AI 검색 답변은 빠르고 맛있지만 영양가 있는 정보는 아니다

최근에 Google을 사용했는데 운이 좋거나 운이 좋지 않아 여러 링크 대신 쿼리에 대한 답변을 찾을 수 있었다면 AI 개요라는 내용을 접하게 될 것입니다.

이는 Google이 출시한 새로운 핵심 기능으로, 2021년 LaMDA 대형 언어 모델을 실험한 이후, 그리고 2023년 OpenAI의 ChatGPT 인공지능 챗봇이 두각을 나타낸 이후 널리 예상된 움직임입니다.

이 기능은 Google과 같은 검색 엔진에 통합되는 점점 더 많은 추가 기능 및 도구에 추가되는 또 다른 기능입니다.

주목할만한 예로는 검색 결과 옆의 정보 상자에 관련 사실 정보를 채우는 데 사용되는 지식 그래프 기반 지식 패널과 검색 결과에서 발췌하여 해당 페이지 링크 앞에 제공되는 추천 스니펫이 있습니다.

하지만 AI 개요의 차이점은 단순히 관련 소스에서 추출하는 것이 아니라 Google의 생성 AI 기술을 통해 백그라운드에서 생성된다는 점입니다.

회사의 목표는 표준 문서 세트나 귀하의 질문과 일치하는 답변 상자 대신 맞춤형 주문형 답변을 제공하는 것입니다.

이것은 거의 마술적이고 많은 상황에서 잠재적으로 유용해 보입니다. 결국 사람들은 주로 문서 목록이 아닌 답변을 찾기 위해 검색 엔진을 사용합니다. 하지만 그림에는 더 많은 것이 있습니다.

내 동료 Emily Bender와 나는 검색 엔진 사용자가 필요로 하고, 원하고, 갖고 있는 것이 무엇인지에 관해 글을 썼습니다. 우리는 그들이 정보뿐만 아니라 발견한 것을 발견하고 배우고 질문할 수 있는 능력도 원한다는 것을 보여주었습니다.

즉, 사용자는 다양한 상황과 목표를 가지고 있으며 이를 일련의 링크로 압축하거나 더 나쁘게는 단일 답변으로 압축하는 것이 문제가 됩니다.

나쁜 조언

이러한 AI 기능은 인터넷 및 기타 사용 가능한 소스에서 정보를 수집하고 단어를 연관시키도록 훈련된 방식에 따라 답변을 뱉어냅니다.

이에 대한 핵심 주장은 사용자의 판단, 선택 의지 및 학습 기회를 등식에서 대부분 제거한다는 것입니다.

이는 많은 검색에 적합할 수 있습니다. 지난 5년 동안 인플레이션이 식료품 가격에 어떤 영향을 미쳤는지 설명하거나 유럽연합 AI법에 포함된 내용을 요약하고 싶으십니까?

AI 개요는 많은 문서를 살펴보고 특정 답변을 추출하는 좋은 방법이 될 수 있습니다.

그러나 사람들의 검색 요구는 사실 정보로 끝나지 않습니다. 그들은 아이디어, 의견, 조언을 찾습니다. 치즈가 피자에서 미끄러지는 것을 방지하는 방법에 대한 제안을 찾고 계십니까?

Google은 소스에 접착제를 추가해야 한다고 알려줄 것입니다. 아니면 가위를 들고 달리는 것이 건강상의 이점이 있는지 궁금하십니까? 물론, 구글은 "모공을 개선하고 힘을 줄 수도 있다"고 말할 것입니다.

합리적인 사용자는 그러한 터무니없는 답변이 틀릴 가능성이 있다는 것을 이해할 수 있지만, 사실적인 질문에서는 이를 감지하기가 어렵습니다.

예를 들어, 미국 대통령의 신앙을 조사하던 중 구글의 AI 개요(AIOverviews)는 버락 오바마가 무슬림이라는 잘못된 답변을 내놨다.

이 잘못된 정보는 몇 년 전에 널리 유포되고 사실이 아님이 폭로되었지만 Google은 사용자가 그것이 잘못된 정보임을 알 수 있는 좋은 방법 없이 이를 역류했습니다.

숙제를 위해 Google을 사용하고 아프리카에서 문자 K로 시작하는 국가가 어디인지 묻는 학생은 어떻습니까? 케냐는 이 기준을 충족하지만 Google의 AI 개요에서는 그러한 국가가 없다고 잘못 대답했습니다.

