DuckDuckGo涉足人工智能搜索

　　注重隐私的搜索引擎DuckDuckGo继微软和谷歌之后，成为最新的老牌搜索公司，在生成性人工智能的潮流中崭露头角。该公司今天宣布推出人工智能驱动的总结功能，名为DuckAssist，可以直接为用户回答直接的搜索查询。
　　DDG表示，它借鉴了ChatGPT制造商OpenAI和Anthropic的自然语言技术，Anthropic是一家由前OpenAI员工创立的人工智能初创公司，为自然语言总结能力提供动力，并结合其自身对维基百科和其他参考网站的主动索引，用来获取答案（不列颠百科全书是它提到的另一个来源）。
　　创始人GabeWeinberg告诉媒体，目前DuckAssist使用的资源是99以上的维基百科。但他指出，该公司正在试验如何纳入其他来源，以及何时使用它们这表明它可能寻求根据查询的背景来调整来源（因此，例如，一个与新闻有关的专题搜索查询可能由DuckAssist从可信的新闻媒体获取信息来更好地回应）。因此，DDG将如何发展这一功能以及它是否可能，例如，寻求与参考网站建立伙伴关系，还有待观察。
　　在推出时，DuckAssist只通过DDG的应用程序和浏览器扩展来使用，但该公司表示，它计划在未来几周向所有搜索用户推广。该测试版功能是免费使用的，不需要用户登录就可以使用。它目前只提供英文版本。
　　根据Weinberg的说法，DDG正在（目前）使用人工智能模型来支持自然语言总结。OpenAI的Davinci模型和Anthropic的Claude模型。他还指出，DDG正在试验OpenAI最近宣布的新Turbo模型。
　　值得注意的是，DDG的搜索引擎已经有了一个即时回答功能，对于某些类型的查询会被触发，也会直接在通常的链接列表上方提供答案。（例如，如果你要求搜索引擎对基本计算进行汇总，显示当前月份的日历，或者要求提供事实性信息片段，就会出现这种情况）。
　　然而，DDG表示，加入生成性人工智能总结，使其能够扩大以这种方式直接回答的查询数量将生成性人工智能加入这里的组合称为完全集成的即时回答。
　　Weinberg告诉我们：与其他即时回答相比，两个主要的好处是，DuckAssist的回答将更直接地响应用户的问题，而且DuckAssist可以回答明显更多的问题。DuckAssist背后的生成性人工智能为特定的查询生成新的文本，而标准的即时回答一般是拔出引号。通过这种方式，DuckAssist可以更直接地响应查询，快速浮现埋藏在文章中的信息，并从多个维基百科片段中综合信息。因此，它可以回答更广泛的问题。
　　DuckAssist旨在帮助搜索引擎的用户更快速地找到事实信息，因此，它只在技术评估它可以帮助处理特定查询时作为一个选项出现。
　　DDG解释说：如果你在任何DuckDuckGo应用程序或浏览器扩展中搜索一个问题，而DuckAssist认为它可能能够从维基百科中找到答案，你可能会在搜索结果的顶部看到一个魔杖图标和问我按钮。
　　如果一个答案以前被另一个DDG用户征求过，该公司说它会自动显示。但它也指出，如果用户不希望被人工智能生成的摘要所影响，他们可以在设置中选择禁用即时答案（包括DuckAssist）。
　　Weinberg说，该功能通过使用人工智能生成新的自然语言答复，基于维基百科文章的特定相关部分，DDG通过自己的扫描来源提供这些答复。（他指出，DDG正在使用自己的索引技术，从维基百科中识别相关的文本块，然后要求模型以直接响应查询的方式格式化答案）。
　　准确性是生成式人工智能应用的一个关键问题鉴于该技术可能容易编造信息，而以自然语言包装的自动输出尽管没有经过事实核查，但听起来却非常权威。
　　关于这一点，Weinberg说，DuckAssist的设计是为了提高它给出正确答案的概率，同时也向用户提供答案是自动化的信息，并将他们指向参考来源，在那里他们可以做自己的事实核查（也就是说，如果事实证明DuckAssist更像是一个屁股而不是一个助手）。
