我們很高興能將最先進(jìn)的、生成式的人工智能帶到谷歌搜索。幾十年來，人工智能一直在幫助谷歌搜索，使我們能夠重新想象人們?nèi)绾闻c信息互動(dòng)并發(fā)現(xiàn)信息，提高搜索結(jié)果的質(zhì)量和相關(guān)性，能夠支撐一個(gè)健康的開放網(wǎng)絡(luò)。事實(shí)上，我們將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用至Google產(chǎn)品中的案例最早可以追溯到二十多年前。早在2001年，我們就推出了早期的拼寫糾正系統(tǒng)，它幫助人們更快地獲得相關(guān)的結(jié)果，即使搜索詞中包含拼寫錯(cuò)誤或詞匯錯(cuò)誤。

近年來，人工智能方面的突破顯著改進(jìn)了搜索功能。2019年，我們將BERT（Bidirectional Encoder Representations from Trans-formers）引入搜索排名，使搜索質(zhì)量迎來巨大的飛躍。BERT不再逐個(gè)地理解詞語，而是幫助搜索引擎理解詞語在特定語境中的含義，引導(dǎo)人們能夠提出更長、更接近對(duì)話式的查詢，并獲得更相關(guān)、更有幫助的結(jié)果。

此后，我們?cè)贕oogle搜索中應(yīng)用了更加強(qiáng)大的大型語言模型（LLMs），比如我們的多任務(wù)統(tǒng)一模型（MUM）——這是一個(gè)比BERT強(qiáng)大1000倍的模型，經(jīng)歷了75種不同的語言和多種任務(wù)訓(xùn)練，并且支持多模態(tài)。MUM已經(jīng)在Google搜索的數(shù)十個(gè)功能中得到應(yīng)用，以提高搜索質(zhì)量并幫助我們以全新的方式理解和組織信息。例如，我們應(yīng)用MUM來幫助人們?cè)谝曨l中找到相關(guān)主題，即使這些視頻并沒有明確提及該主題。

但我們只是觸及了生成式人工智能的冰山一角。這些模型將增強(qiáng)谷歌搜索，徹底改變?nèi)藗兘佑|信息的方式。我們正在通過我們的 Search Labs 項(xiàng)目來探索其未來的可能性，這次我們從SGE（生成式搜索體驗(yàn)）開始嘗試。

在本文中，我們概述了我們是如何設(shè)計(jì)SGE的——它是什么，它如何運(yùn)作，以及我們?nèi)绾瓮瓿闪碎_發(fā)應(yīng)用。我們對(duì)SGE的探索將隨著我們?cè)趯?shí)驗(yàn)室中的不斷研究、學(xué)習(xí)總結(jié)經(jīng)驗(yàn)和用戶反饋而不斷發(fā)展。要報(bào)名參加Search Labs，請(qǐng)?jiān)L問labs.google.com/search，該英文網(wǎng)站目前僅對(duì)美國地區(qū)開放。

SGE是利用生成式人工智能改造Google搜索體驗(yàn)的前期步驟。當(dāng)人們使用SGE時(shí)，將會(huì)注意到他們的搜索結(jié)果頁以一種全新的方式排列了熟悉的網(wǎng)絡(luò)結(jié)果，這會(huì)幫助他們從單次搜索中獲得更多信息。

?提出你從未想過能得到回答的全新問題類型

?快速了解某個(gè)主題的情況，并提供相關(guān)結(jié)果的鏈接，以便進(jìn)一步探索

?在新的對(duì)話模式中自然地提出后續(xù)追問問題

?更輕松地完成任務(wù)，比如通過Google搜索碰撞出創(chuàng)意和初步思路

SGE植根于Google搜索引擎的基礎(chǔ)之上，因此它將不斷地把搜索者與網(wǎng)絡(luò)上豐富而有活力的內(nèi)容聯(lián)系起來，并力爭提供最高的信息質(zhì)量。

SGE會(huì)在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候生成AI快照，考慮并整合各種重要因素，以幫助人們快速了解搜索結(jié)果的相關(guān)洞察和關(guān)鍵信息。

人們可以將這些快照作為跳板，從中探索網(wǎng)絡(luò)上更大范圍的內(nèi)容和觀點(diǎn)。也可以根據(jù)快照中與信息相印證的資源鏈接檢查信息并進(jìn)一步探索。上述操作使得人們可以深入挖掘和找到出版商、創(chuàng)作者、零售商、企業(yè)等各種內(nèi)容，并利用找到的信息來推進(jìn)他們的工作。

人們可以點(diǎn)擊“追問（ask a follow up）”或點(diǎn)擊快照下方提供的下一步來開啟新的對(duì)話模式。在對(duì)話模式中，人們可以隨意詢問谷歌更多關(guān)于自己所探索話題的細(xì)節(jié)。除了AI生成的簡潔信息快照外，人們也可以夠通過其他資源鏈接進(jìn)行更加深入的探索。

