Penyelidikan generatif ialah pendekatan baharu untuk penyelidikan yang menggunakan kecerdasan buatan untuk menjana hasil lebih relevan dan lebih berguna. Ia berbeza daripada carian tradisional, yang hanya menyediakan senarai hasil carian, dengan menawarkan pengalaman yang lebih mendalam dan interaktif.

Carian generatif menawarkan banyak faedah, termasuk:

• Peningkatan dalam ketepatan keputusan,
• Penemuan maklumat baru,
• Peningkatan dalam kreativiti.

Apakah penyelidikan generatif?

La Carian generatif adalah berdasarkan prinsip pembelajaran mesin dan pemprosesan bahasa semula jadi. Ia menggunakan algoritma yang kompleks untuk menganalisis data dan menjana hasil yang memenuhi keperluan pengguna.

Penyelidikan generatif boleh mengambil pelbagai bentuk. Sebagai contoh, ia boleh:

• Hasilkan ringkasan dokumen atau tapak web
• Buat visualisasi data
• Tawarkan cadangan yang diperibadikan
• Hasilkan kandungan kreatif, seperti cerita, puisi atau lagu

Beberapa alat penyelidikan generatif sedia ada:

• Carian Google : Google baru-baru ini melancarkan ciri baharu carian generatif dipanggil Petua Carian. Ciri ini menggunakan kecerdasan buatan untuk memberikan cadangan carian yang diperibadikan berdasarkan carian pengguna.
• Microsoft Bing : Microsoft Bing juga menawarkan ciri carian generatif yang dipanggil Carian Visual Bing. Ciri ini menggunakan kecerdasan buatan untuk menjana visualisasi data daripada hasil carian.
• IBM Watson : IBM Watson ialah platform kecerdasan buatan yang boleh digunakan untuk membuat carian generatif. Contohnya, Watson digunakan untuk mencipta aplikasi yang membantu pelajar mempelajari kod.

Faedah carian generatif

Peningkatan ketepatan keputusan

La Carian generatif boleh meningkatkan ketepatan hasil dengan mengambil kira konteks dan nuansa bahasa. Sebagai contoh, jika pengguna mencari maklumat tentang "kesan kesihatan pencemaran udara", the Penyelidikan generatif boleh menawarkan hasil yang khusus untuk lokasi atau gaya hidup mereka.

Carian generatif boleh meningkatkan ketepatan hasil:

• Carian untuk restoran di bandar tertentu mungkin memberikan hasil yang terletak berhampiran pengguna atau sepadan dengan pilihan diet mereka.
• Carian untuk produk elektronik mungkin menghasilkan hasil yang disemak oleh pakar atau sedang dijual.
• Carian untuk acara akan datang mungkin memberikan hasil yang disesuaikan dengan minat pengguna.

Penemuan maklumat baru

La Carian generatif boleh membantu menemui maklumat baharu dengan meneroka kawasan yang tidak diketahui atau menggabungkan maklumat daripada sumber yang berbeza. Contohnya, jika pengguna mencari maklumat tentang "sejarah muzik", carian generatif boleh menawarkan hasil yang meneroka genre muzik yang kurang dikenali atau artis yang kurang dikenali.

Contoh cara carian generatif boleh membantu mendedahkan maklumat baharu:

• Menyelidik aliran semasa mungkin menawarkan hasil yang datang daripada sumber yang tidak konvensional, seperti media sosial atau blog.
• Penyelidikan mengenai topik yang kompleks mungkin memberikan hasil yang dibentangkan dengan cara yang jelas dan ringkas.
• Penyelidikan mengenai topik kontroversi mungkin menghasilkan hasil yang memberikan sudut pandangan yang berbeza.

Peningkatan kreativiti

La Penyelidikan generatif boleh meningkatkan kreativiti dengan menjana idea dan perspektif baharu. Contohnya, jika pengguna sedang mencari maklumat tentang "masa depan pendidikan", carian generatif boleh memberikan idea inovatif untuk memikirkan semula pembelajaran.

Bagaimanakah penyelidikan generatif boleh meningkatkan kreativiti?

• Penyelidikan ke dalam masalah yang kompleks boleh menawarkan penyelesaian baru.
• Penyelidikan tentang konsep abstrak boleh menawarkan ilustrasi atau metafora asli.
• Penyelidikan tentang topik kreatif boleh mencadangkan idea untuk projek seni atau sastera.

