人工知能 (AI) が理論上の能力の領域から実際の消費者向け製品に移行した積極性には驚くべきものがあります。ここ数年、そして OpenAI の ChatGPT が 登場する数か月前まで、Microsoft や Google の大手企業から無数の新興企業に至るまで、企業は AI の利点を支持していましたが、それを裏付ける技術の実用化はほとんどありませんでした。 AI が存在する ことは 誰もが知っていましたが、ほとんどの人は実際にそれを利用していませんでした。
OpenAI への投資を発表して からわずか数週間後、Microsoft は ChatGPT を話題にしたのと同じテクノロジーを搭載した Bing 検索エンジンと Edge ブラウザの 一般にアクセス可能なベータ版をリリースしました。 ChatGPT 自体は楽しく遊べますが、はるかに強力で、Bing や Edge などの消費者向け製品に完全に統合されたものをリリースすることは、この技術にとってまったく新しいレベルの露出となります。このステップの重要性はどれだけ強調してもしすぎることはありません。
ChatGPT はおもちゃのように感じました。同じ AI パワーを常に更新される検索データベースに適用すると、状況が変わります。
Microsoft は親切にも、Bing の新しい AI「コパイロット」への完全なアクセスを提供してくれました。 Microsoft (およびおそらく他のすべてのテクノロジー企業) が AI に興奮している理由は、実際に数分使用するだけで理解できます。新しい Bing に、休暇の計画、1 週間の食事計画の設定、 新しいテレビの購入 に関する調査の開始などについて自由回答式の質問をして、AI に役立つ情報を 案内して もらうことは強力です。通常は複数のソースから情報を取得する必要がある質問がある場合は、新しい Bing を使用するとすぐにプロセスが合理化され、時間を節約できます。
AI に仕事を任せましょう
誰もが、袖をまくり上げて、たくさんのタブを開いてブックマークし、大量の読書をしながら数時間にわたる調査セッションに参加する準備ができて Google や Bing に現れたいと思っているわけではありません。時々、少しだけ探索して、情報を届けて もらい たい場合がありますが、AI はそれを見事に処理します。 1 つの多面的な質問をすると、インターネット全体から情報が取得され、集約され、1 つのテキスト ボックスに表示されます。それが完全に正しくない場合は、状況に応じてフォローアップの質問をし、より細かく調整された結果を生成させることができます。
ChatGPT では入手できなかった Microsoft の最大の情報は 最新 情報であり、その差別化要因がゲームを真に変えます。 ChatGPT は固定データ セットを利用し、数年前のインターネットのスナップショットを参照しますが、Bing は 継続的に データを取得し、常に最新の情報を持っています。結局のところ、それはインターネット全体を巡回している検索エンジンです。先週オープンした新しいレストランのおすすめ情報、昨日発売された 新しい OnePlus 11 に関する情報、航空券やホテルの最新の価格を入手できます。たったこれだけで、この体験は「楽しいおもちゃ」から「本当に役に立つ」ものになります。
これにより、Bing の AI 副操縦士から得られる答えがより関連性のあるものになるだけでなく、システムが操作し、構築するための非常に多くの情報が得られます。 AI が常に新しいデータを提供されると、(理論的には) より速い速度で改善できます。そして、 人々が それとどのように対話するかを学ぶにつれて、それはさらに良くなります。
しかし現時点では、会話型 AI があらゆる種類の検索に適用できるわけではありません。率直に言って、 ほとんどの 検索です。そしてそれがうまくいかないときは、 本当に ダメになってしまいます。
これは ChatGPT を上回っています…しかしまだ弱点があります
ChatGPT を使用するときに誰もが経験する欠点は、Microsoft ほどの規模の企業がその名を冠し、誰でも利用できるようになっていると言ったからといって、そう簡単に無視したり許すことはできません。そして、AI を活用した新しい Bing のテスト (確かに、初期のベータ版) を数分でテストしただけで、同様の欠点が見つかりました。
直観に反しますが、Bing の副操縦士は、質問が具体的でないほど効果的に機能します。
興味深いことに、検索がより具体的であるほど、または期待する答えがより確実であるほど、副操縦士の反応は 悪化します 。直観に反しますが、処理する情報を少なくし、AI がギャップを埋めるために質問を自由回答のままにしたほうが、有用な回答を提供できる可能性が高くなります。
