생성 AI 검색은 Yahoo.com, Google.com, Bing.com 등에서 알고 있는 온라인 검색의 다음 반복입니다.
인공 지능(AI)은 Cortana, Siri, Google Assistant, Alexa 등과 같은 모바일 장치에서 AI 개인 비서가 출시된 이후 우리 삶에 영향을 미쳤습니다. 사물 인터넷(IoT) 장치에서 AI 사용; 집과 직장에서 많은 것을 제어할 수 있습니다.
다음으로 AI는 멀티미디어 제작 산업에 진출하여 키워드나 지침에서 이미지, 비디오, 오디오 및 텍스트와 같은 콘텐츠를 생산합니다. 오늘날 고급 AI는 비디오 및 오디오와 같은 콘텐츠를 완벽하게 편집할 수 있습니다. 간단히 말해서 AI는 어디에나 있습니다. 따라서 AI가 월드 와이드 웹에서 콘텐츠 검색에 영향을 미치는 것을 보게 될 날이 멀지 않았습니다.
목차
제너레이티브 AI 검색이란?
생성 AI 검색 개념을 이해하려면 먼저 생성 AI가 무엇인지 이해해야 합니다. 이러한 AI는 단순히 샘플 콘텐츠에서 텍스트, 이미지, 오디오, 프로그램 코드 등과 같은 콘텐츠를 생성합니다.
개발자는 기계 학습(ML) 모델을 사용하여 기계 언어의 자연 콘텐츠를 이해하도록 생성 AI를 훈련합니다. 이러한 AI는 감독, 비감독 또는 준감독일 수 있습니다.
생성 AI 모델
Generative AI는 다양한 ML 모델을 사용하여 AI 프로그램, 챗봇 또는 가상 도우미를 교육합니다. 이러한 모델 중 일부와 그 결과는 다음과 같습니다.
생성 대. 차별적 모델
AI 교육을 위한 판별 모델에서 인간 감독자는 입력 샘플에서 둘 이상의 개체 간의 차이점을 학습하도록 AI를 교육합니다. 예를 들어, AI에 10가지 다른 동물의 이미지 10개를 입력으로 제공하면 기본 판별 모델이 모든 동물을 성공적으로 구별하는 데 도움이 됩니다.
반면, 생성 모델은 AI가 반 감독 또는 감독 없이 샘플 데이터를 참조하는 객체를 생성하도록 도와줍니다. 생성 기계 학습 모델은 AI가 입력 데이터를 이해하고 신경망 메모리에 이해를 보존하여 유사한 문제가 발생할 경우 미래에 이 경험을 호출할 수 있도록 도와줍니다.
생성적 적대 신경망(GAN)
이 기계 학습 알고리즘은 AI 훈련을 위한 생성 모델과 차별 모델을 모두 결합합니다. 여기에서 생성 모델은 키워드, 질문 등과 같은 입력 벡터에서 샘플을 생성합니다.
그런 다음 판별 모델은 생성된 샘플이 가짜인지 원본 입력인지 식별해야 합니다. 그것이 가짜라면, 생성 모델은 작업에 대해 재작업하여 차별 모델에 대한 또 다른 출력을 생성합니다. 그것은 생성 모델이 구별 모델이 더 이상 원래 입력과 구별할 수 없는 가짜를 만들 수 있을 때까지 반복됩니다.
변압기 기반 모델
ML용 변환기 모델은 입력 벡터를 시퀀스별로 분석하는 심층 신경망입니다. 그런 다음 출력이 무엇인지 예측합니다. 예를 들어, 일련의 관련 없는 단어로 변환기를 제시하면 단어를 분석하고 빈칸을 채울 수 있는 선행 또는 후속 단어를 예측하고 관련 없는 단어를 의미 있는 문장으로 변환합니다.
변환기에서 인코더는 입력 시퀀스에서 모든 기능 또는 데이터 포인트를 추출하여 입력 벡터로 변환합니다. 그런 다음 디코더는 입력 벡터를 분석하고 데이터에서 컨텍스트를 만들고 출력 시퀀스를 생성합니다.
아래에 설명된 것과 같은 성공적인 변환기 기반 AI 모델이 많이 있습니다.
