Ответы ИИ беднее поиска: цена удобства для бизнеса

Хорошее решение в бизнесе редко рождается из одного ответа. Оно рождается из разброса: разные источники, разные оценки, неудобные мнения на полях. Судя по свежему исследованию, именно этот разброс начинает сжиматься.

Группа Дастина Райта из Ольборгского университета в Копенгагене проверила 27 систем ИИ на 155 темах и 200 формулировках запросов. Около 1,7 миллиона ответов, примерно 70 миллионов отдельных утверждений. Все это сравнили с тем, что несколько лет назад давал обычный поиск Google.

Вывод неприятный. Ни одна модель не показала такого же разнообразия, как поиск. Google выдавал информацию как минимум на 18 процентов разнообразнее.

Я бы обратил внимание на слово «минимум». Это нижняя граница, которую авторы готовы защищать, и сами они допускают, что реальный разрыв больше. Для инвестора такая формулировка читается однозначно: риск недооценен.

Где здесь бизнес? Представьте, что ваша команда, ваш конкурент и аналитик фонда задают ИИ похожий вопрос о рынке. Они получают похожие гладкие ответы. Дальше похожие выводы, похожие стратегии, похожие ошибки. Удобство превращается в информационную монокультуру, а в монокультуре трудно найти преимущество.

Преимущество обычно лежит на периферии. Райт говорит о «длиннохвостой» информации, знаниях меньшинств и знаниях, привязанных к конкретной культуре: генеративный ИИ представляет их плохо. Исследователи называют более широкий риск «коллапсом знаний». Если ИИ станет главным источником сведений, а видно через него меньше, целые пласты информации со временем могут выпасть из обращения.

Для предпринимателя это прямой вопрос конкуренции. Мейнстрим переживет любой фильтр. Редкое знание держится на том, что до него кто-то долистал. Если этот путь закрыт, пропадает не только ответ, но и сам повод его искать. А ведь именно редкое знание отличает сильную стратегию от средней.

Вторая проблема, о которой стоит помнить на совете директоров: у ответа ИИ часто нет источника. В обычном поиске вы видите, кто написал текст, и решаете, доверять ли изданию и автору. В сгенерированном ответе этого слоя нет. Нельзя оценить, а иногда и просто заметить, что круг сведений сузился.

Райт честно признает, что и Google отбирает и ранжирует сайты небеспристрастно. Но там все еще много текстов, написанных людьми, с разными взглядами. Когда их место занимает сгенерированный текст, говорит он, «мы потенциально многое теряем».

Я бы сформулировал резче. Если у ответа нет автора, у читателя нет права на сомнение. Для человека, который подписывает решения на миллионы, это плохая сделка.

При этом паниковать рано. Модели со временем становятся разнообразнее: Райт ожидал спада или застоя, а увидел рост, особенно при переходе от GPT-4 к GPT-5. Технология движется, и не обязательно в худшую сторону.

Предсказывать, куда именно, бессмысленно. Никто в 1999 году не описал бы 2004-й, а в 2010-м никто не угадал бы 2020-й. Разумная позиция для руководителя проще: пользоваться ИИ, но сверять его ответы с людьми и первоисточниками, особенно там, где ставка высока.

Журналист, рассказавший об исследовании, начал с короткой сцены. Летом на Кейп-Коде он стоял в очереди за мужчиной за восемьдесят, который спрашивал ChatGPT, чем заняться завтра. Мысль была одна: вот оно. Через сорок лет кто-то другой подумает так же, глядя на технологию, которую сегодня никто не может вообразить. Вопрос лишь в том, сколько разных ответов она будет показывать.