Le discours d'ouverture de Google I / O 2023 de la semaine dernière a réussi à déclencher de nouvelles sonnettes d'alarme sur l'IA dans la communauté des éditeurs, ce qui, je ne suis pas convaincu, était justifié.
Nous avons vu divers avertissements sur les dangers et les opportunités de l'IA dans les mois qui ont suivi le lancement de ChatGPT. Certains éditeurs investissent dans des équipes d'IA dédiées tandis que d'autres marmonnent sombrement à l'idée d'intenter une action en justice contre les développeurs d'IA pour plagiat.
Cependant, la mise à jour de la vice-présidente de l'ingénierie chez Google Cathy Edwards sur la façon dont Bard façonnerait les résultats de recherche dans un avenir proche a clairement touché un nouveau nerf, un contributeur de Forbes le comparant à une bombe nucléaire larguée sur les éditeurs numériques .
J'ai moi-même regardé la vitrine d'Edwards et, espérons-le, sans avoir l'air blasé, je suis beaucoup moins inquiet. Je vous recommande de prendre le temps de regarder le segment par vous-même avant de continuer. Allez, ce n'est pas si long et j'attendrai, promis.
La capacité de Bard à répondre à des requêtes larges en « lisant » des articles en direct a alimenté les craintes que les utilisateurs de Google n'aient plus de raison de cliquer sur les articles originaux. La comparaison qui est faite est Wikipédia et ses sources - beaucoup de gens utilisent Wikipédia, seulement une fraction de clic sur les sources.
Je n'achète pas cette comparaison pour plusieurs raisons. Permettez-moi d'utiliser la présentation d'Edwards pour illustrer mon propos.
Des questions, mais pas de réponses ?
En regardant la question et la réponse qui a suivi, quelques choses m'ont sauté aux yeux dès le départ.
Il y a une question avec deux facteurs d'influence. Quel parc convient le mieux à une famille avec a) des enfants de moins de trois ans et b) un chien. Bard ne répond pas seulement à la question, mais aussi à l'un des facteurs d'influence.
La requête de recherche recherche une recommandation, mais l'IA n'en donne aucune. Au lieu de cela, il essaie d'aborder les facteurs d'influence. Cependant, en l'absence d'informations disponibles sur les activités pour les enfants de moins de trois ans, Bard truque sa réponse en examinant les activités génériques pour enfants. L'IA est en mesure de fournir des informations de base sur l'accessibilité des chiens.
Dans quelle mesure cet instantané a-t-il répondu à la requête de recherche d'origine ? Très peu, je dirais. Il a commencé le processus d'établissement de filtres. Par exemple, si la famille aime absolument son chien et cherche à se promener, alors c'est Bryce Canyon. Mais s'ils aiment leur chien et veulent camper, alors ils opteront pour Arches.
L'instantané de Bard est loin d'être une réponse définitive et sert de point de départ pour le voyage de recherche. Cela signifie que lorsque les chercheurs utilisent Bard, ils pourront se concentrer plus rapidement sur les articles qui ont réellement le contenu qu'ils veulent lire, plutôt que de les survoler.
Bard synthétise ses réponses à partir des informations contenues dans les articles qu'il lit, mais il n'a pas la capacité d'extrapoler à partir de là. Et lorsque l'IA en a la capacité, combien de lecteurs feront intrinsèquement confiance aux recommandations d'une machine sur les destinations de vacances ou de restauration ? Après tout, il faut un corps pour comprendre le monde .
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Nous pourrions discuter longuement de la valeur de l'audience et de mesures telles que la profondeur de défilement, mais je ne suis pas sûr qu'il y ait un besoin. Ces instantanés générés par l'IA ne suffisent pas à remplacer un examen personnel de haute qualité des parcs naturels et cela s'étend à d'autres aspects du monde de l'édition. Les expériences personnelles l'emporteront sur les machines factuelles. Après tout, combien de familles se rassemblent autour de Wikipédia en une soirée au lieu de la dernière série de télé-réalité ?
Alors, qu'est-ce que tout cela signifie pour les éditeurs ? Évoluer ou mourir, je dirais. Répondez aux besoins du public en créant un contenu de haute qualité que l'IA n'a tout simplement pas le cadre de référence pour produire.