　　他说：搜索引擎的工作是快速浮现可靠的信息。我们设计DuckAssist的方式是利用自然语言技术的优势，同时试图增加它在搜索结果中出现时给出正确答案的概率。我们通过有意限制DuckAssist总结的来源来做到这一点。目前，DuckAssist只从维基百科和少数几个相关来源（如大英百科）中提取答案。这大大限制了DuckAssist产生不正确信息或幻觉的可能性，即人工智能工具随机编造信息。
　　尽管如此，我们知道它不会100正确！例如，如果我们没有提供最相关的文本给人工智能进行总结，或者如果维基百科本身有错误。在任何情况下，我们都会将每个答案标记为没有独立检查过的准确性，并提供一个链接到最相关的维基百科文章，以获得更多信息。
　　在隐私方面，DDG承诺这种人工智能搜索功能是匿名的，并且根据其标题的隐私承诺，进一步强调不会与任何与之合作的第三方分享数据，以将生成性人工智能能力整合到其搜索引擎中。（在博客文章中，Weinberg还明确指出，用户的匿名搜索不会被用于训练其供应商的人工智能模型）。
　　它要求用户对DuckAssist摘要的质量进行反馈，通过显示在所有DuckAssist答案旁边的反馈链接，作为其解决生成性人工智能准确性问题的方法的一部分（并表示这种反馈也是匿名的，用户报告也只发送给DDG本身，而不是任何第三方）。
　　虽然DuckAssist的推出意味着不可避免地会有更多的自动答案出现在用户的查询中，但DDG指出该功能仍然只适用于少数的搜索，因为它只是为了帮助解决相对简单的问题。他补充说，将搜索查询表述为一个问题，使该功能更有可能出现在搜索结果中。
　　Weinberg在一篇博文中写道：生成性人工智能正在大举冲击搜索和浏览世界。他说这是我们希望在未来几个月内推出的一系列生成性人工智能辅助功能中的第一个。在DuckDuckGo，我们一直在努力了解它在未来能做好什么和现在能做好什么之间的区别。但无论我们决定如何使用这项新技术，我们都希望它能为我们的私人搜索和浏览体验增加明确的价值。
　　更多由人工智能驱动的搜索和浏览器功能也在DDG的工作中，未来几个月还会有更多与人工智能相关的消息。（虽然他不愿意透露它还做了什么，只说敬请期待！）。
　　这里有一个DuckAssist功能的片段，在搜索查询中询问南极洲是一个国家吗显示用户被推动激活DuckAssist（询问），在这样做的时候，他们收到一个总结性的自然语言答案，显示在来源（维基百科）的上方，并提到了它的文章来源部分。
　　在其博客文章中，DDG解释说，它选择维基百科作为DuckAssist的主要来源，因为这个众包的百科全书已经是其现有即时答案功能的主要来源，虽然不是万无一失，但它被评估为在广泛的主题中相对可靠。
　　它还指出，维基百科有一个额外的好处，那就是它是一个公共资源，有一个透明的编辑过程，可以引用文章中使用的所有来源，你可以很容易地追踪其信息的确切来源。
　　另外，维基百科当然也在不断地更新扩大了DuckAssist可以有意义地回应的查询。也就是说，知识图谱仍然有滞后性，DDG指出，现在DuckAssist维基百科的索引可以达到几周前。（但它说它有计划让它变得更新，此外还将很快增加更多来源）。
　　值得注意的是，DDG目前的基因即时答案也并不总是正确的。
　　在写这篇文章的时候，DDG搜索peopleinspace产生了一叠整齐的宇航员卡片，它建议目前在轨道上的宇航员，然而它显示了两次美国宇航员KaylaBarron的照片；一次在它自己的卡片上，一次（错误地）与德国宇航员MatthiasMaurer的卡片配对。因此，容易出错的技术捷径并不新鲜。
　　不过，生成性人工智能的力量可以自动进行更多的互动，在这种情况下，对更多类型的搜索查询作出回应可能会通过大幅扩大平台应用这种快捷方式的能力，使其用户遇到技术性错误的概率增加，从而在信息景观中造成更大的偏差。