ChatGPT-search и Яндекс-нейропоиск работают в параллельных интернетах: анализ выявил лишь 7 общих источников из 174
Сравнительный анализ поисковых движков на базе ИИ показал, что ChatGPT-search и Яндекс-нейропоиск используют практически непересекающиеся наборы источников, что отражает их принципиально разную архитектуру и подход к формированию информационной базы.
Исследование, основанное на мониторинге ИИ-поисковиков, показало, что системы на больших языковых моделях работают в разных информационных пространствах. Эксперимент включал шестьдесят одинаковых запросов к шести движкам, среди которых были ChatGPT-search и Яндекс-нейропоиск. Всего в ответах фигурировало сто семьдесят четыре уникальных домена. Общими для двух ключевых систем оказались только семь. Это прямое следствие различий в их архитектуре и поисковых подходах. Пользователь, задающий один вопрос разным системам, с высокой вероятностью получит ответы на основе разных данных.
Различия оказались значительными. Автор мониторинга ожидал разную выдачу по одним темам — это норма для традиционного поиска. Однако вместо вариаций в одном поле обнаружились два почти не связанных множества источников. Пересечение около четырех процентов от общего числа уникальных доменов говорит о том, что каждый движок опирается на собственный, тщательно отобранный набор данных. Это фундаментальное отличие от классического веб-поиска, где алгоритмы работают с одним открытым интернетом.
Для отрасли ИИ-поиска это имеет серьезные последствия. Ставится под сомнение нейтральность и объективность ответов ИИ. Если модели используют разные данные, их выводы по одному вопросу могут кардинально расходиться, формируя у пользователей альтернативные картины мира. Возникают вызовы в области доверия к технологиям, проверки фактов и борьбы с информационными пузырями. Разработчикам необходимо осознанно формировать источниковую базу для моделей — это напрямую влияет на качество и достоверность продукта.
Пользователи должны понимать: ИИ-поиск — не единый монолит. Выбор между ChatGPT-search, Яндекс-нейропоиском или другими системами может означать выбор информационной экосистемы. Для полной картины по сложным вопросам, вероятно, потребуется обращаться к нескольким системам, как это принято в академической среде. Эпоха генеративного ИИ ведет не к унификации информации, а к ее большему разнообразию и фрагментации, где архитектура модели и ее данные становятся ключевыми фильтрами реальности.
