Google propone le AI Overviews nei risultati di ricerca. Utilizza il modello linguistico Gemini per generare risposte basate su informazioni provenienti dal web e dal Knowledge Graph, ovvero un database che raccoglie informazioni strutturate su persone, luoghi, cose e concetti, e le relaziona tra loro per migliorare la qualità dei risultati di ricerca. Questo sistema permette a Google di comprendere meglio il significato delle query degli utenti, non solo analizzando le parole chiave, ma anche il contesto e le connessioni tra gli argomenti.
Le AI Overviews offrono risposte sintetiche e facilmente comprensibili, ideali per domande complesse. Tuttavia, gli editori web temono che questi riassunti possano ridurre il traffico ai loro siti, poiché gli utenti potrebbero non avere motivo di cliccare sui link originali.
Poi c’è Perplexity, un motore di ricerca conversazionale, utilizza modelli linguistici sviluppati da OpenAI e Anthropic per rispondere alle query in modo approfondito, creando risposte simili a documenti di ricerca e fornendo le fonti con le quali ha generato le risposte (che, tuttavia, vanno comunque verificate in quanto prodotto di un LLM che, come qualsiasi altro LLM, può produrre allucinazioni). Nonostante la qualità delle risposte, gli editori criticano il fatto che Perplexity sfrutti i loro contenuti senza fornire un riconoscimento adeguato.
Infine, c’è OpenAI, che ha integrato la ricerca direttamente in ChatGPT. Questo permette al modello di rispondere a domande complesse mantenendo il contesto delle conversazioni, particolarmente utile per ricerche che richiedono più sessioni, come la pianificazione di una vacanza. Tuttavia, i link agli editori sono meno prominenti rispetto a quelli mostrati da Google e Perplexity.
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Immagine generata tramite DALL-E 3.
