Veszélyes spirál: MI tanul MI-tól
Az elemzés során kiderült, hogy a Google MI-összefoglalóinak 10,4 százaléka valószínűleg nagy nyelvi modell (LLM) által generált tartalomra épül. Ez azt jelenti, hogy az MI-k egymás tartalmaiból dolgoznak, ezzel egyfajta visszhangkamrát, újrahasznosított ötletek és torzuló elfogultságok világát teremthetik meg. Fontos megjegyezni, hogy már a kis arányban megjelenő MI-generált hivatkozások is komoly bizalmi és megbízhatósági kérdéseket vetnek fel, főleg, ha egészségügyi vagy jogi témákról van szó. A jelenség az úgynevezett „modell-összeomlást” eredményezheti, amikor a folyamatosan egymásból tanuló MI-modellek egyre pontatlanabb adatokat termelnek, így a valóságot torzítva érzékelik és mutatják be.
Miért tiltja vagy nem tiltja a Google az MI-tartalmakat?
Mindezek ellenére a Google sosem ígérte, hogy kizárja az MI által írt tartalmakat a keresési találataiból. Kifejezetten az számít, mennyire minőségi, hasznos és időszerű az adott cikk, nem pedig az, hogy ki – vagy inkább mi – írta azt. Az MI önmagában eszközként segítheti a kreativitást és a tartalomgyártást, így az emberek munkáját is gazdagíthatja.
Ugyanakkor az MI-detektorok pontossága körül is vita alakult ki: a Google szerint az Originality.ai részleges és megbízhatatlan adatokra hagyatkozik, mivel az ilyen szoftverek gyakran tévednek a tartalomtípus felismerésében. Ettől függetlenül, más vizsgálatok szerint az Originality.ai a GPT-4 által készült szövegek felismerésében 97,5 százalékos pontosságot ért el, és csupán 2 százalékban jelölt téves pozitív vagy negatív eredményt.
Ember kontra MI: ki kerül a keresők élére?
Az MI által hivatkozott tartalmak 74,4 százaléka emberi szerzőtől származik, a maradék 15,2 százalék pedig elemzésre alkalmatlan: például videók, PDF-formátumú anyagok vagy hibás linkek. Ez utóbbiak közel ötöde lehet, hogy csak az Originality.ai számára elérhetetlen, de egy részük valóban nem hozzáférhető senki számára sem.
Érdekes ellentét, hogy bár az MI-összefoglalókban szereplő linkek 52 százaléka nincs benne a Google „top 100” keresési találatában, ezek közül 12,8 százalékot MI által írtként azonosítottak. Ugyanakkor egy másik kutatás szerint a leggyakrabban hivatkozott oldalak többsége valóban a legjobb 10 között is megjelenik.
Eltérő keresési logika az MI-nél
Fontos látni, hogy a Gemini, a Google saját nagy nyelvi modellje, sokkal változatosabb forrásokból dolgozik, mint a hagyományos keresőrendszerek. Így például PDF-eket, tanulmányokat, fehér könyveket is feldolgoz, amelyeket a normál kereső gyakran háttérbe szorít. Mégis, attól, hogy egy link nem szerepel a „top 100”-ban, az MI számára még lehet releváns: egy keresési lekérdezésnél a Gemini akár több, egymással összefüggő kérdést is feltesz, hogy a lehető legkomplexebb választ adja a felhasználónak.
Kevesebb kattintás, több probléma
Fontos megjegyezni, hogy amikor a felhasználók Google MI-összefoglalókat látnak, feleannyian kattintanak tovább egy weboldalra, mint amikor csak a hagyományos találatok között böngésznek. Független kutatások egymás után mutatják ki, hogy az MI-összefoglalók fokozatosan háttérbe szorítják a hagyományos tartalom-előállítókat, ezzel csökkentve az emberi szerzők esélyét a fennmaradásra.
Világosan látszik, hogy a MI-vezérelte keresési világ egyre inkább saját magából és más MI-k tartalmaiból „táplálkozik”, újabb kihívásokat teremtve a minőség, az objektivitás és a hitelesség terén.
