Инженерный подход к поиску будущего: Ричард Сохер о создании You.com 🚀 0:05
В недавнем выпуске The TWIML AI Podcast ведущий Сэм Черрингтон обсудил с Ричардом Сохером, соучредителем и генеральным директором You.com, фундаментальные сдвиги в области поисковых систем и роль искусственного интеллекта в экономике. Сохер, известный исследователь в области машинного обучения, покинувший пост главного научного сотрудника Salesforce, представил свое видение того, как AI может трансформировать «информационный рацион» пользователей, смещая фокус с рекламных алгоритмов на полезность и контроль.
🔍 Почему нам нужен «поисковик нового поколения» 3:35
Ричард Сохер утверждает, что существующая модель поиска, доминирующая в интернете, устарела и создает порочные стимулы. По его словам, современные поисковые гиганты превратились в «привратников», чья главная цель — удержать пользователя в экосистеме для показа рекламы, а не предоставить максимально полезный ответ.
Основные проблемы текущего рынка поиска по мнению Сохера:
- Нулевые клики (Zero-click): Около 60% запросов в Google заканчиваются внутри его экосистемы, что лишает пользователя доступа к открытому интернету.
- Искажение ранжирования: Компании вынуждены платить «налог» в виде рекламных бюджетов, чтобы оставаться на первой странице, независимо от качества контента.
- SEO-манипуляции: Алгоритмы вынуждают сайты подстраиваться под роботов, а не под людей, что порождает массу «бесполезного мусора» в результатах поиска.
Сохер считает, что You.com предлагает альтернативу: систему, которая использует большие нейронные сети для понимания интента (намерения) пользователя и предоставления конкретных решений — будь то фрагмент кода, рецепт или написанное эссе — без необходимости просматривать список из десяти синих ссылок.
🧠 AI как фундамент продукта 8:42
В отличие от классических систем, опирающихся на алгоритм PageRank, You.com строится как открытая платформа, использующая семантическое понимание запросов. Технологический стек включает несколько ключевых инноваций:
- Классификация интента и заполнение слотов (Slot Filling): AI извлекает из запроса ключевые параметры (например, направление поездки или тип работы) и направляет их в специализированные приложения.
- Генеративная помощь: Инструменты вроде
you.com/writeили встроенная генерация кода (аналог GitHub Copilot) помогают пользователям преодолеть «страх чистого листа». - Контроль пользователя: Платформа позволяет пользователям самостоятельно выбирать источники контента, отдавая предпочтение «островам контента» (например, Reddit или Stack Overflow) и блокируя нежелательные сайты.
По словам гостя, одной из сложнейших задач остается баланс между генеративными возможностями AI и достоверностью фактов. Сохер подчеркивает: «Как бы я ни любил языковые модели, им пока нельзя доверять на 100% в вопросах фактов, так как они могут уверенно генерировать ложные данные». Поэтому в критических сценариях (медицина, суицидальные наклонности) система использует специально созданные защитные механизмы, а не чистый AI.
📊 AI-экономист: моделирование политики будущего 38:37
Во второй части беседы Сохер рассказал о научном проекте AI Economist, результаты которого были опубликованы в Science Advances. Цель проекта — использовать обучение с подкреплением (reinforcement learning, RL) для моделирования экономических систем.
Как работает модель:
- Агенты-пользователи: Множество RL-агентов оптимизируют свою полезность, собирая ресурсы и строя дома, проявляя при этом как эгоизм, так и зачатки сотрудничества.
- Агент-экономист: «Верхний» уровень RL-агента определяет налоги и субсидии для различных групп, стремясь максимизировать заданную цель (например, произведение продуктивности на равенство).
Сохер утверждает, что существующие экономические модели часто основываются на линейных формулах, которые не учитывают итеративный характер человеческого поведения. «AI Economist» позволяет прогнать «миллионы лет» симулируемой налоговой политики, чтобы найти наиболее устойчивые и справедливые решения. Хотя это не замена политикам, Сохер верит, что подобные инструменты могут дать объективный набор данных для принятия решений, которые ранее были областью чистой идеологии.
