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Microsoft的Google新AI搜索工具的工作状况如何?

2025-08-01 04:30:18 英文原文

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两家大型科技公司本周推出了人工智能驱动(AI)搜索栏,以激发用户如何在网络上找到信息。 

Google AI模式发射在以前在美国和印度推出后,在英国。它将平台的双子座2.5 AI模型与搜索结合在一起,让用户用语音,图片和文本提出探索性问题。该公司表示,它还可以比较产品,计划旅行并理解复杂的操作方法问题。 

微软也推出了副驾驶模式在Bing搜索栏中。它说其Copilot AI模型“阅读,编译和有关网络上可用信息的原因,然后将其以简洁的答案呈现。 

但是这些搜索栏实际上是什么,与传统搜索引擎Microsoft Bing或Google搜索有何不同? 

EuroNews的下一个团队将AI搜索服务的功能投入了测试,并使用人们可能会尝试尝试的疑问。

与AI聊天机器人的对话类似的工作

我们要求它提出有关电子自行车的建议,以提供七天的饮食计划,并为伦敦的AI工程师提供饮食限制,并介绍所有关于麻疹疫苗如何工作的观点。” 

到目前为止,两个搜索引擎都像聊天机器人一样工作。面对我们的疑问,他们开始对话,并为我们认为应该申请的电子自行车或工作提出了建议。

Google AI和Copilot都对用户正在寻找的内容进行了许多假设,以量身定制其建议。 

例如,在进餐计划提示中都假设两个搜索栏都有我们有烹饪经验,我们定期运动,而且我们没有其他饮食限制。” 

标签会影响副驾驶的建议

如果我们在Microsoft的Copilot AI中启用了“上下文线索”,则该模型根据我们打开的选项卡更改了对查询的答案。

在一个实验中,我们要求Copilot推荐伦敦的AI工程师工作。没有任何额外的选项卡,它为我们提供了与工作汇总平台Bebee的链接。凭借Glassdoor,LinkedIn,Inde and UK的工作现场Reed Open之类的标签,它只建议在这些平台上发布角色。” 

当被要求解释自己时,柯特洛特说,它包括这些角色,因为它们很可能反映您正在积极探索的内容。” 

Google AI模式不使用上下文线索。

Google AI模式的副驾驶突出显示潜在的错误信息

我们在一个更具争议性的主题上测试了平台,询问Copilot和Google AI模式以总结麻疹疫苗上的所有观点。我们之所以选择这个问题,是因为它遭受了多年在网上的多年错误信息。

我们在Copilot上进行了两次搜索:一个没有打开标签,一个带有少数网站开放的搜索,这些网站以传播医学错误信息而闻名。

在这两个答案中,Copilot首先说麻疹疫苗非常有效,同时承认可能会发生罕见的副作用。搜索引擎包括他们描述为“替代或边缘观点”的答案,例如有关疫苗给予免疫力多长时间的问题。

当被要求提供其来源时,Copilot表示,它依靠世界卫生组织,美国疾病控制与预防中心(CDC)(CDC)以及医学期刊的同行评审文章的高质量来源。

搜索引擎说,之所以选择这些来源,是因为它们经过同行评审,收集了全球数据,并发布了他们的方法论,并说没有樱桃的研究。” 

但是,随着错误信息的打开,Copilot提供了类似的答案,但包含了有关“感染或替代”观点的更多信息。

它说,它假设我们想看看这些观点,并且应该是情境化的。 

Google AI也有类似的方法。它始于科学的共识,认为如果没有,那就忽略这将是误导性的,并且可能有害。” 

它的总结确实包括一些可以被认为是对常规疫苗持怀疑态度的观点,但它以免责声明介绍了它们:包括此观点至关重要,因为它代表了公众话语的重要一部分,即使它与科学共识相矛盾。

Eunonews接下来联系了Microsoft和Google,以获取有关其模型如何确定什么是高质量来源的信息,但没有立即得到答复。” 

还没有任务处理

到目前为止,这些模型似乎是复杂的搜索引擎,而不是个人助理。当被要求制定膳食计划并在购物车中添加杂货时,Google AI不足。

同时,当微软发布其模型时,其中包括一个视频,该视频显示了Copilot Search推荐了基于用户查询的Paddle Board Company,并为该租金预订。

但是,当我们要求Copilot进行晚餐预订,医生的任命或将简历上传到工作门户网站时,Copilot说,很高兴为您提供帮助,但它没有我们想要的能力。

该公司表示,Copilot搜索的未来更新将使用户可以要求搜索栏执行此类任务。

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摘要

两家主要的科技公司Google和Microsoft推出了AI驱动的搜索栏,旨在增强网络上的用户信息检索。Google的AI模式将其Gemini 2.5模型与搜索功能相结合,通过语音,图片或文本回答复杂的查询。Microsoft在Bing骨料中的副驾驶以及有关可用在线数据的原因,以提供简洁的答案。两项服务都经过了处理特定用户查询的能力,例如电子自行车建议,进餐计划,工作聚集以及总结麻疹疫苗的观点。测试表明,AI模型对用户的需求进行了假设,基于开放式选项卡(在微软的情况下)量身定制建议,并旨在将潜在的错误信息与潜在的错误信息相关化,而不会放大。当前的功能更多地集中在信息提供而不是任务执行上,预计将来的更新可以增强这些功能。