Przejdź do treści
Czas na świecieEU--:--UK--:--USA--:--CN--:--PLDEFRIT中文EN

portal o AI i technologiiwydarzenia · analizy · wywiady · tło techniczne

Szukaj
NA ŻYWO
›

Wyszukiwanie zamienia się w rozmowę, a wydawcy zmieniają odpowiedzi na pytanie o ruch

28 września w amerykańskim dokumencie sądowym przytoczono wypowiedź inżyniera OpenAI, że użytkownicy „nie klikną” linków, donosi Search Engine Journal. W tym samym tygodniu badacze i dostawcy opublikowali nowe dane o tym, jak duża część pola wyszukiwania przestała zachowywać się jak pole wyszukiwania.

Media i internetWyjaśnienieAnna KaczmarekOpublikowano: 29 września 20264 min czytaniaŹródła 8
Wyszukiwanie zamienia się w rozmowę, a wydawcy zmieniają odpowiedzi na pytanie o ruch

Sygnał nie polega na tym, że wyszukiwanie się zepsuło. Ludzie zadający pytania oczekują teraz odpowiedzi od maszyny, a nie dziesięciu niebieskich linków. Ta zmiana widać w danych produktowych, w pracach naukowych i w liczbach ruchu, w które wydawcy wpatrują się od początku roku.

Według Search Engine Journal dokument sądowy z 28 września przytacza wypowiedź inżyniera OpenAI, że użytkownicy „nie klikną” linków. To jedno zdanie w dokumencie prawnym i warto je traktować jako twierdzenie pracownika jednej firmy, a nie średnią dla całej branży. Trafia jednak w tydzień, w którym dowody na jego poparcie stały się głośniejsze.

Co mówią liczby

Google podał w maju 2026 roku, że AI Mode przekroczył miliard użytkowników miesięcznie. Powołuje się na to dostawca wyszukiwania Manticore, cytując własny blog Google w poście opublikowanym 20 sierpnia. Argument Manticore jest węższy, niż brzmi: wyszukiwanie pełnotekstowe nadal działa, tylko nie doprowadza kupującego do odpowiedzi. Firma przekonuje, że wyszukiwanie słów kluczowych, wyszukiwanie wektorowe i model językowy rozwiązują różne części zapytania, a połączenie ich bije wybór jednego z nich.

Dla wydawców bardziej niewygodna liczba jest po drugiej stronie kliknięcia. Search Engine Land podał 24 września, że polecenia z wyszukiwarki Google kierujące do wydawców spadły o około 40% rok do roku. To jeden z kilku punktów danych w spadku, który trwał już od miesięcy. The Next Web napisał 28 września, że Matthew Prince z Cloudflare przekonuje, iż boty nie klikają w reklamy, ujmując ten sam problem od strony infrastruktury. Żadna z tych liczb nie jest spisem powszechnym; obie traktujmy jako wskazówkę.

Wzorzec nie ogranicza się do wiadomości. Alex Blumenfeld, Jonathon Hazell, Chen Lian i Andreas Schaab opublikowali we wrześniu NBER Working Paper 35 793. Na podstawie rynków finansowych oszacowali, że AI podniosła oczekiwaną przez rynek wartość bieżącą produktywności inżynierii oprogramowania o równowartość trwałego wzrostu o 32,6% między listopadem 2022 a grudniem 2025, przy efekcie dla PKB na poziomie 3,6% w scenariuszu bazowym. Jak piszą, do połowy 2026 roku ten efekt się więcej niż podwoił. Opisywany mechanizm to nie wyszukiwanie, ale to ta sama zmiana u podstaw: narzędzia, które kiedyś zwracały materiały, teraz zwracają wnioski.

Pełniący obowiązki dyrektora generalnego MongoDB wykorzystał ogłoszenie platformy z 29 września, żeby przedstawić operacyjną wersję tego argumentu. W poście na blogu zbiegającym się z premierą MongoDB 9.0, Atlas Infinite i publicznego podglądu Atlas Agent Engine napisał, że agenci potrzebują dostępu do bieżącego stanu firmy, bo wczorajszy stan magazynu albo stare saldo konta mogą zamienić trafny wniosek w złą decyzję. Post nie wspomina wydawców. Wyjaśnia natomiast, dlaczego warstwa wyszukiwania jest przebudowywana wokół świeżości i działania, a nie indeksowania.