非常に具体的な質問をすると、多くの不要な文脈や背景が含まれた非常に華々しい答えが得られることがよくあります。通常、必要な答えはその数段落やいくつかの箇条書き で 得られ、場合によっては太字で表示されますが、AI が「知識」の不足を文字でカバーしようとしている場合は簡単にわかります。冗長な応答。 AI は、古くなったり無関係な可能性が高い幅広いソースから取得するため、この余分な綿毛も正確ではないことがよくあります。
Microsoft 自身が認めているように、Web 検索クエリの半分以上は「ナビゲーション」または「情報」です。つまり、A から B に移動する方法、または構造化データ形式で利用可能なナレッジベース クエリについて 具体的な 質問があることを意味します。レストランの営業時間やマンハッタン島の面積は何平方マイルかと尋ねるとき、おそらく数語で答えられるであろう歴史の授業は必要ありません。私はただ答えが欲しいだけで、次に進みたいのです。
AI をいつ使用するか、いつ AI をシンプルにしておくべきかを知る
この半分 (またはそれ以上) の検索では、新しい AI パワーは現時点ではほとんど付加価値を提供しません。そして多くの場合、それは実際に障害となっています。 Bing の副社長である Jordi Ribas と話して、Microsoft が AI と自社の「従来型」検索製品の統合についてどのように考えているか、また強力な新技術がそうでないとわかっている顧客にどのように対応しているかについて、切望されていた背景をいくつか得ました。すべてのシナリオに適用できるわけではなく、改善の余地があります。
単純な答えが欲しいだけなのに、AI が代わりにストーリーを教えてくれることもあります。
この議論は Bing チーム内で根強いものであった、と Ribas 氏は語った。 Bing のインターフェース全体を「チャット」ウィンドウに移動することが唯一の方法だと考える人が大勢いた一方で、弱気でエクスペリエンスの一部であることを好む人もいた。結果は、非常にマイクロソフトらしいアプローチで、中間のどこかになります。
デモ環境外で使用するためにコパイロットが組み込まれた Edge の開発ビルドを手に入れて、その目的を理解し始めました。標準の Bing インターフェイスも同じように始まります。ただし、テキスト ボックスが大きくなり、最大 1,000 文字まで入力できるようになりました。 AI がクエリに対する詳細な応答を生成できる場合、その応答を示すパネルが右側に表示されます。ただし、エクスペリエンスが引き継がれるわけではなく、左側の標準的な検索結果を補完するものです。さらに質問したい場合は、全画面オールチャット エクスペリエンスに切り替えて、AI と一種の会話を行うことができます。チャットまで上にスクロールしたり、通常の結果に戻ったりするのは簡単です。
また、場合によっては、少なくともこの初期バージョンでは、AI 応答がまったく返されず、標準の青いリンクのセットだけが返される可能性があります。 Microsoft は、「通常の」検索結果と比較して、これらの AI 応答は非常に計算量が多く、返すのに費用がかかる (サーバーは無料ではない) という事実について正直に述べています。そのため、Bing が自信を持っている場合は、通常の検索を使用して満足のいく応答を提供できると考えています。新しい「プロメテウス」（AI）モデルではなく、モデルを使用すれば、それが可能になります。ただし、私の経験では、上で述べたように、この標準モデルにほぼ十分に頼ることはできません。
Microsoft がここで達成できたことは、Bing の上にちょっとした AI をまぶしただけではないことは明らかです。しかし、それはそこまで遠く離れた もので はなく、現在の技術レベルの洗練では、検索エクスペリエンスのあらゆる側面に AI を 必要と しないことがわかるまでに時間はかかりません。
AI を活用した Bing の中心的な問題は、非常にうまくデモするクエリが、座って検索エンジンを使用しているときのほとんどの時間に実行しているものではないことです。私の検索の大部分では AI を利用しません。現時点では、「インテリジェンス」は役立つのと同じくらい邪魔になることもよくあります。このことは、この発表の驚きをいくらか和らげてくれる。
しかし、私は依然として AI のこうした発展に非常に興奮しています。検索クエリごとに AI を使用するわけではないとわかっていても、実際 に AI を使用すると、素晴らしい経験になることがあります。
これは Web 検索の未来であり 、疑いの余地はありません。それは必ずしも 近い 将来ではありません。