對(duì)話模式尤為適用于后續(xù)問題以及更加復(fù)雜多變的信息之旅。對(duì)話模式利用AI來掌握用戶何時(shí)搜索與之前問題相關(guān)的內(nèi)容，保留相關(guān)內(nèi)容并重新闡述問題，以便更好地反映用戶搜索意圖。在對(duì)話模式中，人們會(huì)看到SGE下方的搜索結(jié)果在整個(gè)對(duì)話過程中不斷變化，因此人們可以輕松從全網(wǎng)搜索出最相關(guān)的內(nèi)容。

SGE也將助力于垂直領(lǐng)域相關(guān)的信息之旅，如購物和本地搜索，因?yàn)樗鼈兺卸鄠€(gè)角度或維度可以探索。例如，在購物方面，SGE可以生成相關(guān)產(chǎn)品推薦，使人們能更快、更容易地做出深思熟慮后的購買決定。

在產(chǎn)品搜索方面，SGE會(huì)生成包含有用因素的快照和一系列產(chǎn)品選項(xiàng)。SGE還提供含有最新評(píng)論、評(píng)級(jí)、價(jià)格和圖片的相關(guān)產(chǎn)品描述。這種最新的產(chǎn)品信息基于谷歌購物圖譜（ Google’s Shopping Graph），它是世界上最全面的產(chǎn)品數(shù)據(jù)集，涵蓋了不斷更新的產(chǎn)品、賣家、品牌、評(píng)論和庫存等信息。

同樣的，SGE也將提供當(dāng)?shù)叵嚓P(guān)背景信息，利用AI技術(shù)幫助人們可以比較和探索不同選擇。

隨著谷歌搜索注入生成式AI的力量，谷歌搜索廣告也將繼續(xù)發(fā)揮其關(guān)鍵作用。谷歌搜索廣告可作為有用信息的額外來源，同時(shí)也可以幫助人們發(fā)現(xiàn)數(shù)以百萬計(jì)的線上企業(yè)。

有了SGE，谷歌搜索廣告將繼續(xù)出現(xiàn)在整個(gè)網(wǎng)頁的專用廣告位上。在這種全新的體驗(yàn)中，廣告商們有機(jī)會(huì)在搜索之旅中接觸到潛在客戶。隨著進(jìn)一步的學(xué)習(xí)，我們也將測試和優(yōu)化廣告體驗(yàn)。

我們一直致力于提高廣告透明度，將廣告與自然搜索結(jié)果區(qū)分開來。我們的搜索廣告將繼續(xù)采用業(yè)界領(lǐng)先的廣告標(biāo)簽，這種標(biāo)簽清晰透明，并用黑色粗體字標(biāo)出“Sponsored”表示為廣告。

這些新的生成式AI技術(shù)可以幫助人們以更有創(chuàng)意的方式探索信息之旅，不僅包括尋找信息，還包括利用這些信息。我們堅(jiān)信，這對(duì)人們?cè)谛畔⒅弥蝎@得更多創(chuàng)造性體驗(yàn)大有裨益，比如搜索新的電動(dòng)自行車并在社交媒體上為其撰寫一篇優(yōu)質(zhì)社媒推文。

雖然SGE擅長信息和創(chuàng)造性應(yīng)用，但用戶一開始也會(huì)注意到創(chuàng)意用途方面的限制，因?yàn)槲覀兏幼⒅匕踩唾|(zhì)量問題。隨著時(shí)間的推移，我們?cè)谔嵘|(zhì)量的同時(shí)也將繼續(xù)增強(qiáng)創(chuàng)造力。

我們?cè)诠雀杷龅囊磺卸际且詮V泛的用戶研究為基礎(chǔ)。為了讓搜索用戶界面更加方便實(shí)用，多年來我們不斷對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。為了以用戶友好的方式將AI引入谷歌搜索，我們將SGE打造為一種綜合性體驗(yàn)，將其應(yīng)用于我們所了解的用戶行為中。AI快照擁有易于訪問的資源和易于識(shí)別來源鏈接的用戶界面，人們能以此在電腦和手機(jī)上進(jìn)一步探索，將生成式AI的力量直接運(yùn)用于谷歌搜索。此外，我們通過精心設(shè)計(jì)的喚醒功能和向用戶展示如何使用這種新模式的高亮狀態(tài)，幫助用戶轉(zhuǎn)換到對(duì)話模式。例如，在對(duì)話模式中，用戶可以看到AI是如何將查詢到的上下文及后續(xù)內(nèi)容整合在一起并重新展示。

在幫助人們理解SGE是一種與谷歌搜索交互的新方式方面，顏色也發(fā)揮了重要作用。例如，AI快照的顏色會(huì)根據(jù)搜索內(nèi)容發(fā)生變化，而這種顏色的利用方式也將在未來幾個(gè)月內(nèi)不斷發(fā)展，以便更好地反映特定搜索類型和意圖。

下期我們接著繼續(xù)了解如何負(fù)責(zé)任地應(yīng)用生成式AI，以及目前SGE所面臨的局限和對(duì)未來的探索思考。