正如我们从 Yahoo.com、Google.com、Bing.com 等网站了解到的那样，生成式 AI 搜索是在线搜索的下一次迭代。
自从 Cortana、Siri、Google Assistant、Alexa 等移动设备上推出人工智能个人助理以来，人工智能 (AI) 已经影响了我们的生活。在物联网 (IoT) 设备上使用人工智能； 您可以控制家中和工作场所的许多事情。
接下来，人工智能进入多媒体制作行业，根据关键字或指令制作图像、视频、音频和文本等内容。 如今，先进的人工智能可以将视频和音频等内容编辑到完美。 简而言之，人工智能无处不在。 因此，您将看到 AI 影响万维网内容搜索的那一天不远了。
什么是生成式 AI 搜索？
要了解生成式 AI 搜索概念，您必须首先了解什么是生成式 AI。 这样的人工智能只是从样本内容中生成文本、图像、音频、程序代码等内容。
开发人员使用机器学习 (ML) 模型训练生成式 AI 以理解机器语言中的自然内容。 这样的 AI 可以是受监督的、不受监督的或半监督的。
生成式 AI 模型
生成式 AI 使用各种 ML 模型来训练 AI 程序、聊天机器人或虚拟助手。 下面概述了其中一些模型及其结果：
生成与。 判别模型
在 AI 训练的判别模型中，人类主管训练 AI 学习输入样本中两个或多个对象之间的差异。 例如，如果您向 AI 提供 10 种不同动物的 10 张图像作为输入，则底层的判别模型将帮助它成功地区分所有动物。
另一方面，生成模型帮助 AI 在半监督或无监督的情况下参考样本数据创建对象。 生成式机器学习模型可帮助 AI 理解输入数据并将理解保存在其神经网络内存中，以便在未来出现类似挑战时调用此经验。
生成对抗网络 (GAN)
这种机器学习算法结合了人工智能训练的生成模型和判别模型。 在这里，生成模型从关键字、问题等输入向量中创建样本。
然后，判别模型必须识别创建的样本是假的还是原始输入。 如果它是假的，那么生成模型会重新处理任务，为判别模型创建另一个输出。 它以迭代方式进行，直到生成模型可以创建判别模型无法再与原始输入区分开来的假货。
基于变压器的模型
ML 的 Transformer 模型是深度神经网络，可以逐个序列地分析输入向量。 然后它预测输出可能是什么。 例如，如果您向转换器提供一系列不相关的词，它会分析这些词并尝试预测可以填充空白的前面或后面的词，并将不相关的词转换成有意义的句子。
在转换器中，编码器从输入序列中提取所有特征或数据点，并将它们转换为输入向量。 然后，解码器分析输入向量，根据数据创建上下文，并生成输出序列。
有许多成功的基于 Transformer 的 AI 模型，如下所示：
- 生成式预训练变压器模型 3，又名 ChatGPT
- 对话应用程序的语言模型，又名 LaMDA，基于 Google Transformer 构建
使用上述所有模型，AI 开发人员已经成功创建了许多功能性生成 AI 程序，这些程序可以从图像、文本、描述、音频等简单输入中执行或生成以下内容：
- 通过引用来自网站、杂志、谷歌图像搜索等的输入来生成不存在的人类图像。
- 从草图生成真实图像
- 将艺术或创意风格从一种艺术转移到另一种艺术
- 合成来自 MRI 的 CT 扫描作为输入
- OpenAI 的 Dall-e AI 可以仅从文本创建出色的图像
- DeepMind、Amazon Polly 等，AI 可以从文本创建人类演讲
- 被苹果收购的 AI Music 可以将无版权的公共音乐转化为配乐
现在，生成式 AI 搜索结合了所有这些 AI 工具和技术，可以为您提供来自网络的准确内容。 有了这样的 AI 驱动的搜索功能，您无需搜索由 Google、Bing、Yahoo 等搜索引擎创建的数百万条建议。
生成式 AI 搜索将使您准备好在一个屏幕上发布或使用来自在线资源的内容以及各种支持的内容，例如图像、视频和文本，就像 ChatGPT 一样。
生成式 AI 搜索与常规在线搜索有何不同？
正如我们从 1990 年 9 月 10 日推出 Archie 搜索引擎时所知道的那样，如果生成式 AI 搜索变得流行且易于访问，网站搜索将彻底改变。
常规的万维网搜索是一个手动在线研究过程。 在这里，您需要在搜索引擎的搜索框中输入您的问题或关键字。 Google、Yahoo、Bing 等搜索引擎提供商会根据某些专有逻辑对包含您所需内容的结果网站进行权衡。
例如，网站在相关领域的权威性、读者群、网站页面质量等。然后，搜索引擎会根据您的搜索为每个网站分配排名，并根据排名显示所有网站。 例如，排名第一的网站将显示在搜索引擎结果页面的顶部。
简而言之，常规在线搜索引擎不创建内容。 他们只是联合来自多个网站的内容。 当您点击搜索结果时，您会直接转到特定网站。
但是，随着生成搜索的推出，您将获得有限的内容。 底层人工智能将分析所有搜索结果，生成自定义内容，并使用网络浏览器向您展示。 可能存在指向生成式 AI 用来制作它向您展示的内容的来源的链接。
如果生成式 AI 搜索成为在线搜索的新常态，那么您可以期待以下额外差异：
- 搜索查询的输出内容在很大程度上取决于创建生成式 AI 搜索模型的公司的两极分化
