Theo Wired, khi được yêu cầu tìm kiếm trên web, các phiên bản mới nhất của các bot này đang kết hợp các yếu tố của tìm kiếm trên web truyền thống (về cơ bản chúng chỉ thay mặt bạn tìm kiếm trên Google) với kiến thức mà chúng có thể rút ra từ dữ liệu đào tạo của mình. Sau đó, mọi thứ sẽ được đóng gói và định dạng theo phong cách AI sáng tạo, quen thuộc hiện nay.
Chính các yếu tố AI được bổ sung bên cạnh cách tìm kiếm truyền thống mới là nơi tạo ra sự khác biệt và điều đó có nghĩa là tìm kiếm do AI cung cấp có thể không phải lúc nào cũng là lựa chọn tốt nhất.
Nếu bạn đang tìm kiếm thứ gì đó đơn giản và được biết đến rộng rãi, chẳng hạn như chiều cao của Tòa nhà Empire State, thì tìm kiếm AI là một lựa chọn khá an toàn. Những thông tin như thế này không chỉ dễ dàng truy cập trực tuyến mà mô hình xác suất “tự động sửa” được các mô hình ngôn ngữ lớn ưa chuộng có nghĩa là có khả năng gần như chắc chắn rằng kết quả bạn nhìn thấy sẽ bao gồm thông tin chính xác.
Nếu bạn chỉ cần tra cứu nhanh thì AI cũng được. Tuy nhiên, câu hỏi càng mơ hồ thì bạn càng cần xem xét kỹ hơn câu trả lời. Nếu bạn hỏi điều gì đó ít được biết đến hơn, chẳng hạn như diễn viên được trả tiền thứ năm trong một chương trình truyền hình ít người biết đến, có thể chỉ có một hoặc hai tài liệu tham khảo về nó trên web và AI có thể chọn sai.
Các tìm kiếm AI thường sẽ nhận được những câu đố cơ bản. Phép lịch sự của David Nield Một trong những điểm rút ra từ nghiên cứu gần đây của Đại học Stanford là khi AI tìm thấy một nguồn chính xác, nó sẽ rất giỏi trong việc lấy thông tin phù hợp từ đó. Điểm có xu hướng thất bại là do không tìm được nguồn chính xác (vì không có nguồn nào hoặc do truy vấn đã bị hiểu sai) và dù sao cũng đưa ra một câu trả lời tự tin.
Tìm kiếm AI cũng hữu ích khi bạn có một truy vấn phức tạp mà tìm kiếm tiêu chuẩn của Google không thể phân tích được: "Tôi cần biết những nhà hàng tốt nhất ở San Francisco cho một gia đình 5 người muốn chi không quá 200 đô la." AI có thể truy vấn và đối chiếu nhiều nguồn để đáp lại một tìm kiếm như thế này, sau đó đưa ra câu trả lời được tổng hợp tốt. Tìm kiếm trên web truyền thống sẽ cung cấp cho bạn danh sách các liên kết màu xanh lam mà hầu hết có thể chỉ xếp hạng các nhà hàng ở San Francisco theo các tiêu chí cơ bản hơn.
Tuy nhiên, một lần nữa, nguồn là rất quan trọng. Robot AI chưa bao giờ đến San Francisco hoặc ăn ở đó. Họ đang dựa vào các tài khoản công khai trên web, được viết bởi những người có tài khoản đó. Khi không có trang nào khớp chính xác, họ sẽ tìm các từ liên quan (như "giá cả phải chăng" hoặc "gia đình") và tạo ra câu trả lời.
Tìm kiếm AI thường hoạt động tốt khi cần kết hợp nhiều nguồn. Được phép của David Nield Đối với các truy vấn có nhiều thông tin trực tuyến, như nhà hàng ở San Francisco, tìm kiếm trên web bằng AI có thể cực kỳ hữu ích. Đối với các điểm đến ít phổ biến hơn và các yêu cầu cụ thể hơn ("bàn ăn có hình ngôi sao"), bạn cần cẩn thận hơn với kết quả, vì cách AI nối các dấu chấm khi đó trở nên kém tin cậy hơn.
