ジェネレーティブ AI を検索に統合する ための攻撃を見逃すことはもうありません。水曜日に DuckDuckGo が DuckAssist Anthropic と OpenAI のスキルを利用した、AI を利用したナイス サマリー プロバイダー。 DuckDuckGo のブラウザー拡張機能を使用していてアプリを使用しているユーザー向けに、幅広いベータ版を検討しているため、今日は無料で市場に出回っています。 AIモデルを搭載しているため、同社はDuckAssistがおそらく何かを構成する可能性があることを認めていますが、それがめったに起こらないことを望んでいます. 実際に動作します
実際に動作するプランは次のとおりです: DuckDuckGo 特定の人がウィキペディアで回答できるリクエストを検索する場合、DuckAssist はおそらく可能性があります可能性としては、AI の自然言語スキルを使い果たし、ウィキペディアで見つけた内容の要約を即座に生成します。ソース リンクは以下にリストされています。 要約は上記のように見えます DuckDuckGo の標準的な検索は、最終的に明確なボックスで終了します.
同社は DuckAssist をブランドの斬新な構成要素として位置付けていますニュース、地図、気候などのトピックに関するほとんどの今日のファイルを検索するために、顧客がネット検索結果を掘り下げる必要がなくなる特性です。 別の方法として、検索エンジンは、同じ古いネット サイトのリストの上に即時解決の結果を表示します。
主に DuckAssist に基づいていたトリム言語モデル (LLM) はどれですか?
DuckDuckGo はもはやOpenAI API の何らかの構成要素が表示される可能性が高いと仮定しても、DuckAssist を生成するためにどのトリム言語モデル (LLM) またはユニットを使用するかを主張します。 . Ars Technica は、明確化のために DuckDuckGo の担当者に連絡を取りました。 それにもかかわらず、DuckDuckGo の CEO である Gabriel Weinberg は、しっかりしたウェブログの公開で調達を利用する計画について説明しています:
DuckAssist は、特定のスペースの情報源をスキャンすることで質問に答えます — 今のところ、それはウィキペディア全体にあり、着実にリンクされている各ネット サイトは Britannica を愛しています — DuckDuckGo のアクティブな索引付け。 私たちは OpenAI と Anthropic の自然言語スキルを利用してウィキペディアで取得したものを要約しているため、これらの回答は、成熟した検索結果やその他の瞬時の回答よりも、今日の正確な要求に常に対応する必要があります.
DuckDuckGo の基本的な販売レベルは非公開であるため、同社は DuckAssist は「匿名」であると述べており、今後はなくなることを強調しています。分数検索または誰とでも昔のギャップを持っています。 「私たちはまた、あなたの検索を助長し、私たちの検索列車のパートナーに古代の匿名のゲイプを持っています」とワインバーグは書いています。
DuckDuckGo が OpenAI の GPT-3 または ChatGPT API を使用している場合、ポジショニングが呼び出されるたびに OpenAI に問い合わせを送信する可能性があるのではないかと心配する可能性があります。 それにもかかわらず、行間を読むと、Wikipedia の記事 (またはその抜粋) が要約のために OpenAI に送信され、もはや特定の人物の検索そのものではないように見えます。 私たちは、このレベルの明確化を成功させるために DuckDuckGo に連絡を取りました.
DuckDuckGo は DuckAssist を次のように呼んでいます。 」 ローンチが成功し、誰も 敵対的なプロンプトでそれを破らない 場合、DuckDuckGo は「今後数週間で」すべての検索顧客に特徴的な.
DuckDuckGo: 幻覚の可能性減少した」
以前に 
取り上げたように
の時間。 幻覚は、トピックのクロスが参照されていることを認識しない限り、スペースに負担をかける可能性があるため、OpenAI 開発の GPT モデル LLM の寓話に部分的に到達し、データセットの現実とフィクションを区別しなくなります。 さらに、ユニットはファイルごとに不適切な推論を構成する可能性があります。
このレベルでは、DuckDuckGo はウィキペディアに大きく依存することで、幻覚から逃れる方法を差し控えたいと考えています。ソース: 「DuckAssist にウィキペディアおよびリンクされたソースからのファイルを最も簡単に要約するように依頼することによって」とワインバーグ は書いています 、
高品質の知識源を当てにすることで、AI のデータセット内の不適切なファイルからのエラーを最小限に抑えることができる可能性があります。不適切な推論を最小限に抑えることはもうありません。 また、DuckDuckGo は特定の人物にリアリティ チェックの負担を課し、AI が生成した結果の下にソース ハイパーリンクを提供しますが、その正確性を調査するには不十分な場合があります。 一方で、それは最高のものではなく、CEO の Weinberg は次のように認めています。 エラーを作成するために完全に依存しています。」顧客は、事実を人々に暴露するように設計された AI を利用した製品で、幻覚のどの段階が許容されるかを判断します
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