- Generative pre-trained transformer model 3, 일명 ChatGPT
- 대화 응용 프로그램용 언어 모델(LaMDA), Google Transformer에 구축
위의 모든 모델을 사용하여 AI 개발자는 이미지, 텍스트, 설명, 오디오 등과 같은 간단한 입력에서 다음을 수행하거나 생성할 수 있는 많은 기능적 생성 AI 프로그램을 성공적으로 만들었습니다.
- 웹사이트, 잡지, Google 이미지 검색 등의 입력을 참조하여 존재하지 않는 인간의 이미지를 생성합니다.
- 스케치에서 실제 이미지 생성
- 한 예술에서 다른 예술로 예술적 또는 창의적인 스타일을 전송
- MRI에서 CT 스캔을 입력으로 합성
- OpenAI의 달이 AI는 텍스트만으로도 뛰어난 이미지를 생성할 수 있습니다.
- DeepMind, Amazon Polly 등 AI는 텍스트에서 사람의 음성을 생성할 수 있습니다.
- Apple이 인수한 AI Music은 저작권이 없는 대중 음악을 사운드트랙으로 변환할 수 있습니다.
이제 생성적 AI 검색은 웹에서 정확한 콘텐츠를 제공하기 위한 AI의 모든 도구와 기술의 조합입니다. 이러한 AI 기반 검색 기능을 사용하면 Google, Bing, Yahoo 등 검색 엔진에서 생성한 수백만 개의 제안을 통해 검색할 필요가 없습니다.
생성 AI 검색은 ChatGPT가 작동하는 것처럼 한 화면에 이미지, 비디오 및 텍스트와 같은 다양한 지원 콘텐츠가 있는 온라인 소스의 콘텐츠를 게시하거나 소비할 준비가 된 것을 보여줍니다.
생성 AI 검색은 일반 온라인 검색과 어떻게 다른가요?
1990년 9월 10일 Archie 검색 엔진이 출시되었을 때부터 알고 있듯이 웹 사이트 검색은 생성 AI 검색이 대중화되고 쉽게 접근할 수 있게 되면 완전히 바뀔 것입니다.
정기적인 월드 와이드 웹 검색은 수동 온라인 조사 프로세스입니다. 여기에서 검색 엔진의 검색 상자에 질문이나 키워드를 입력해야 합니다. Google, Yahoo, Bing 등과 같은 검색 엔진 공급자는 일부 독점 논리에 따라 원하는 콘텐츠가 포함된 결과 웹사이트를 평가합니다.
예를 들어 관련 틈새 시장에 대한 웹사이트의 권한, 독자층, 웹사이트 페이지 품질 등입니다. 그런 다음 검색 엔진은 검색에 대해 각 웹사이트에 순위를 지정하고 순위에 따라 모든 웹사이트를 표시합니다. 예를 들어 순위가 1인 웹사이트는 검색 엔진 결과 페이지의 맨 위에 표시됩니다.
간단히 말해서 일반 온라인 검색 엔진은 콘텐츠를 생성하지 않습니다. 그들은 여러 웹사이트의 콘텐츠를 신디케이트할 뿐입니다. 검색 결과를 클릭하면 특정 웹 사이트로 바로 이동합니다.
그러나 생성 검색이 시작되면 제한된 콘텐츠를 얻을 수 있습니다. 기본 AI는 모든 검색 결과를 분석하고 사용자 지정 콘텐츠를 생성한 다음 웹 브라우저를 사용하여 사용자에게 표시합니다. 생성 AI가 표시하는 콘텐츠를 제작하는 데 사용한 소스에 대한 링크가 있을 수 있습니다.
생성 AI 검색이 온라인 검색의 새로운 표준이 되면 다음과 같은 추가적인 차이점을 기대할 수 있습니다.
- 검색 쿼리의 출력 콘텐츠는 생성 AI 검색 모델을 만든 회사의 양극화에 따라 크게 달라집니다.
- 일부 학파는 ABC 도구보다 XYZ 생성 AI 검색 도구를 선호합니다. 따라서 온라인 검색 기반 작업에서 이상 현상이 증가할 것입니다.
