Режим пошуку Google AI: Революція в розумних відповідях

Google раніше виступав на захист парадигми десяти синіх посилань. Сьогодні на конференції I/O 2025 компанія оголосила, що режим пошуку з використанням штучного інтелекту переходить з експериментального статусу до основного інтерфейсу пошуку. Це знаменує собою суттєвий зсув у сфері отримання інформації, поєднуючи генеративний штучний інтелект, масштабний контекст та персоналізовані дані для надання комплексних відповідей замість ізольованих веб-посилань.

Нова ера після синіх посилань

Відпали часи, коли користувачі прокручували спонсорські результати, щоб знайти органічні посилання. Режим штучного інтелекту вбудовує спеціальну версію великої мовної моделі Google Gemini 2.5, використовуючи динамічні конвеєри генерації, посилені пошуком (RAG), через федеративну мережу крайових серверів. Замість десяти посилань ви отримуєте синтезований, структурований огляд — з таблицями, вбудованими цитатами та подальшими запитами.

«AI Overviews був розминкою. AI Mode — це основна подія», — сказала Ліз Рейд, керівниця пошуку Google, під час свого виступу.

AI Mode: Перехід та можливості

З моменту свого дебюту в лабораторіях режим штучного інтелекту показав, що користувачі вводять більш тривалі, багаточастинні запити — в середньому на 25% більше токенів за сесію — а час перебування на результатах зріс на 40%. Google повідомляє, що AI Mode здатен обробляти запити до 8192 токенів, з контекстним вікном у 128 тисяч токенів для подальших запитів, що дозволяє глибше занурюватися у складні теми, такі як медична література чи юридичний аналіз.

• Персоналізація: Додаткова інтеграція з Gmail дозволяє AI Mode посилатися на підтвердження бронювань, чеки та події в календарі.
• Затримка: Основні AI Overviews націлені на час відповіді менше 500 мс, тоді як повні відповіді AI Mode в середньому займають 1.2 секунди, досягаючи 3 секунд для детальних звітів Deep Search.
• Покриття пристроїв: Доступний на настільних комп’ютерах, Android, iOS, а незабаром буде інтегрований у ChromeOS як віджет помічника.

Технічна архітектура «під капотом»

AI Mode використовує TPUs Google Cloud (версія 5e) та спеціалізовані конвеєри Vertex AI. Модель Gemini 2.5 використовує архітектуру змішаних експертів (MoE) з 1.4 трильйона параметрів, розподілених між спеціалізованими частинами. Запити спочатку потрапляють на шар оркестрації інференції, який виконує реальний пошук документів з оптимізованого індексу, побудованого на BigQuery та файловому сховищі Colossus. Отримані фрагменти оцінюються за допомогою подвійного кодувальника, а потім передаються до генеративної моделі для синтезу відповіді.

1. Вхід: Запит надходить до найближчого крайового вузла Google з RTT менше 20 мс.
2. Пошук: Векторний пошук на PaLM Embedding Engine повертає 50 найкращих фрагментів за 30 мс.
3. Генерація: Gemini 2.5 формує структуровану відповідь, посилаючись на URL-адреси джерел з тегами цитат у стилі Markdown.
4. Видача: Остаточний пакет доставляється через HTTP/3 з QUIC, досягаючи середньої затримки P95 у 1.5 с.

Питання конфіденційності та безпеки даних

Google підкреслює контроль користувача. Обмін даними з Gmail або Drive є добровільним, а весь особистий контекст обробляється в зашифрованому пам’яті, не зберігаючись у довгострокових журналах. Google реалізує диференційну конфіденційність та гомоморфне шифрування в окремих операціях RAG. Користувачі можуть у будь-який момент змінювати налаштування обміну контекстом. Для корпоративних клієнтів адміністратори Google Workspace отримують детальні журнали аудиту через Cloud Logging для моніторингу використання AI Mode.

«Ми створили AI Mode з урахуванням конфіденційності, забезпечуючи, щоб контекст користувача залишався приватним і тимчасовим», — заявила віцепрезидентка Google з конфіденційності Альма Уіттен.

Вплив на веб-екосистему та SEO

Поява резюме на основі штучного інтелекту може змінити підходи видавців до оптимізації контенту. Традиційні метрики SEO, такі як коефіцієнт кліків (CTR), можуть знизитися внаслідок того, що менше користувачів натискають на зовнішні посилання. Видавцям необхідно буде позначати сторінки структурованими даними (JSON-LD Schema.org) та семантичними анотаціями, щоб їхній контент з’являвся в цитатах AI Mode. Експерти галузі прогнозують, що інструменти прозорості, такі як Google Fact Check Explorer, стануть більш важливими для боротьби з ілюзіями.

Доктор Панос Іоаннідіс, спеціаліст з пошуку в Стенфордському університеті, застерігає: «Ми повинні адаптуватися до світу, де генеративний штучний інтелект є передовою лінією пошуку. Видавці повинні вбудовувати перевірені дані безпосередньо у свої сторінки, щоб вони потрапляли в системи RAG».

Шлях до загального штучного інтелекту

Співзасновник Google Сергій Брін прогнозує, що Gemini може досягти AGI до 2030 року. Проте генеральний директор DeepMind Деміс Хасабіс стримує цей оптимізм, зазначаючи, що сучасні моделі все ще мають труднощі з простими арифметичними операціями та загальним розумінням. Проте агентний Deep Search у режимі AI Mode — який буде запущено пізніше цього року — використовує багатоходове міркування на основі живих веб-джерел, нагадуючи базового автономного помічника.

Перспективи експертів та майбутнє

Єджін Чой, директор лабораторії обробки природної мови в Університеті Вашингтона, вітає постійне поєднання пошуку та генерації, але попереджає про надмірну залежність: «Поєднання RAG і LLM є потужним, але контроль фактичної точності залишається складним завданням із масштабуванням моделей».

Дивлячись у майбутнє, Google планує відкрити певні кінцеві точки AI Mode для сторонніх розробників через API Vertex AI Search, сприяючи створенню екосистеми спеціалізованих помічників, від кодових співпілотів до ботів для юридичних досліджень. Google також натякнув на можливість застосування навчання з підкріпленням на основі людського зворотного зв’язку (RLHF) у виробництві, щоб ще більше узгодити результати AI Mode з цінностями користувачів.

Оскільки AI Mode поступово витісняє сині посилання, користувачам і веб-видавцям потрібно буде адаптуватися. Наразі AI Mode є не лише кроком уперед у пошуку природною мовою, але й важливим сигналом для майбутнього доступу до інформації на основі генеративного штучного інтелекту.