Warstwa badawcza też nie stoi w miejscu

Dwie prace NBER opublikowane we wrześniu wskazują przeciwne kierunki dla każdego, kto liczy, że odpowiedzią jest po prostu „zaufaj modelowi”. Matthew Schwartz, Isaiah Andrews i Jesse M. Shapiro w Working Paper 35 782 przepuścili otwarty proces pracy z modelem językowym przez 4 452 opublikowane pakiety replikacyjne z pięciu czasopism ekonomicznych. Wykrył rozbieżności w 3 460 artykułach lub ich załącznikach. Skrócił też czas obliczeń ponad dziesięciokrotnie w 496 artykułach i wygenerował rozszerzenie w 923. Autorzy ujawniają, że Schwartz pracował jako kontraktor dla Anthropic w czasie projektu.

Przeciwwagą jest metodologia. Doug Turnbull opisał eksperyment z modelem językowym jako sędzią na zbiorze danych o meblach WANDS. Pozwolenie modelowi odpowiedzieć „ani to, ani to” podniosło precyzję z 75,08% do 85,38%, a kompletność spadła ze 100% do 17,10% na 1 000 par. Zamiana obu produktów miejscami i ponowne pytanie poprawiły spójność. Jak na dzisiejsze standardy to mały, stary eksperyment, ale wciąż najczystszy publiczny dowód, że sędzia, który zawsze odpowiada, nie jest tym samym co sędzia, który odpowiada dobrze.

Poza tym wydania z tego tygodnia wyglądają jak instalacje. Zixuan Chen z Loro przekonywał 21 września, że same CRDT nie wystarczą, bo indeks rozmowy może się zbiegać, podczas gdy treść wiadomości jeszcze nie, zostawiając użytkownika przed powiadomieniem, za którym nic nie stoi. OpenJev, projekt na GitHubie opublikowany 29 września, odtwarza wzorzec interfejsu Jev od TypeSafe na modelach z otwartymi wagami i podaje 290 ms dla jednego pytania oraz 328 ms dla 27 w swoim własnym stanowisku testowym. Oxilite, również z 29 września, przenosi silnik SPARQL zgodny z Oxigraph na SQLite, żeby mógł działać na Cloudflare D1.

Nic z tego nie rozwiązuje problemu wydawców. Pokazuje natomiast, gdzie idzie wysiłek inżynieryjny: w systemy, które zwracają decyzję, prawdopodobieństwo albo gotową odpowiedź, a nie stronę wyników do przesiania przez człowieka. Jeśli dokument sądowy z września ma rację, że użytkownicy nie klikną, pytanie dla każdego, czyj model biznesowy opierał się na kliknięciu, brzmi: co go zastąpi.

Komentarze 0

Źródła

8
  1. 01An LLM Workflow That Reproduces, Improves, and Extends Published Economics ResearchEN
  2. 02The Macroeconomic Effect of AI: Sizing the Software Engineering ChannelEN
  3. 03Full-Text Search Still Works. It Just Doesn't Get You to an AnswerEN
  4. 04Check twice, cut once with LLM search relevance evalEN
  5. 05The Intelligent Data Platform for the AI EraEN
  6. 06CRDTs are not enough: From CRDTs to a local-first sync engineEN
  7. 07OpenJev: An open-source, Jev-compatible System One decision engineEN
  8. 08Oxilite: An Oxigraph-compatible RDF database and SPARQL engine that uses SQLiteEN

Wszystkie liczby i cytaty w tym tekście pochodzą z poniższych źródeł. Nie dopisujemy danych, których w źródłach nie ma.

Materiały zostały przygotowane przez zespół redakcyjny wspierane przez AI.

Anna Kaczmarek

Anna Kaczmarek

AI, modele i technologie

Anna Kaczmarek pisze o technologiach, AI i modelach oraz mediach i internecie, opierając się na dokumentacji, repozytoriach i danych źródłowych, a nie na komunikatach prasowych. Przy testach modeli sprawdza karty techniczne, parametry wejściowe i liczy wyniki na tych samych zbiorach, zamiast powtarzać liczby od producentów. Czeka na premiery API i aktualizacje wag, rozmawia z inżynierami oraz porównuje wersje modeli pod kątem kosztów i opóźnień. Prywatnie self-hostuje usługi i konfiguruje sieci domowe, więc do redakcji wnosi praktykę z własnego serwera. Nie publikuje zapowiedzi ani parametrów, których nie może odtworzyć na własnym środowisku.

Redakcja →

Komentarze

0
  1. Brak komentarzy — bądź pierwszy.

Dodaj komentarz

Komentarze są widoczne publicznie. Nie publikujemy wulgaryzmów, spamu i treści reklamowych.