- 이러한 검색 도구는 때때로 유사한 콘텐츠를 제공할 수 있으며 게시자는 자신의 웹사이트에 표절 콘텐츠를 업로드할 위험이 있습니다.
- 검색 결과는 직관적이고 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 등과 같은 다양한 형식의 관련 콘텐츠로 채워집니다.
- 방해 요소가 없는 ChatGPT와 같은 인터페이스에서 콘텐츠를 받으면 웹 사이트 방문 및 웹 광고와의 상호 작용을 중단합니다.
- 온라인 조사 노력이 크게 줄어듭니다. 더 이상 여러 웹 페이지를 읽고 자신의 콘텐츠를 작성할 필요가 없습니다.
- AI 개발자는 새로운 AI 기반 온라인 광고 및 기타 수익 모델을 제시하여 운영 수익을 높일 것입니다.
- 웹 검색에 방해가 덜 되므로 검색 품질이 많이 떨어질 수 있습니다.
- 콘텐츠를 상업적 목적으로 사용하려면 재능 있고 전문적인 온라인 리서치 전문가 및 데이터 분석가를 고용하여 AI로 제작된 콘텐츠를 분석해야 합니다.
- 그러한 AI 기반 웹사이트 검색이 소스 웹사이트에 다시 연결되고 해당 웹사이트에 신용을 부여하는 방법에 대한 명확한 지침은 없습니다. 이러한 AI는 참조 콘텐츠에 의존하지 않고 콘텐츠를 생성할 수 없기 때문에
다음으로 제너레이티브 AI 검색이 검색 엔진에 미치는 영향을 살펴보겠습니다.
제너레이티브 AI 검색이 검색 엔진에 미치는 영향
아래에서 생성적 AI 검색의 발전이 기존 검색 엔진에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 알아보십시오.
- Google, Yahoo, DuckDuckGo, Brave와 같은 검색 거인의 인기는 많이 떨어질 것입니다.
- 검색엔진에서 거둬들인 광고수익도 크게 줄어
- 자유롭고 공정한 웹 검색 결과에 영향을 미치고 웹 사이트 소유자가 페이지의 콘텐츠를 표시하기 위해 생성 AI 검색 공급자에게 비용을 지불하는 새로운 수익원이 생겨날 것입니다.
- 사용자가 다른 웹 페이지에서 필요한 콘텐츠를 얻을 수 있기 때문에 웹 사이트에서의 발자국은 많이 줄어들 것입니다.
이제 생성적 AI 검색을 사용하는 일부 검색 엔진을 살펴보겠습니다.
생성 AI 검색을 사용하는 검색 엔진
검색 엔진 회사는 AI 기반 생성 검색이 미래라는 것을 이미 알고 있습니다. 따라서 다양한 검색 대기업이 AI 검색 엔진을 위한 프로토타입과 베타 테스트를 시작했습니다. 지금 사용할 수 있는 몇 가지 AI 기반 검색 엔진을 아래에서 찾으십시오.
#1. 빙
Microsoft는 ChatGPT 개발자 OpenAI를 인수하는 데 그치지 않았습니다. AI 기능으로 Bing 검색을 향상시키기 위해 OpenAI의 독점 기술과 라이선스를 사용했습니다. 개정된 제품은 일반적으로 새로운 Bing으로 알려져 있습니다.
검색 엔진은 실제 질문에 대한 완벽한 답변을 제공합니다. 더 이상 키워드 기반 웹 사이트 순위 지정 및 상위 순위 웹 사이트의 데이터 수동 스크러빙이 필요 없습니다. 당신이 일하거나 비즈니스를 하는 도메인의 전문가와 문자 및 메시지를 주고 받는 것처럼 검색 엔진과 채팅할 수도 있습니다.
검색 엔진 채팅을 통해 기본 생성 AI 모델이 제공하는 검색 결과를 미세 조정하기 위해 최대 5개의 후속 질문을 할 수 있습니다. 새로운 Bing은 단순히 온라인 웹 결과를 얻기 위한 것이 아닙니다. 또한 다음과 같은 경우에도 도움이 될 수 있습니다.