Chính các yếu tố AI được bổ sung bên cạnh cách tìm kiếm truyền thống mới là nơi tạo ra sự khác biệt và điều đó có nghĩa là tìm kiếm do AI cung cấp có thể không phải lúc nào cũng là lựa chọn tốt nhất.
Nếu bạn đang tìm kiếm thứ gì đó đơn giản và được biết đến rộng rãi, chẳng hạn như chiều cao của Tòa nhà Empire State, thì tìm kiếm AI là một lựa chọn khá an toàn. Những thông tin như thế này không chỉ dễ dàng truy cập trực tuyến mà mô hình xác suất “tự động sửa” được các mô hình ngôn ngữ lớn ưa chuộng có nghĩa là có khả năng gần như chắc chắn rằng kết quả bạn nhìn thấy sẽ bao gồm thông tin chính xác.
Nếu bạn chỉ cần tra cứu nhanh thì AI cũng được. Tuy nhiên, câu hỏi càng mơ hồ thì bạn càng cần xem xét kỹ hơn câu trả lời. Nếu bạn hỏi điều gì đó ít được biết đến hơn, chẳng hạn như diễn viên được trả tiền thứ năm trong một chương trình truyền hình ít người biết đến, có thể chỉ có một hoặc hai tài liệu tham khảo về nó trên web và AI có thể chọn sai.
Các tìm kiếm AI thường sẽ nhận được những câu đố cơ bản. Phép lịch sự của David Nield Một trong những điểm rút ra từ nghiên cứu gần đây của Đại học Stanford là khi AI tìm thấy một nguồn chính xác, nó sẽ rất giỏi trong việc lấy thông tin phù hợp từ đó. Điểm có xu hướng thất bại là do không tìm được nguồn chính xác (vì không có nguồn nào hoặc do truy vấn đã bị hiểu sai) và dù sao cũng đưa ra một câu trả lời tự tin.
Tìm kiếm AI cũng hữu ích khi bạn có một truy vấn phức tạp mà tìm kiếm tiêu chuẩn của Google không thể phân tích được: "Tôi cần biết những nhà hàng tốt nhất ở San Francisco cho một gia đình 5 người muốn chi không quá 200 đô la." AI có thể truy vấn và đối chiếu nhiều nguồn để đáp lại một tìm kiếm như thế này, sau đó đưa ra câu trả lời được tổng hợp tốt. Tìm kiếm trên web truyền thống sẽ cung cấp cho bạn danh sách các liên kết màu xanh lam mà hầu hết có thể chỉ xếp hạng các nhà hàng ở San Francisco theo các tiêu chí cơ bản hơn.
Tuy nhiên, một lần nữa, nguồn là rất quan trọng. Robot AI chưa bao giờ đến San Francisco hoặc ăn ở đó. Họ đang dựa vào các tài khoản công khai trên web, được viết bởi những người có tài khoản đó. Khi không có trang nào khớp chính xác, họ sẽ tìm các từ liên quan (như "giá cả phải chăng" hoặc "gia đình") và tạo ra câu trả lời.
Tìm kiếm AI thường hoạt động tốt khi cần kết hợp nhiều nguồn. Được phép của David Nield Đối với các truy vấn có nhiều thông tin trực tuyến, như nhà hàng ở San Francisco, tìm kiếm trên web bằng AI có thể cực kỳ hữu ích. Đối với các điểm đến ít phổ biến hơn và các yêu cầu cụ thể hơn ("bàn ăn có hình ngôi sao"), bạn cần cẩn thận hơn với kết quả, vì cách AI nối các dấu chấm khi đó trở nên kém tin cậy hơn.
