OK, ma quale è meglio?
Queste differenze non significano che i risultati generati dall’intelligenza artificiale siano necessariamente “cattivi”. I ricercatori hanno scoperto che le ricerche basate su GPT avevano maggiori probabilità di citare fonti come organizzazioni aziendali ed enciclopedie per le loro informazioni, ad esempio, non citando quasi mai siti di social media.
Uno strumento di analisi basato su LLM hanno scoperto che i risultati di ricerca basati sull’intelligenza artificiale tendevano a coprire lo stesso numero di “idee” identificabili dei tradizionali 10 collegamenti principali, suggerendo lo stesso livello di dettaglio, varietà e novità nei risultati. Allo stesso tempo, i ricercatori hanno scoperto che “i motori di produttività tendono a comprimere le informazioni, a volte omettendo aspetti secondari o oscuri che la ricerca tradizionale mantiene”. Ciò era particolarmente vero per i termini di ricerca più oscuri (come nomi condivisi da persone diverse), per i quali “i risultati di ricerca organici forniscono una copertura migliore”, hanno scoperto i ricercatori.
I motori di ricerca basati sull’intelligenza artificiale hanno anche il vantaggio di essere in grado di intrecciare “conoscenze privilegiate” pre-addestrate con i dati raccolti da siti Web citati logicamente. Ciò è particolarmente vero per GPT-4o, compreso lo strumento di ricerca, che spesso non cita alcuna fonte web e fornisce un feedback diretto basato sulla sua formazione.
Ma questa dipendenza da dati pre-addestrati può diventare una limitazione quando si ricercano informazioni tempestive. Per i termini di ricerca estratti dall’elenco di query di tendenza di Google per il 15 settembre, i ricercatori hanno scoperto che lo strumento di ricerca GPT-4o spesso rispondeva con messaggi del tipo “Puoi fornire ulteriori informazioni” invece di cercare sul Web informazioni aggiornate.
Sebbene i ricercatori non abbiano determinato se i motori di ricerca basati sull’intelligenza artificiale siano complessivamente “migliori” o “peggiori” rispetto ai tradizionali collegamenti ai motori di ricerca, hanno chiesto una ricerca futura su “nuovi metodi di valutazione che considerino congiuntamente la diversità delle fonti, la copertura concettuale e il comportamento di sintesi nei sistemi di ricerca generativi”.