Google은 AI 개요의 문제를 인정하고 이를 해결했다고 밝혔습니다. 하지만 문제는 여전히 남아 있습니다. 이 서비스를 통해 받은 답변을 정말 신뢰할 수 있습니까?

AI 답변을 피하는 방법

대안이 있습니다. 10개의 파란색 링크를 사용하면 언제든지 기존 Google 검색으로 돌아갈 수 있습니다.

Google 검색 페이지 상단의 검색 필드 바로 아래 메뉴(전체, 뉴스, 이미지, 지도, 비디오 등)에서 "더 보기"를 클릭하고 "웹"을 선택합니다.

그런 다음 수십 년 동안 해온 일을 할 수 있습니다. 최고의 결과 중 일부를 선별하고 해당 사이트 중 일부를 방문하여 스스로 결정하십시오.

약간의 작업이 필요하지만 여러 사이트를 조사하고 무언가를 지지하거나 반박할 수 있는 증거를 다시 제공합니다. 더 중요한 것은 학습, 발견, 우연의 가능성을 열어두는 것입니다.

AI 개요는 드라이브스루 창구를 통해 배달되는 패스트푸드와 같습니다. 빠르고 뜨겁고 편리하지만 가장 건강한 선택은 아닙니다.

Google의 기존 검색결과를 살펴보는 것은 앉아서 식사하는 레스토랑에서 메뉴를 살펴보고 테이블에 오르는 데 시간이 걸리는 주문을 하는 것과 같습니다.

해당 품목에 대해 서버에게 질문할 수 있으며 레스토랑에서 제공하는 음식에 대한 일부 변경을 요청할 수도 있습니다. 더 많은 주의를 기울여 맞춤화하고 제어할 수 있도록 준비되었지만 시간도 더 오래 걸리고 비용도 더 많이 들 수 있습니다.

그러나 이것이 정보를 찾는 유일한 방법은 아닙니다. 전문 검색 도구를 포함하여 Google 검색 엔진에 대한 대안이 있습니다.

학문적 요구가 있는 경우 Google Scholar, Semantic Scholar 및 CORE는 연구 논문 및 인용문을 찾는 데 유용한 장소입니다. 의료 정보를 찾고 계십니까?

PubMed, ScienceDirect 및 OpenMD를 사용해 보세요. 법적 요구에 따라 일부 서비스에는 Fastcase, Caselaw Access Project 및 CourtListener가 포함됩니다.

개인 정보 보호가 걱정되시나요? DuckDuckGo, Startpage 및 Swisscows를 확인하세요.

여전히 AI에서 생성된 답변을 원하는 경우 Google의 AI 개요 및 경쟁사인 Bing의 Copilot에 대한 대안 중 일부는 You.com 및 Komo입니다. 이는 귀하에 대해 수집하는 데이터에 대해 더 많은 투명성을 제공하고 더 나은 개인정보 보호를 제공하며 수신 거부 방법도 제공합니다. AI 모델 훈련을 위해 데이터를 수집하는 것입니다.

균형 잡힌 정보 다이어트

아마도 멋진 레스토랑에 외식하거나 매번 처음부터 모든 식사를 준비할 여유가 없을 수도 있지만, 모든 영양분을 섭취하기 위해 드라이브 스루를 거치지 않는 것이 중요합니다.

결국, 당신은 당신이 먹는 음식이며, 비슷한 맥락에서 당신은 검색하는 방법입니다.

선정적인 헤드라인과 맥락이 부족한 짧은 뉴스에 빠지기 쉽습니다. 하지만 그것이 당신을 정의하도록 놔둘 필요는 없습니다. 검색 방법의 범위를 확장할 수 있습니다.

가끔 드라이브 스루에 가서 AI 개요를 살펴보는 것도 괜찮지만, 음식과 정보 등 여러분의 필요를 충족시킬 수 있는 더 건전한 다른 방법을 찾는 것도 중요합니다.

이것에 대해 어떤 생각이 있습니까? 아래 댓글에 한 줄을 남겨주시거나 Twitter나 Facebook으로 토론 내용을 전달해 주세요.

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편집자 주: 이 기사는 워싱턴 대학의 정보 과학 교수인 Chirag Shah가 작성했으며 크리에이티브 커먼즈 라이선스에 따라 The Conversation에서 다시 출판되었습니다. 원본 기사를 읽어보세요.