Jak sztuczna inteligencja zmienia wyszukiwanie i przeglądanie internetu

Technologie AI szybko przekształcają sposób, w jaki wyszukujemy informacje w internecie. Od podstaw SEO po pojawienie się chatbotów AI i wyszukiwania multimodalnego, cały ekosystem wyszukiwania ulega zmianie. Ten raport przedstawia kompleksowy przegląd tych zmian, uporządkowany według kluczowych tematów:

1. SEO w erze AI

Optymalizacja dla wyszukiwarek internetowych (SEO) dostosowuje się do świata, w którym AI odgrywa centralną rolę w wynikach wyszukiwania. Tradycyjne SEO koncentrowało się na słowach kluczowych i linkach zwrotnych, jednak współczesne algorytmy wyszukiwania oparte na AI priorytetowo traktują zrozumienie intencji użytkownika i dostarczanie bezpośrednich odpowiedzi. Przykładowo, zastosowanie modeli AI przez Google oznacza, że wyszukiwarka rozumie kontekst zapytań i dopasowuje je do znaczących wyników, a nie tylko do słów kluczowych blog.google. W praktyce pozwala to użytkownikom zadawać pytania w bardziej naturalny sposób i nadal otrzymywać trafne odpowiedzi – Google zauważyło, że BERT (model NLP) pomógł lepiej interpretować około 1 na 10 zapytań w języku angielskim, zwłaszcza dłuższych, konwersacyjnych pytań blog.google blog.google.

Jedną z największych zmian jest wzrost liczby „wyszukiwań bez kliknięcia” oraz odpowiedzi generowanych przez AI na szczycie wyników wyszukiwania. Zarówno Google, jak i Bing często wyświetlają obecnie podsumowanie stworzone przez AI (na podstawie wielu stron internetowych) przed listą tradycyjnych linków. Te AI Overviews znacząco zmieniają strategię SEO. Najnowsze badania wykazały, że do maja 2025 roku niemal połowa wszystkich wyszukiwań w Google (49%) zawierała AI Overview na górze, w porównaniu do zaledwie 25% pod koniec 2024 roku xponent21.com xponent21.com. Te podsumowania zwykle zawierają zwięzłą odpowiedź wraz z kilkoma linkami do źródeł, zajmując najbardziej widoczne miejsca na ekranie. W rezultacie, pozycja „#1” w dawnym rozumieniu nie gwarantuje już widoczności – treści, które nie są wykorzystane do AI Overview, mogą zostać zupełnie pominięte xponent21.com. Krótko mówiąc, „sukces w wyszukiwaniu opartym o AI zależy od tego, na ile Twoje treści są zgodne z tym, jak modele AI rozumieją trafność, intencje użytkownika i autorytet” xponent21.com.

Zmiany w strategii SEO: Aby pozostać widocznym, właściciele stron internetowych dostosowują swoje taktyki. Obecnie nacisk kładziony jest na tworzenie wysokiej jakości, autorytatywnych treści, którym algorytmy AI mogą zaufać beepartners.vc. Marketerzy wykorzystują dane strukturalne (schema markup) oraz optymalizują pod tzw. featured snippets, gdyż AI często korzysta z tego typu treści do swoich podsumowań beepartners.vc beepartners.vc. Koncentrują się również na sygnałach E-E-A-T (Doświadczenie, Ekspertyza, Autorytet, Wiarygodność), by treści były postrzegane przez AI jako rzetelne beepartners.vc. Inną taktyką jest pisanie w zwięzłej formie pytań i odpowiedzi – tak, by treść była „przyjazna snippetom” i mogła zostać włączona do AI Overview beepartners.vc. Te działania są zgodne z wytycznymi Google, mówiącymi że „treść musi być atrakcyjna zarówno dla algorytmów AI, jak i dla ludzi – równoważenie optymalizacji technicznej z autentycznym zaangażowaniem odbiorców” seoteric.com seoteric.com.

Wpływ AI na kliknięcia: Odpowiedzi AI dostarczają użytkownikom to, czego potrzebują natychmiast, co oznacza mniej kliknięć na strony internetowe. Na początku 2025 roku jedna z analiz wykazała, że gdy dostępny jest AI Overview od Google, współczynnik kliknięć w pierwszy organiczny wynik spada o około 34,5%, a 77% takich zapytań kończy się brakiem kliknięcia w jakikolwiek rezultat adweek.com. To ogromna zmiana w porównaniu z przeszłością, gdy większość wyszukiwań prowadziła do kliknięcia linku. Strategie SEO muszą więc uwzględniać widoczność marki w obrębie odpowiedzi AI i szukać nowych sposobów przyciągania ruchu (np. poprzez angażujące treści lub alternatywne kanały).

Podsumowując, AI skłania SEO do stawiania na kompleksowość i wysoką jakość. Dawna strategia polegająca jedynie na pozycjonowaniu strony ustępuje miejsca podejściu pozycjonowania w ramach odpowiedzi przygotowywanej przez AI. Marki, które dostarczą rzeczywiście przydatnych, dobrze uporządkowanych treści, mają największe szanse, by zostać wyróżnionymi przez AI – a tym samym odkrytymi przez użytkowników xponent21.com xponent21.com.