Had penyelidikan generatif

Risiko berat sebelah

La Carian generatif boleh menjadi berat sebelah oleh data ia dilatih. Contohnya, jika carian generatif dilatih pada set data teks yang ditulis terutamanya oleh lelaki, ia boleh menghasilkan hasil yang berat sebelah terhadap lelaki.

Beberapa contoh risiko berat sebelah dalam penyelidikan generatif:

• Penyelidikan tentang peranan jantina boleh memberikan hasil yang mengukuhkan stereotaip seksis.
• Penyelidikan tentang pencapaian saintifik mungkin menghasilkan keputusan yang memandang rendah sumbangan wanita.
• Penyelidikan tentang perspektif politik mungkin menawarkan hasil yang memihak kepada ideologi tertentu.

Keperluan untuk data yang berkualiti

La Penyelidikan generatif memerlukan data yang berkualiti untuk menghasilkan keputusan yang tepat dan berguna. Jika data tidak berkualiti, penyelidikan generatif boleh menghasilkan keputusan yang tidak tepat atau mengelirukan.

Beberapa contoh kepentingan data berkualiti dalam penyelidikan generatif:

• Penyelidikan fakta sejarah boleh menghasilkan keputusan yang salah jika ia berdasarkan sumber yang tidak boleh dipercayai.
• Penyelidikan mengenai statistik ekonomi boleh menghasilkan keputusan yang berat sebelah jika ia berdasarkan data lama atau tidak lengkap.
• Penyelidikan ramalan cuaca boleh menghasilkan keputusan yang tidak tepat jika ia berdasarkan model cuaca lapuk.

Masa depan penyelidikan generatif

Carian generatif berpotensi untuk merevolusikan cara kami mencari maklumat. Ia boleh memberi impak yang besar dalam pelbagai bidang, seperti pendidikan, perniagaan dan kesihatan. Sebagai contoh :

• Inkuiri generatif boleh memperibadikan pembelajaran berdasarkan keperluan dan minat setiap pelajar.
• Carian generatif boleh membantu syarikat mengenal pasti peluang perniagaan baharu dan meningkatkan proses membuat keputusan mereka.
• Penyelidikan generatif boleh membantu doktor mendiagnosis penyakit dengan lebih berkesan dan mencari rawatan baharu.

Carian generatif ialah teknologi yang menjanjikan yang berpotensi mengubah cara kita belajar, bekerja dan hidup. Ia masih dalam pembangunan, tetapi ia sudah mempunyai potensi untuk merevolusikan dunia kita.

Carian generatif Google dalam ujian

Google mengumumkan pada Mei 2023 pelancaran ciri carian generatif baharu yang dipanggil Petua Carian. Ciri ini sedang diuji dengan kumpulan pengguna yang terhad.

Petua Carian menggunakan kecerdasan buatan untuk memberikan cadangan carian yang diperibadikan berdasarkan carian pengguna. Contohnya, jika pengguna mencari maklumat tentang "cara membuat kek", Petua Carian mungkin menawarkan cadangan seperti:

• Bahan-bahan yang diperlukan
• Langkah-langkah resipi
• Video tunjuk cara
• Resipi yang serupa

Petua Carian adalah berdasarkan model bahasa buatan yang dipanggil LaMDA, yang dilatih pada set data besar teks dan kod. LaMDA dapat memahami konteks pertanyaan carian dan menjana cadangan yang relevan dan berguna.

Petua Carian ialah langkah pertama ke arah carian generatif yang lebih canggih. Google merancang untuk terus membangunkan ciri ini dan menyediakannya kepada lebih ramai pengguna dalam beberapa bulan akan datang.

Beberapa contoh Petua Carian

Berikut ialah beberapa contoh cara Petua Carian boleh digunakan:

• Pengguna yang mencari maklumat tentang percutian di Perancis boleh menerima cadangan untuk destinasi, aktiviti dan penginapan.
• Pengguna yang mencari maklumat tentang perniagaan mungkin menerima cadangan untuk produk, perkhidmatan dan pesaing.
• Pengguna yang mencari maklumat tentang acara mungkin menerima cadangan untuk tarikh, lokasi dan harga.

Petua Carian berpotensi untuk merevolusikan cara kami mencari maklumat. Ia boleh membantu kami mencari maklumat yang kami perlukan dengan lebih cepat dan mudah, serta menemui perkara baharu.

 

 

Esteban Irschfeld, Perunding SEO di UX-Republic