Генеративні дослідження це новий підхід до досліджень, який використовує штучний інтелект для отримання результатів актуальнішим і кориснішим. Він відрізняється від традиційного пошуку, який просто надає список результатів, тим, що пропонує більш захоплюючий та інтерактивний досвід.

Генеративний пошук пропонує багато переваг, зокрема:

• Поліпшення точності результатів,
• Відкриття нової інформації,
• Зростання креативності.

Що таке генеративне дослідження?

La Генеративний пошук базується на принципах машинного навчання та обробки природної мови. Він використовує складні алгоритми для аналізу даних і отримання результатів, які відповідають потребам користувача.

Генеративне дослідження може мати багато різних форм. Наприклад, він може:

• Створення резюме документів або веб-сайтів
• Створення візуалізацій даних
• Пропонуйте персоналізовані рекомендації
• Створюйте творчий вміст, наприклад історії, вірші чи пісні

Деякі існуючі інструменти генеративного дослідження:

• Google Пошук : Google нещодавно запустив нову функцію генеративний пошук під назвою Пошукові підказки. Ця функція використовує штучний інтелект, щоб надавати персоналізовані пошукові пропозиції на основі пошукового запиту користувача.
• Microsoft Bing : Microsoft Bing також пропонує функцію генеративного пошуку під назвою Bing Visual Search. Ця функція використовує штучний інтелект для створення візуалізацій даних із результатів пошуку.
• IBM Watson : IBM Watson — це платформа штучного інтелекту, яку можна використовувати для створення генеративних пошуків. Наприклад, Watson використовувався для створення програми, яка допомагає студентам вивчати код.

Переваги генеративного пошуку

Покращена точність результатів

La Генеративний пошук може підвищити точність результатів, враховуючи нюанси контексту та мови. Наприклад, якщо користувач шукає інформацію про «вплив забруднення повітря на здоров’я», Генеративне дослідження може дати результати, які стосуються їхнього місця розташування чи способу життя.

Генеративний пошук може підвищити точність результатів:

• Пошук ресторанів у певному місті може надати результати, які знаходяться поблизу користувача або відповідають його дієтичним уподобанням.
• Пошук електронних продуктів може призвести до результатів, перевірених експертами або проданих.
• Пошук майбутніх подій може надати результати, які відповідають інтересам користувача.

Відкриття нової інформації

La Генеративний пошук може допомогти відкрити нову інформацію, досліджуючи невідомі території або комбінуючи інформацію з різних джерел. Наприклад, якщо користувач шукає інформацію про «історію музики», генеративний пошук може запропонувати результати, які досліджують менш відомі музичні жанри або маловідомих виконавців.

Приклади того, як генеративний пошук може допомогти відкрити нову інформацію:

• Дослідження поточних тенденцій може дати результати, отримані з нетрадиційних джерел, таких як соціальні мережі чи блоги.
• Дослідження складної теми може дати результати, представлені в чіткій і стислій формі.
• Дослідження суперечливої ​​теми може дати результати, які представляють різні точки зору.

Підвищення креативності

La Генеративне дослідження може підвищити креативність шляхом генерування нових ідей і перспектив. Наприклад, якщо користувач шукає інформацію про «майбутнє освіти», генеративний пошук може надати інноваційні ідеї для переосмислення навчання.

Як генеративне дослідження може підвищити креативність?

• Дослідження складної проблеми може запропонувати нові рішення.
• Дослідження абстрактного поняття може запропонувати оригінальні ілюстрації чи метафори.
• Дослідження на творчу тему може запропонувати ідеї для мистецьких або літературних проектів.

Межі генеративних досліджень

Ризик упередженості

La Генеративний пошук може бути зміщеним через дані, на яких він навчається. Наприклад, якщо генеративний пошук навчено на наборі даних текстів, які переважно написані чоловіками, він може дати результати, упереджені до чоловіків.

Деякі приклади ризику упередженості в генеративних дослідженнях:

• Дослідження гендерних ролей може дати результати, які посилять сексистські стереотипи.
• Дослідження наукових досягнень можуть дати результати, які недооцінюють внесок жінок.
• Дослідження політичних перспектив може запропонувати результати, які сприяють певній ідеології.

Потреба в якісних даних

La Генеративне дослідження потребує якісних даних для отримання точних і корисних результатів. Якщо дані низької якості, генеративне дослідження може дати неточні або оманливі результати.

Деякі приклади важливості якісних даних у генеративних дослідженнях:

• Дослідження історичних фактів може дати помилкові результати, якщо воно базується на ненадійних джерелах.
• Дослідження економічної статистики можуть дати необ’єктивні результати, якщо вони базуються на старих або неповних даних.
• Дослідження прогнозу погоди можуть дати неточні результати, якщо вони базуються на застарілих моделях погоди.

Майбутнє генеративних досліджень

Генеративний пошук може революціонізувати спосіб пошуку інформації. Це може мати значний вплив на різні сфери, такі як освіта, бізнес і охорона здоров'я. Наприклад :

• Генеративне дослідження може персоналізувати навчання на основі потреб та інтересів кожного учня.
• Генеративний пошук може допомогти компаніям виявити нові можливості для бізнесу та покращити процес прийняття рішень.
• Генеративні дослідження можуть допомогти лікарям ефективніше діагностувати захворювання та знаходити нові методи лікування.

Генеративний пошук — це багатообіцяюча технологія, яка може змінити те, як ми навчаємося, працюємо та живемо. Він все ще знаходиться в розробці, але вже має потенціал, щоб революціонізувати наш світ.

Тестується генеративний пошук Google

У травні 2023 року Google оголосив про запуск нової функції генеративного пошуку під назвою Search Hints. Зараз ця функція тестується з обмеженою групою користувачів.

Search Hints використовує штучний інтелект, щоб надавати персоналізовані пошукові пропозиції на основі пошукового запиту користувача. Наприклад, якщо користувач шукає інформацію про те, як зробити торт, підказки пошуку можуть запропонувати такі пропозиції:

• Необхідні інгредієнти
• Етапи рецепту
• Демонстраційні відео
• Подібні рецепти

Search Hints базується на штучній мовній моделі під назвою LaMDA, який навчався на величезному наборі даних із тексту та коду. LaMDA може зрозуміти контекст пошукового запиту та створити відповідні та корисні пропозиції.

Пошукові підказки – це перший крок до більш складного генеративного пошуку. Google планує продовжити розвиток цієї функції та зробити її доступною для більшої кількості користувачів у найближчі місяці.

Деякі приклади пошукових підказок

Ось декілька прикладів того, як можна використовувати пошукові підказки:

• Користувач, який шукає інформацію про відпочинок у Франції, може отримати пропозиції щодо напрямків, заходів і розміщення.
• Користувач, який шукає інформацію про компанію, може отримати пропозиції щодо продуктів, послуг і конкурентів.
• Користувач, який шукає інформацію про подію, може отримати пропозиції щодо дат, місць і цін.

Пошукові підказки мають потенціал кардинально змінити спосіб пошуку інформації. Це може допомогти нам швидше та легше знаходити потрібну інформацію та відкривати нові речі.

 

 

Естебан Іршфельд, SEO-консультант UX-Republic