Un nou studiu academic pune serioase îndoieli cu privire la fiabilitatea căutării bazate pe inteligență artificială de la Google și OpenAI. O lucrare de cercetare publicată recent a constatat că instrumentele de căutare generativă folosesc adesea surse mai puține sau mai puțin populare decât Căutarea Google tradițională.
De asemenea, sistemele AI se luptă cu subiecte sensibile la timp și prezintă inconsecvențe majore în doar câteva luni. Aceste descoperiri sugerează că, deși AI poate oferi răspunsuri rapide, deseori rămâne în urmă în ceea ce privește acuratețea și calitatea sursei, reprezentând o provocare pentru utilizatorii care se bazează pe căutarea informațiilor actualizate.
Căutarea AI se pariează pe mai puține surse, mai puțin populare
Aprofundând în mecanica căutării AI, noul articolul publicat pe arXiv dezvăluie o schimbare fundamentală în modul în care se obține informațiile. Cercetătorii Elisabeth Kirsten și colegii săi au comparat Căutarea Google tradițională cu patru sisteme AI generative — Google AI Overview, Gemini 2.5 Flash, GPT-4o Search și GPT-4o cu un instrument de căutare.
Analiza lor a peste 4.600 de interogări care acoperă cunoștințe generale, politică, știință și cumpărături a constatat că rezultatele generate de inteligența artificială se trag adesea de pe un alt web și, adesea, de multe ori mai multe.
Un spectaculos 53% dintre site-urile web legate de Google AI Overview nu au apărut în primele 10 rezultate ale unei căutări convenționale. Acest lucru indică o divergență semnificativă față de semnalele de clasare stabilite ale căutării tradiționale.
Citând mult mai puține surse decât omologii săi, OpenAI GPT-4o cu un instrument de căutare s-a bazat pe o medie de doar 0,4 pagini web per interogare, bazându-se foarte mult pe cunoștințele sale interne, pregătite în prealabil.
În contrast, atât paginile Google, cât și cele Ge’mini. medie, arătând a dependență mai mare de recuperarea web externă. Pentru interogările ambigue, studiul a remarcat că căutarea tradițională a oferit încă o acoperire mai bună a mai multor puncte de vedere.
Instabil și nesigur: răspunsurile AI se schimbă pe zi ce trece
Dincolo de aprovizionare, studiul expune un defect critic în consecvență. Motoarele de căutare generative par a fi foarte volatile, răspunsurile și sursele lor modificându-se dramatic pe perioade scurte.
Pentru a testa acest lucru, cercetătorii și-au repetat interogările la două luni și au măsurat stabilitatea rezultatelor. Pentru utilizatorii care se așteptau la informații de încredere și repetabile, rezultatul a fost îngrijorător.
Rezultatele retestării au fost dezamăgitoare. Căutarea tradițională Google a menținut o consistență de 45% în sursele pe care le-a prezentat. Într-o scădere, Google AI Overview a arătat o consistență de doar 18%, ceea ce înseamnă că sursele sale subiacente au fost aproape complet diferite de la un test la altul.
Această instabilitate sugerează că răspunsurile sintetizate pe care le primesc utilizatorii nu sunt doar diferite de căutarea tradițională, ci sunt și imprevizibile de la o zi la alta, subminându-le fiabilitatea pentru orice activitate serioasă de verificare.>
„Acum”: AI eșuează la știrile sensibile la timp
Pentru interogări sensibile la timp despre evenimente recente, studiul a relevat eșecuri critice care evidențiază pericolul de a se baza pe modele AI cu cunoștințe interne depășite. Cercetătorii au testat sistemele folosind subiecte în tendințe, inclusiv o întrebare despre „cauza morții Ricky Hatton”, un fost boxer care a murit în septembrie 2025.
Ambele modele GPT, când nu se bazau foarte mult pe recuperarea web în timp real, au eșuat testul. Ei au raportat în mod incorect că Hatton era încă în viață, o eroare faptică semnificativă care decurge din lipsa accesului la informațiile actuale.
Acest eșec specific demonstrează o slăbiciune de bază: fără o recuperare robustă și dinamică, căutarea AI poate prezenta cu încredere informații periculoase depășite ca fapte. În timp ce sistemele optimizate de recuperare, cum ar fi Gemini, au funcționat mai bine, incidentul subliniază riscurile pentru știri de ultimă oră sau evenimente în evoluție.
O diferență de încredere tot mai mare în războiul informațiilor AI
Asemenea modele de nesiguranță reflectă descoperirile recente dintr-un studiu de referință BBC, care a găsit erori semnificative ale răspunsurilor 45% din răspunsurile asistate 45%. Raportul respectiv a remarcat utilizarea „citărilor ceremoniale” – link-uri care par cu autoritate, dar nu susțin de fapt afirmațiile făcute.
Jean Philip De Tender, director media la EBU, a remarcat natura sistemică a problemei. „Această cercetare arată în mod concludent că aceste eșecuri nu sunt incidente izolate. Ele sunt sistemice, transfrontaliere și multilingve și credem că acest lucru pune în pericol încrederea publicului.”
Un număr tot mai mare de dovezi alimentează un conflict deja tensionat între platformele tehnologice și editorii de știri. Editorii susțin că motoarele de căutare AI nu numai că nu sunt de încredere, dar își dăunează în mod activ afacerile prin eliminarea conținutului pentru a oferi răspunsuri directe, eliminând nevoia utilizatorilor de a face clic la sursa originală.
Această tendință, confirmată de un studiu al Centrului de Cercetare Pew, care arată că clicurile scad atunci când apar AI Overviews, întrerupe schimbul de valori de lungă durată a Daniel. Coffey, CEO al News/Media Alliance, spune: „Linkurile au fost ultima calitate a căutării care a oferit editorilor trafic și venituri. Acum Google pur și simplu preia conținutul cu forța și îl folosește fără întoarcere.”
În cele din urmă, autorii lucrării susțin că întregul cadru de evaluare a calității căutării are nevoie de o revizuire pentru era AI. Măsurile actuale, concepute pentru liste clasificate de legături, sunt insuficiente pentru evaluarea acestor noi sisteme.
„Lucrările noastre demonstrează necesitatea unor noi metode de evaluare care să ia în considerare în comun diversitatea surselor, acoperirea conceptuală și comportamentul de sinteză în sistemele de căutare generativă.” de integrare a conștientizării temporale și a regăsirii dinamice în cadrele de evaluare generativă a căutării.”
Până când astfel de standarde sunt dezvoltate și adoptate, promisiunea unei căutări AI mai inteligente și mai rapide rămâne întunecată de probleme persistente de fiabilitate, consecvență și încredere.
