان عديم الفائدة منذ فترة طويلة في إخبارك عن آخر نتيجة لـ 49ers. لا أكثر.

“أنا أتناول الأمر من منظور “كيف يمكننا أن نجعل ChatGPT قادرًا على الإجابة على كل سؤال لديك؟” كيف يمكننا أن نجعلها أكثر فائدة لك على أساس يومي؟’ “وهذا هو المكان الذي يأتي فيه البحث بالنسبة لنا،” كما أخبرني كيفن ويل، كبير مسؤولي المنتجات في OpenAI. “هناك قدر لا يصدق من المحتوى على شبكة الإنترنت. هناك الكثير من الأشياء التي تحدث في الوقت الحقيقي. أنت تريد أن يتمكن ChatGPT من استخدام ذلك لتحسين إجاباته وأن يكون قادرًا على أن يكون مساعدًا فائقًا أفضل لك.

اليوم، أصبح ChatGPT قادرًا على إنشاء استجابات للأحداث الإخبارية الحالية، بالإضافة إلى معلومات في الوقت الفعلي تقريبًا حول أشياء مثل أسعار الأسهم. وعلى الرغم من أن واجهة ChatGPT كانت مملة منذ فترة طويلة، إلا أن نتائج البحث تجلب جميع أنواع الوسائط المتعددة – الصور والرسوم البيانية وحتى الفيديو. إنها تجربة مختلفة تمامًا.

ويرى ويل أيضًا أن ChatGPT يتمتع بمزيد من الحرية في الابتكار والسير في طريقه الخاص مقارنة بالمنافسين مثل Google – حتى أكثر مما تتمتع به شريكتها Microsoft مع Bing. كلاهما أعمال تعتمد على الإعلانات. OpenAI ليس كذلك. (على الأقل ليس بعد.) فهو يحقق إيرادات من المطورين والشركات والأفراد الذين يستخدمونه مباشرة. إنها في الغالب تحرق مبالغ كبيرة من المال في الوقت الحالي، ومن المتوقع أن تخسر 14 مليار دولار في عام 2026، حسب بعض التقارير. ولكن الشيء الوحيد الذي لا داعي للقلق بشأنه هو وضع الإعلانات في نتائج البحث كما تفعل Google.

مثل جوجل، يقوم ChatGPT بسحب المعلومات من ناشري الويب، وتلخيصها، وإدراجها في إجاباته. لكنها أبرمت أيضًا صفقات مالية مع الناشرين، مقابل توفير المعلومات التي يتم تضمينها في نتائجها. (مراجعة تكنولوجيا معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا دخلت في مناقشات مع OpenAI وGoogle وPerplexity وآخرين حول صفقات الناشرين ولكنها لم تدخل في أي اتفاقيات. ولم تكن الافتتاحية طرفًا في تلك المناقشات ولم تكن على علم بمحتوى تلك المناقشات.)

لكن الأمر هو أنه لكي يحقق بحث الويب ما يريده OpenAI – أن يكون أكثر حداثة من نموذج اللغة – يجب عليه أيضًا جلب المعلومات من جميع أنواع الناشرين والمصادر التي يبحث عنها. لا لدينا صفقات مع. قال فارون شيتي، رئيس الشراكات الإعلامية في OpenAI: مراجعة تكنولوجيا معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أنها لن تمنح معاملة تفضيلية لشركائها في النشر.

وبدلاً من ذلك، أخبرني OpenAI أن النموذج نفسه يجد المصدر الأكثر موثوقية وإفادة لأي سؤال محدد. وهذا يمكن أن يصبح غريبًا أيضًا. في هذا المثال الأول، أظهر لي – عندما أجرى تورلي هذا البحث عن الاسم – أنه وصف قصة كتبت لها منذ سنوات سلكي حول التعرض للاختراق. تظل هذه القصة واحدة من أكثر القصص التي قرأتها على الإطلاق. لكن ChatGPT لم يرتبط به. تم ربطه بإعادة كتابة قصيرة من الحافة. ومن المسلم به أن هذا كان على نسخة أولية من البحث، والتي كانت، كما قال تورلي، “محفوفة بالمخاطر”.

عندما سألته عن ذلك، لم يستطع أن يشرح لي حقًا لماذا اختار النموذج المصادر التي قام بها، لأن النموذج نفسه يقوم بهذا التقييم. وتساعد الشركة في توجيهها من خلال تحديد ما تعتبره إجابات أفضل – بمساعدة المستخدمين أحيانًا – ولكن النموذج يختارها فعليًا.