- 다양한 주제 및 틈새 도메인에 대한 팁 얻기
- ChatGPT와 같은 생성 AI의 도움으로 창의적인 콘텐츠 제작
- 직관적이고 정확한 검색 결과를 얻을 수 있으므로 광고 및 클릭 유도 문안 팝업으로 인해 주의가 산만해지지 않고 신속하게 업무에 착수할 수 있습니다.
#2. Google
Google 검색은 수년 동안 AI 검색 도구를 활용해 왔습니다. RankBrain은 Google이 2015년에 웹사이트 순위를 매기기 위해 사용한 최초의 AI 도구입니다. 이 AI는 검색 결과를 해석하고 순위 계층 구조의 최상위에서 관련 웹사이트의 순위를 매깁니다.
Google이 검색 엔진에서 사용하는 다른 AI 프로그램은 다음과 같습니다.
- 신경망 일치는 검색 엔진이 검색어와 페이지의 관련성을 파악하는 데 도움이 됩니다.
- 자연어 처리 사전 훈련을 위한 트랜스포머 또는 BERT의 양방향 인코더 표현
- 휴대폰 또는 태블릿 카메라를 사용하여 물체를 검색하는 Google 렌즈
- 웹 결과에 대한 COVID-19 백신 정보에 대한 멀티태스킹 통합 모델 또는 MUM
#삼. 너
귀하는 생산 준비가 된 AI 검색 엔진 도구입니다. 사용자는 이를 사용하여 아래와 같이 풍부한 검색 결과를 얻을 수 있습니다.
- SERP 상단에 앱, 도구 및 결과의 수가 표시됩니다.
- People Also Ask 결과 팝업이 오른쪽 패널에 나타납니다.
- YouChat에 대한 제안 받기
- Reddit과 같은 권위 있는 소셜 미디어의 상위 토론 카드를 보여줍니다.
- 사용자는 동일한 검색에 더 많은 쿼리를 추가할 수도 있습니다.
현재 다음과 같은 AI 검색 제품을 제공합니다.
#4. 니바
Neeva는 AI 기반 온라인 조사 또는 웹사이트 검색 도구입니다. 검색 결과 페이지에서 광고를 생략하여 산만하지 않은 결과를 얻는 데 도움이 됩니다. Neeva 검색 상자에 폐쇄형 질문을 입력합니다. 질문에 대한 거의 완벽한 단계별 답변을 제공합니다. 더 이상 Google 검색에서 검색결과 위에 광고가 표시되지 않습니다.
Neeva는 가입자가 자금을 지원하는 온라인 검색 도구입니다. 정기적인 온라인 검색을 위해 앱을 사용하는 대중으로부터 수익을 얻습니다. 구글처럼 광고 수익에 의존하지 않습니다. 따라서 지불할 때 상황에 맞는 검색 결과로 더 나은 서비스를 제공할 것으로 기대할 수 있습니다.
저자의 메모
Generative AI 기반 검색 엔진은 온라인 연구에 문제가 될 수 있습니다. 이 회사들이 특정 웹사이트나 퍼블리셔의 콘텐츠를 홍보하기 위해 지불금을 받아 수익 창출 계획을 시작하자마자 온라인 검색은 매우 편향될 것입니다.
AI 검색 엔진 개발자는 컨소시엄을 구성하여 자유롭고 공정한 검색 관행을 보장하기 위한 윤리적 관행 초안을 작성해야 합니다.
지금까지 제너레이티브 AI 검색의 정의, 기존 웹 사이트 검색 개념과의 차이점 및 영향에 대해 자세히 논의했습니다. 또한 웹 사이트 조사에 소요되는 시간을 최소화하면서 뛰어난 콘텐츠를 얻을 수 있는 생성 AI 검색 도구의 새로운 예를 살펴보았습니다.
이 기사는 AI 기반 검색을 사용해야 하는지 여부를 이해하는 데 도움이 됩니다. 그러나 World Wide Web의 생성적 기계 학습 기반 AI 검색이 새로운 트렌드가 될 것입니다.
다음으로 ANI(Artificial Narrow Intelligence)를 확인하십시오.