Ş­a­ş­k­ı­n­l­ı­k­,­ ­B­a­r­d­,­ ­Y­a­r­d­ı­m­c­ı­ ­P­i­l­o­t­.­ ­ ­B­u­,­ ­a­r­a­m­a­ ­m­o­t­o­r­l­a­r­ı­n­ı­n­ ­g­e­l­e­c­e­ğ­i­d­i­r­.­ ­ ­R­e­h­b­e­r­i­m­i­z­

Aslında küçük bir avuç teknoloji meraklısı olan ve artık neredeyse yalnızca bu şekilde çevrimiçi bilgi arayanlar var.
Yapay zeka aracılığıyla.
Bazı uzmanlar buna aramanın geleceği diyor. Yararlı yanıtlar ve bilgiler bulmak için klasik arama motorunu (neredeyse her zaman Google) kullanmak yerine yeni üretken yapay zeka araçlarını kullanın. Amaç: sonuca ulaşmada daha hızlı olmak, aynı zamanda klasik motorlarla imkansız olan şeyleri yapabilmek. Birkaç gün önce yayınlanan bir Gartner raporu, 2028 yılına kadar insanların yarısının motorlar yerine yapay zeka aracılığıyla arama yapacağını tahmin ediyor. Belki abartı olabilir ama yine de yeni bir dönemin başlangıcında olmamız muhtemel. Gerçek şu ki, tüm büyük isimler bunu hedefliyor, hatta yeni özellikleri geleneksel motorlara güçlü (Microsoft) veya ihtiyatlı (Google) bir şekilde entegre ediyorlar.
Yenilik o kadar yıkıcı ki, yeni girenler için de bir alan yaratılıyor. Bunlar arasında Jeff Bezos (Amazon’un yaratıcısı) ve üretken yapay zekaya güç veren çip devi Nvidia’nın yatırım yaptığı girişim Perplexity AI öne çıkıyor.
Bu “arama 2.0″ın (bazılarının dediği gibi) ne kadar iyi olduğunu anlamak için Perplexity AI’yi Google Bard ve Microsoft’un Copilot’una karşı test ettik. Hepsi ücretsiz araçlardır.
Genel görüş, evet, geleneksel yönteme kıyasla birçok araştırma için zaman tasarrufu sağladığınız yönünde. Farklı arama sonuçlarını bir araya getirmek yerine, doğrudan bilgi içeren “hazır yemek” var. Ancak bu sonuçların derinlemesine analizi için yapay zekanın bize söyledikleriyle yetinemeyeceğimiz ve daha sonra kaynaklara başvurmamız, başka yönlendirmeler yapmamız ve hatta geleneksel motora dönmemiz gerektiği de doğrudur. Kısacası yapay zekanın sunduğu şeyler bazen yeterli olabiliyor; diğer zamanlarda daha karmaşık araştırmalar için yararlı bir başlangıç ​​noktasıdır.

Turist araştırması

Kanıtlanmış araştırmanın ilk örneği. “Bana 12-14 Ağustos tarihleri ​​arasında Atina’da görülecek en iyi yerleri ve ardından önümüzdeki beş gün boyunca küçük çocuklu bir aileye uygun, güzel denizi olan bir ada önerin.” Bir motorda bu, farklı sitelerin bize söylediklerini karşılaştırmak ve ihtiyaçlarımıza uygun bir eşleşme bulmaya çalışmak anlamına gelir.

Yapay zekanın nasıl çalıştığını görelim.

Şaşkınlık her şeyden önce ilgi alanlarımızı daha iyi anlamak, ipucunu hassaslaştırmak için bize bir soru sorar. Bu yapay zekanın özel özelliklerinden biridir. Bir diğeri, yapılan araştırmayı üçüncü taraflarla paylaşma ve böylece daha sonraki iyileştirmeler için üzerinde birlikte çalışmamıza izin verme olasılığıdır. Kısacası araştırma, birden fazla kişiden gelen yönlendirmelerle ortak bir iş haline geliyor. Turizm için Perplexity bize Atina’nın başlıca turistik mekanlarını ve çocuklar için önerilen plajları içeren bir sayfa sunuyor. Ne yazık ki aynı zamanda “daha büyük çocuklar için kilometrelerce yürüyüş parkuruyla başka ilginç bir seçenek” öneriyor. Şans eseri küçük olduklarını yazmıştık. CoPilot daha sentetiktir ancak daha hassastır. Atina’da üç seçenek ve küçük çocuklara uygun aktivitelerle birkaç plaj.Daha kapsamlı Bard ve aynı zamanda kesin. Hatta bizim için bir güzergah bile oluşturuyor (1. gün: Atina’ya varış, ziyaret… vb.). Ayrıca küçük çocuklarla seyahat etme konusunda tavsiyeler de verir. Ayrıca cevaba görseller de eklenir. Bu arayışın kazananı o.

Ürün araştırması

İhtiyaçları değiştirelim. Bir çift koşu ayakkabısı almak istiyoruz. Burada Google’da bile, özel ihtiyaçlarımıza en uygun olanları anlamak için muhtemelen farklı arama sonuçlarını ve ürünleri karşılaştırmak zorunda kalırız. “Bana haftada yaklaşık 50 km, 10 ila 12 km arası seanslarla asfaltta antrenman yapmaya uygun bir çift koşu ayakkabısı ve nereden satın alabileceğimi önerin. Geniş ayak. Nötr destek. Koşmanın amacı maksimum performans değil sağlıktır”. Precise Perplexity, modeller öneriyor ve tartışıyor; üstelik konuyla ilgili tavsiyelerde bulunuyor. Sentetik, her zamanki gibi, Copilot, hatta çok fazla; üstelik pek de uygun olmayan, hız arayanlara daha uygun tavsiyeler veriyor. Bu nedenle bu araştırma için reddedildi. Yanıtı satın alınacak ayakkabı reklamlarıyla tamamlayın. Bard aynı zamanda kısa ve öz fakat Copilot’tan daha kesindir ve aynı zamanda önerilen ayakkabıların nereden satın alınabileceği konusunda en fazla fikri sunan kişidir. Şaşkınlık yapay zekası kazanır.

Tıbbi araştırma

Şimdi çok çetrefilli bir konuyu ele alalım. “Hastalıkların başlangıcını otoyola yakınlıkla ilişkilendiren çalışmalar var mı?”. Kaynaklara (çalışmalara) bağlantılar içeren Perplexity’nin yarım sayfası iyi bir başlangıç ​​noktasıdır ve hatta evet, bir korelasyon olduğuna dair genel bir onay almak için yeterli olabilir. Bard da bunu doğruluyor ancak çalışmalardan alıntı yapmıyor. Ona başka bir soru sormamız gerekiyor ve o da bizim için bunları listeliyor. Ancak bağlantılar olmadan (biz de dahil etmemizi istedik). Copilot çok kısa ve öz, çalışmalara atıfta bulunmuyor ancak korelasyonu doğrulamak için Veronesi Vakfı’na bağlantı veriyor. Kazanan: Perplexity AI. Google’daki bir aramayla karşılaştırıldığında bile, aslında burada yalnızca ilk sonuç, tam olmasa da, hemen bir yanıt sunuyor (bir Odak makalesi). Diğer sonuçlar ya konuyla ilgili değildir ya da tekniktir (doğrudan çalışmadır), üzerinde çalışılacaktır.