وقال تورلي: “وفي كثير من الحالات، يتم التعامل بشكل خاطئ، ولهذا السبب يتعين علينا القيام بعمل ما”. “إن وجود نموذج في الحلقة يعد آلية مختلفة تمامًا عن الطريقة التي عمل بها محرك البحث في الماضي.”

بالفعل!

النموذج، سواء كان GPT-4o من OpenAI أو Gemini من Google أو Anthropic’s Claude، يمكن أن يكون جيدًا جدًا في شرح الأشياء. لكن الأساس المنطقي وراء تفسيراتها، وأسباب اختيار مصدر معين، وحتى اللغة التي قد تستخدمها في الإجابة، كلها غامضة إلى حد ما. بالتأكيد، يمكن للنموذج أن يفسر أشياء كثيرة جدًا، ولكن ليس عندما يتعلق الأمر بإجاباته الخاصة.

كان ذلك منذ ما يقرب من عقد من الزمن، في عام 2016، عندما كتب بيتشاي أن جوجل كانت تنتقل من “الهاتف المحمول أولاً” إلى “الذكاء الاصطناعي أولاً”: “ولكن في السنوات العشر المقبلة، سوف نتحول إلى عالم الذكاء الاصطناعي أولاً، عالم حيث تصبح الحوسبة متاحة عالميًا – سواء كان ذلك في المنزل أو العمل أو في السيارة أو أثناء التنقل – ويصبح التفاعل مع كل هذه الأسطح أكثر طبيعية وبديهية، وقبل كل شيء، أكثر ذكاءً.

نحن هناك الآن – نوعاً ما. وهذا مكان غريب. سوف يصبح الأمر أكثر غرابة. وهذا صحيح بشكل خاص لأن هذه الأشياء التي نعتقد الآن أنها مختلفة – الاستعلام عن محرك بحث، أو عرض نموذج، أو البحث عن صورة التقطناها، أو تحديد ما نريد قراءته أو مشاهدته أو سماعه، أو طلب صورة نرغب في الحصول عليها. d أخذت، ولم أفعل، ولكن لا تزال ترغب في رؤية-البدء في الدمج.

من الأفضل فهم نتائج البحث التي نراها من الذكاء الاصطناعي التوليدي على أنها نقطة طريق وليس وجهة. الأهم قد لا يكون البحث في حد ذاته؛ بل إن البحث قد أعطى مطوري نماذج الذكاء الاصطناعي طريقًا لدمج المعلومات في الوقت الفعلي في مدخلاتهم ومخرجاتهم. وهذا يفتح كل أنواع الاحتمالات.

“لن يقتصر عمل ChatGPT الذي يمكنه فهم الويب والوصول إليه على تلخيص النتائج فحسب. قد يكون الأمر يتعلق بفعل الأشياء من أجلك. ويقول ويل من OpenAI: “أعتقد أن هناك مستقبلًا مثيرًا إلى حد ما”. “يمكنك أن تتخيل أن النموذج يحجز لك رحلة طيران، أو يطلب DoorDash، أو مجرد إنجاز المهام العامة لك في المستقبل. وبمجرد أن يفهم النموذج كيفية استخدام الإنترنت، فإن السماء هي الحد الأقصى.

هذا هو مستقبل الوكلاء الذي سمعنا عنه منذ بعض الوقت، وكلما زاد عدد نماذج الذكاء الاصطناعي التي تستخدم البيانات في الوقت الفعلي من الإنترنت، كلما اقتربنا.

لنفترض أن لديك رحلة قادمة خلال بضعة أسابيع. يمكن للوكيل الذي يمكنه الحصول على البيانات من الإنترنت في الوقت الفعلي حجز رحلات الطيران وغرف الفنادق وإجراء حجوزات العشاء والمزيد، بناءً على ما يعرفه عنك وعن سفرك القادم – كل ذلك دون الحاجة إلى توجيهه. يمكن لوكيل آخر، على سبيل المثال، مراقبة مخرجات الصرف الصحي في منزلك بحثًا عن أمراض معينة، وطلب الاختبارات والعلاجات استجابةً لذلك. لن تفعل ذلك يملك للبحث عن تلك الضوضاء الغريبة التي تصدرها سيارتك، لأن الوكيل الموجود في سيارتك قد قام بذلك بالفعل وحدد موعدًا لإصلاح المشكلة.

يقول بيتشاي: “لن يقتصر الأمر دائمًا على البحث وتقديم الإجابات”. “في بعض الأحيان ستكون الإجراءات. في بعض الأحيان سوف تتفاعل مع العالم الحقيقي. لذلك هناك فكرة عن المساعدة الشاملة من خلال كل ذلك.

