Websuche im Wandel: Künstliche Intelligenz zwischen Innovation und Herausforderung

Die Zukunft der künstlichen Intelligenz in der Websuche: Fortschritte und Herausforderungen des Google Search Generative Experience Seitdem künstliche Intelligenz (KI) ihren Weg in die Welt der Suchmaschinen gefunden hat, hat sie sowohl für Nutzer als auch für Entwickler zahlreiche neue Möglichkeiten eröffnet. Google, als einer der führenden Akteure in diesem Bereich, hat mit der Implementierung von KI-Technologien in seine Suchalgorithmen begonnen und die Qualität und Relevanz der Suchergebnisse stetig verbessert. Eines der jüngsten Projekte in diesem Bereich ist das Google Search Generative Experience (SGE), ein ambitioniertes Vorhaben, das darauf abzielt, die Websuche durch generative KI auf die nächste Stufe zu heben. Doch trotz der vielversprechenden Ansätze bleibt SGE im Google-Laboratorium stecken. In diesem Artikel werden wir die Gründe und die zukünftige Entwicklung dieser Technologie betrachten, ohne Stellung zu nehmen oder Meinungen zu äußern. Die Einführung von RankBrain im Jahr 2015 markierte den Anfang der KI-Integration in die Google-Suche. RankBrain war ein tiefgreifendes Lernsystem, das den Suchalgorithmen half, die Beziehung zwischen Wörtern in Suchanfragen und Konzepten in der realen Welt zu verstehen. Die darauf folgende Implementierung von Neural Matching und dem Multitask Unified Model (MUM) unterstrich Googles Bestreben, KI im Hintergrund zu nutzen, um verschiedene Herausforderungen innerhalb der Suche zu bewältigen. Die Entscheidung, SGE im Google-Labor zu halten, passt in diesen Trend. Trotz der Integration von ChatGPT in Bing durch Microsoft, hat Google seinen Ansatz beibehalten, KI erst dann in den Vordergrund zu stellen, wenn die Technologie als erfolgreich und vertrauenswürdig gilt. Dieser Ansatz basiert auf dem Prinzip, dass KI nur dann verwendet werden sollte, wenn sie in der Lage ist, verantwortungsbewusst und zuverlässig zu handeln - etwas, das generative KI heute noch nicht leisten kann. Es gibt drei wesentliche Probleme, die gelöst werden müssen, bevor KI erfolgreich in den Vordergrund der Suche integriert werden kann: Die Unfähigkeit von Large Language Models (LLMs), als Information Retrieval System zu fungieren, die ineffiziente und kostspielige Transformer-Architektur und die Tendenz von generativer KI, falsche Fakten zu erzeugen – ein Phänomen, das als "Halluzinationen" bekannt ist. Eines der größten Hindernisse ist, dass LLMs nicht als Suchindex fungieren können, in den kontinuierlich neue Daten eingefügt werden. Das Hinzufügen neuer Webseiten zu einem Suchindex erfordert ein Verständnis des semantischen Gehalts der Wörter und Phrasen, ein Prozess namens "Embedding". Im Gegensatz dazu erfordert das Hinzufügen neuer Daten zu einem LLM ein komplettes Neutraining des gesamten Modells. Google forscht daran, wie dieses Problem gelöst werden kann, um eine transformer-basierte LLM-Suchmaschine zu schaffen, aber die Lösung ist noch in weiter Ferne. Die Fähigkeit von KI, sich selbst zu faktüberprüfen, um falsche Informationen zu vermeiden, ist ein weiterer Forschungsbereich, in dem bisher keine signifikanten Fortschritte erzielt wurden. Bing hat einen anderen Weg eingeschlagen, indem es KI direkt in seine Suchschnittstelle integriert hat, was zu einer Erhöhung des Nutzerengagements führte. Allerdings hat sich Bings Marktanteil seit der Einführung von Bing Chat nur marginal erhöht, was Fragen über die langfristige Lebensfähigkeit einer Chat-basierten Suchmaschine aufwirft und Googles vorsichtigen Ansatz rechtfertigt. Bings Erfahrung legt nahe, dass KI im Vordergrund einer Suchmaschine möglicherweise nicht so effektiv ist, wie erhofft. Dies unterstützt die Strategie von Google, KI im Hintergrund zu halten, wo sie derzeit am besten funktioniert und ermöglicht es Google, Nutzer zu halten, während die KI-Suchtechnologie in Google Labs reift, wo sie hingehört. Die Zukunft von KI in der Suche scheint darauf hinzudeuten, dass sie effektiver als unterstützendes Werkzeug für die Funktionen einer Suchmaschine ist, statt als gesamtes Backend und Frontend oder sogar als hybrider Ansatz zu dienen, den die Nutzer abgelehnt haben. Man kann erwarten, dass Google mehr KI-basierte Funktionen in mehr seiner Produkte integriert, und es wäre nicht überraschend, wenn Microsoft diesen Weg ebenfalls weiterverfolgen würde. Generative KI hat das Potenzial, die Sucherfahrung zu revolutionieren, indem sie Benutzern ermöglicht, komplexere Fragen zu stellen und personalisierte, konversationelle und visuelle Antworten zu erhalten. Google SGE ist ein Experiment, das darauf abzielt, die Websuche durch die Nutzung von generativer KI zu verbessern und qualitativ hochwertige Webinhalte auf neue Weise zu verbinden. Obwohl es noch experimentell ist und derzeit auf Nutzer in den USA beschränkt ist, zeigt es das Engagement von Google, die Grenzen der Suche zu erweitern. Die Entwicklung von SGE unter Verwendung von LLMs wurde auf großen Datensätzen trainiert, um qualitativ hochwertige Web-Ergebnisse für seine Ausgaben zu finden. Google hat verschiedene Modelle eingesetzt, um die Bedürfnisse der Nutzer in jeder Suchphase zu optimieren. Die Herausforderungen, die SGE darstellt, wie Voreingenommenheit in Ergebnissen, widersprüchliche Funktionen und die Beschränkungen in der Sprachverständlichkeit, zeigen, dass es noch viel zu erforschen und zu entwickeln gibt. Die zukünftige Entwicklung von KI in der Websuche und insbesondere im SGE ist vielversprechend und könnte die Art und Weise, wie wir Informationen abrufen und nutzen, revolutionieren. Während SGE derzeit in Google Labs bleibt, wo es auf Feedback und Forschung basierend verbessert wird, ist es nur eine Frage der Zeit, bis KI einen mutigeren Schritt in der Suchtechnologie macht - ein Schritt, der sicherlich nicht heute, aber in der nahen Zukunft stattfinden wird.