巴德·谷歌vs聊天G必应。人工智能驱动的搜索引擎大战

joypaulbbb

搜索引擎之战由人工智能驱动已经开始！

我们甚至可以添加百度厄尼，他也正在进入智能对话竞赛，即使很可能像百度目前一样，其范围仍然仅限于中文，与前两个主角不同。

谷歌多年来占据全球互联网搜索市场近9的 美国电话号码表 份额，一直称霸，但aG的到来，尤其是与微软Bing的协议，将AI人工智能搜索互联网联系起来，让谷歌感到惊讶。。

谷歌多年来也一直在研究这个问题，但没想到它的弱竞争对手会如此迅速地吸引眼球，并认为自己有义务在年做出回应。

搜索引擎本身面临哪些挑战？网站和广告商的引用面临哪些挑战？

我们将在这里尝试破译它们。

但是，让我们首先定义它们

什么是AG以及BING+AG？
aG是enAI开发的自然语言模型。

它旨在以类似人类的方式理解和生成人类语言。

aG基于称为变压器的神经网络架构，可以处理大量文本，以学习预测文本序列中的下一个单词。

因此，aG能够回答各种自然语言问题和任务，例如语言翻译、文本理解、文本生成等等。

综上所述，aG是一款旨在理解和生成自然语言的工具，它经过大量文本数据的训练，能够理解和生成多种语言的文本。

微软的搜索引擎和谷歌的挑战者必应Bing与enAI合作开发了一种更高效的搜索，或者是对网络搜索结果的补充，以丰富它们，并尝试提供更完整的结果。触摸人工智能。

Ggle的BARD是什么？
Bard是Ggle开发的自然语言模型，旨在提高自然语言的理解和生成。与aG一样，Bard基于名为ransfrer的神经网络架构，并使用对文本数据的大量训练来提高其性能。

但是，Bard和aG之间存在一些差异。Bard的设计有一个更具体的目标，即提高对Ggle自然语言搜索查询的理解。它还针对在移动设备上工作进行了优化，这意味着它比许多其他自然语言模型更轻、更快。

综上所述，Bard是Ggle开发的自然语言模型，专门用于提高对Ggle尤其是移动设备上自然语言搜索查询的理解。

人工智能驱动的互联网搜索面临哪些挑战？
人工智能驱动的互联网搜索提出了几个值得考虑的重要问题。以下是其中一些问题

人工智能搜索结果的质量和相关性
使用人工智能改进互联网搜索有可能提高搜索结果的质量和相关性。

然而，这也可能导致信息垄断，开发这些技术的大型科技公司可能会根据其商业利益影响搜索结果。

无论是Bing还是Ggle，谁能够控制这种偏见？只要我们关注

排名结果和网站排名，就可能存在商业偏袒棱镜参见SEA–搜索引擎广告–，但没有意见偏见。随着人工智能的到来，谁能保证这些偏见、这些指控是客观的，并且对某些人来说可能是有争议的？



数据保密
基于人工智能的搜索模型需要大量数据才能有效运行，这引发了数据隐私问题。

用户可能不知道他们共享了多少数据以及如何使用这些数据。甚至比今天还要少。

与人工智能相关的算法偏差
人工智能算法可能会因其经过训练使用的数据而产生偏差。
如果这些数据存在偏见，则可能会反映在搜索结果中，这可能会对寻找准确和客观信息的用户产生负面影响。

这与第点相关。

、对就业的影响
使用人工智能改进互联网搜索可能会影响研究相关行业的就业，包括图书馆、档案馆和博物馆。

同样，我们可以想象，人类内容的生产越来越自动化，网站内容的生产本身越来越多地由机器生成，而越来越少地由人生成。

、信息来源的可靠性

虽然人工智能驱动的互联网搜索可以帮助提高搜索结果的质量，但它也可能使区分可靠和不可靠的信息来源变得更加困难。

人工智能算法可以根据受欢迎程度或参与度对结果进行排名，而不是根据信息的可靠性或准确性。

SER中搜索结果的过度个性化
人工智能算法可以使用个人数据根据用户偏好和行为来个性化搜索结果。

虽然这对于某些搜索很有用，但它也可能导致过度个性化和过滤泡沫，即用户只能接触到与其观点和兴趣相匹配的信息。

7成本和资源获取
基于人工智能的研究模型需要大量数据、计算和I基础设施才能有效运行。

对于没有资源承担这些成本的小型企业或非营利组织来说，使用这些技术可能会变得昂贵。

八、监管及责任
与人工智能的许多其他应用一样，人工智能驱动的互联网搜索引发了监管和责任问题。

开发这些技术的公司必须对其如何使用数据负责，确保算法和搜索结果的透明度，并遵守数据保护和隐私法律和标准。