والطرق التي ستتمكن بها هذه الأشياء من تقديم الإجابات تتطور بسرعة الآن أيضًا. على سبيل المثال، لا يستطيع Google اليوم البحث في النصوص والصور وحتى مقاطع الفيديو فحسب؛ يمكن أن تخلقها. تخيل تراكب هذه القدرة مع البحث عبر مجموعة من التنسيقات والأجهزة. “أرني كيف يبدو طائر تاونسند في الشجرة التي أمامي.” أو “استخدم الصور ومقاطع الفيديو العائلية الموجودة لدي لإنشاء مقطع دعائي لفيلم عن إجازتنا القادمة إلى بورتوريكو العام المقبل، مع التأكد من أننا نزور أفضل المطاعم وأهم المعالم.”

ويقول: “لقد قمنا بذلك في المقام الأول على جانب الإدخال”، في إشارة إلى الطرق التي يمكن لـ Google الآن من خلالها البحث عن صورة أو داخل مقطع فيديو. “ولكن يمكنك أن تتخيل ذلك على جانب الإخراج أيضًا.”

هذا هو نوع المستقبل الذي يقول بيتشاي إنه متحمس لجلبه عبر الإنترنت. لقد عرضت Google بالفعل القليل مما قد يبدو عليه الأمر باستخدام NotebookLM، وهي أداة تتيح لك تحميل كميات كبيرة من النص وتحويلها إلى بودكاست ثرثار. وهو يتخيل هذا النوع من الوظائف – القدرة على أخذ نوع واحد من المدخلات وتحويله إلى مجموعة متنوعة من المخرجات – مما يغير الطريقة التي نتفاعل بها مع المعلومات.

في عرض توضيحي لأداة تسمى Project Astra هذا الصيف في مؤتمر المطورين الخاص بها، عرضت Google نسخة واحدة من هذه النتيجة، حيث تفهم الكاميرات والميكروفونات في الهواتف والنظارات الذكية السياق من حولك – عبر الإنترنت وخارجه، والمسموع والمرئي – وتمتلك القدرة على التذكر والاستجابة بعدة طرق. يمكن لأسترا، على سبيل المثال، أن تنظر إلى رسم أولي لسيارة سباق فورمولا 1 ولا تتعرف عليها فحسب، بل تشرح أيضًا أجزائها المختلفة واستخداماتها.

ولكن يمكنك أن تتخيل أن الأمور تسير إلى أبعد من ذلك قليلاً (وسوف تفعل ذلك). لنفترض أنني أريد مشاهدة مقطع فيديو حول كيفية إصلاح شيء ما على دراجتي. الفيديو غير موجود، لكن المعلومات موجودة. يمكن للبحث التوليدي المدعوم بالذكاء الاصطناعي أن يجد نظريًا تلك المعلومات في مكان ما عبر الإنترنت – في دليل المستخدم المدفون في موقع الويب الخاص بالشركة، على سبيل المثال – وإنشاء مقطع فيديو ليوضح لي بالضبط كيفية القيام بما أريد، تمامًا كما يمكن أن يشرح لي ذلك باستخدام الكلمات اليوم.

هذه هي أنواع الأشياء التي تبدأ بالحدوث عندما تضع خلاصة المعرفة الإنسانية بأكملها – المعرفة التي تم التقاطها سابقًا في صوامع اللغة والشكل؛ الخرائط وتسجيلات الأعمال ووحدات SKU للمنتج؛ الصوت والفيديو وقواعد بيانات الأرقام والكتب والصور القديمة، وفي الواقع، أي شيء تم نشره أو تتبعه أو تسجيله على الإطلاق؛ الأشياء التي تحدث الآن وفي كل مكان – وتقديم نموذج لكل ذلك. نموذج ربما لا يستطيع فهمه بدقة، ولكن لديه القدرة على تجميع تلك المعلومات معًا، وإعادة ترتيبها، وإعادتها إلى مجموعة متنوعة من الطرق المختلفة التي نأمل أن تكون مفيدة. الطرق التي لا يستطيع مجرد مؤشر.

هذا ما نحن على أعتابه، وهو ما بدأنا نراه. وبينما تقوم جوجل بنشر هذا لمليار شخص، العديد منهم سوف يتفاعلون مع الذكاء الاصطناعي للمحادثة لأول مرة، ماذا يعني ذلك؟ ماذا سنفعل بشكل مختلف؟ كل شيء يتغير بسرعة كبيرة. انتظر، فقط انتظر.