- 一些思想流派会更喜欢 XYZ 生成式 AI 搜索工具而不是 ABC 工具。 因此，基于在线搜索的作品将出现异常现象
- 此类搜索工具有时可能会出现类似的内容，发布者可能会冒着在其网站上上传抄袭内容的风险
- 搜索结果将变得直观，并充满文本、图像、视频、音频等不同形式的相关内容
- 如果您在没有分心的类似 ChatGPT 的界面中获取内容，您将停止访问网站并与网络广告互动
- 您的在线研究工作将大大减少。 您不再需要通读多个网页并编写自己的内容
- 人工智能开发商将提出新的基于人工智能的在线广告和其他收入模式，以增加他们的运营利润
- 网络搜索的干扰会减少，因此搜索质量可能会下降很多
- 您必须聘请有才华和专业的在线研究专业人员和数据分析师来分析 AI 生成的内容，然后才能将内容用于商业目的
- 关于如何将这种基于人工智能的网站搜索链接回源网站并给予这些网站一定的信任，目前还没有明确的指导方针。 因为这些 AI 无法在不依赖参考内容的情况下生成内容
接下来，我们将探讨生成式 AI 搜索对搜索引擎的影响。
生成式 AI 搜索对搜索引擎的影响
在下面了解生成式 AI 搜索的进展如何影响传统搜索引擎：
- 谷歌、雅虎、DuckDuckGo 和 Brave 等搜索巨头的人气将大幅下降
- 从搜索引擎收取的广告收入也将大幅减少
- 免费和公平的网络搜索结果将受到影响，新的收入来源将涌现，网站所有者将向生成式人工智能搜索提供商支付费用，以显示其网页内容
- 网站上的客流量将减少很多，因为用户将在不同的网页上获得他们需要的内容
现在，我们将探索一些使用生成式 AI 搜索的搜索引擎。
使用生成式 AI 搜索的搜索引擎
搜索引擎公司已经知道基于人工智能的生成搜索是未来。 因此，各种搜索巨头已经开始推出人工智能搜索引擎的原型和 Beta 测试。 在下面找到一些您现在可以使用的基于 AI 的搜索引擎：
#1。 必应
微软并没有止步于收购 ChatGPT 开发商 OpenAI。 它使用 OpenAI 的专有技术和许可来增强具有 AI 功能的必应搜索。 改版后的产品通常被称为新必应。
搜索引擎可以帮助您获得真实问题的完整答案——不再需要基于关键字的网站排名和手动清理排名靠前的网站的数据。 您还可以与搜索引擎聊天，就像与您工作或开展业务的领域的专家发短信和发消息一样。
搜索引擎聊天将允许您提出最多五个后续问题，以微调底层生成 AI 模型提供的搜索结果。 新的 Bing 不仅仅是为了获得在线网页结果。 它还可以帮助您解决以下问题：
- 获取有关各种主题和利基领域的提示
- 借助 ChatGPT 等生成式 AI 制作创意内容
- 获得直观准确的搜索结果，这样您就可以快速开始工作，而不会被广告和号召性用语弹出窗口分心
#2。 谷歌
谷歌搜索多年来一直在利用人工智能搜索工具。 RankBrain 是谷歌在 2015 年用于网站排名的第一个人工智能工具。 该 AI 解释搜索结果并将相关网站排在排名层次结构的顶部。
谷歌在其搜索引擎中使用的其他人工智能程序如下：
- 神经匹配帮助搜索引擎找出查询与页面的相关性
- 来自 Transformers 或 BERT 的双向编码器表示，用于自然语言处理预训练
- 使用手机或平板电脑相机进行对象搜索的 Google Lens
- Web 结果上 COVID-19 疫苗信息的多任务统一模型或 MUM
#3。 你
你是一个生产就绪的人工智能搜索引擎工具。 用户可以使用它来获得丰富的搜索结果，如下所述：
- 它在 SERP 的顶部显示了应用程序、工具和结果的数量
- People Also Ask 结果会在右侧面板中弹出
- 获取有关 YouChat 的建议
- 它显示了来自 Reddit 等权威社交媒体的热门讨论卡
- 用户还可以向同一搜索添加更多查询
目前提供以下AI搜索产品：
#4。 涅瓦
Neeva 是一种基于人工智能的在线研究或网站搜索工具。 它通过从搜索结果页面中省略广告来帮助您获得无干扰的结果。 您在 Neeva 搜索框中键入一个封闭式问题； 它为您提供了一个近乎完美的问题逐步答案。 在 Google 搜索中，搜索结果上方不再有广告。
Neeva 是一个订阅者资助的在线搜索工具。 它从使用该应用程序进行定期在线搜索的公众那里获得收入； 它不像谷歌那样依赖广告收入。 因此，您可以期望它在您付费时通过上下文搜索结果更好地为您服务。
作者的话
基于人工智能的生成搜索引擎可能成为在线研究的一个问题。 一旦这些公司开始计划通过从某些网站或出版商那里获得报酬来推广内容来创收，在线搜索就会变得非常有偏见。
人工智能搜索引擎开发人员必须组成一个联盟来起草道德规范，以确保自由和公平的搜索实践。
到目前为止，您详细讨论了生成式 AI 搜索的定义、它与传统网站搜索概念的区别及其影响。 此外，您还探索了生成式 AI 搜索工具的新颖示例，这些工具可以让您在网站研究上花费的时间最少，从而获得出色的内容。
本文可帮助您了解是否应该使用基于 AI 的搜索。 然而，基于生成式机器学习的万维网人工智能搜索将成为新趋势。
接下来，查看人工窄智能 (ANI)。