2. Narzędzia i platformy wyszukiwania zasilane AI

Wraz ze zmianami w tradycyjnych wyszukiwarkach pojawiły się narzędzia wyszukiwawcze sterowane AI, które pozwalają użytkownikom zadawać pytania w nowy sposób. Do najważniejszych należą: ChatGPT, Perplexity, Gemini/Bard Google’a oraz Copilot/Bing Chat Microsoftu. Każde z nich oferuje inny sposób na wyszukiwanie wspomagane AI:

ChatGPT (OpenAI): ChatGPT, początkowo zaprojektowany jako ogólny AI konwersacyjny, zyskał możliwość przeszukiwania internetu i korzystania z wtyczek do pobierania informacji w czasie rzeczywistym. Obecnie wielu użytkowników korzysta z niego jako asystenta wyszukiwania, zadając pytania w języku naturalnym i otrzymując jedną, zsyntetyzowaną odpowiedź. ChatGPT można traktować jako alternatywę dla tradycyjnej wyszukiwarki przy złożonych zapytaniach lub badaniach, chociaż domyślnie nie podaje źródeł, chyba że używane są specjalne wtyczki. Jego popularność eksplodowała – liczba odwiedzin ChatGPT wzrosła o ponad 180% na początku 2024 roku, co pokazuje, że miliony ludzi korzystają z niego do wyszukiwania informacji adweek.com. Jednak nadal obsługiwał on tylko mały ułamek całkowitej liczby zapytań (na poziomie 2–3% tego, co obsługuje Google) w 2024 roku onelittleweb.com, ze względu na ogromną skalę tradycyjnych wyszukiwarek.
Perplexity Ask: Perplexity.ai to przykład nowej wyszukiwarki stworzonej natywnie na AI. Wykorzystuje duży model językowy do odpowiadania na pytania użytkowników, ale co ważne podaje cytowania do stron-źródeł dla każdej części odpowiedzi. Perplexity skutecznie łączy wyszukiwanie w sieci z podsumowaniem AI, co buduje zaufanie użytkowników. Jej popularność rośnie równolegle z ChatGPT adweek.com. Podejście Perplexity, by dostarczać odpowiedzi z przypisami do źródeł, wpłynęło na to, jak tradycyjne wyszukiwarki prezentują teraz wyniki AI (np. Bing i Google również linkują do źródeł w swoich podsumowaniach AI).
Wyszukiwarka Google (Bard i Gemini): Google wprowadził generatywną AI do wyszukiwarki poprzez tzw. Search Generative Experience. Jego chatbot Bard (oparty początkowo na modelu PaLM 2, docelowo na bardziej zaawansowanym Gemini) dostępny jest jako osobne narzędzie i integrowany z Asystentem Google analyticsvidhya.com. Bardziej widoczne są jednak AI Overviews na stronach z wynikami: to podsumowania tworzone przez AI, które „łączą informacje z wielu zaufanych stron internetowych” i prezentują jednolitą odpowiedź beepartners.vc. Podsumowania te generowane są przez LLM Gemini Google’a beepartners.vc. Google uruchomił także „Tryb AI” w swojej wyszukiwarce – dedykowany interfejs konwersacyjny. W trybie AI użytkownicy mogą zadawać pytania uzupełniające, otrzymywać wyniki multimodalne (np. przesłać zdjęcie i zapytać o nie), a cały dialog z wyszukiwarką staje się bardziej interaktywny xponent21.com blog.google. Przekształca to wyszukiwanie z wpisywania i klikania w bogatą rozmowę. Google podaje, że zapytania w trybie AI są dwa razy dłuższe niż standardowe, ponieważ użytkownicy pytają o więcej szczegółów blog.google.
Bing (Microsoft Copilot): Wyszukiwarka Bing Microsoftu została wzbogacona o model GPT-4 OpenAI, funkcjonujący jako Copilot w Bing Chat. Ta AI jest zintegrowana z przeglądarką Edge oraz Windowsem 11, pełniąc rolę „kopilota dla internetu”. W interfejsie wyszukiwania Bing, Copilot generuje łatwą do przejrzenia odpowiedź na górze wyników wraz z podanymi źródłami, aby użytkownik nie musiał przeszukiwać wielu stron microsoft.com. Obsługuje także konwersacyjny czat – użytkownicy mogą doprecyzowywać zapytania, a AI pamięta kontekst rozmowy. Microsoft rozszerza ideę Copilota na inne produkty (Windows, Office itd.), zapowiadając, że wyszukiwanie w sieci i zadania produktywnościowe będą coraz bardziej zintegrowane dzięki wsparciu AI.

Podsumowując, narzędzia wyszukiwania AI sprawiają, że wyszukiwanie staje się bardziej konwersacyjne i intuicyjne. Pozwalają zadawać pytania w prostym języku i często dostarczają pojedynczą, skonsolidowaną odpowiedź (zamiast listy linków), wraz z kontekstem, a czasem ze źródłami. Poniższa tabela porównuje niektóre z tych platform i ich kluczowe funkcje:

Narzędzie wyszukiwania AI	Dostawca	Funkcje i podejście
ChatGPT (z przeglądaniem)	OpenAI	Uniwersalny chatbot LLM wykorzystywany do pytań i odpowiedzi. Z wtyczką przeglądarki potrafi przeszukiwać internet i podsumowywać wyniki. Jednak odpowiedzi nie są automatycznie opatrzone źródłami. Często wykorzystywany do złożonych pytań lub burzy mózgów.
Perplexity Ask	Perplexity AI	Wyszukiwarka oparta na AI, która dostarcza bezpośrednie odpowiedzi ze źródłami. Używa LLM do interpretacji zapytań i wyników z internetu w czasie rzeczywistym w celu wygenerowania zwięzłej, popartej źródłami odpowiedzi adweek.com. Kładzie nacisk na wiarygodność odpowiedzi, linkując do wspierających stron internetowych.
Google (Bard & AI Search)	Google	Integracja generatywnej AI z Wyszukiwarką. Bard to chatbot Google (podobny do ChatGPT) do konwersacyjnych zapytań. W wyszukiwarce nowa funkcja AI Overviews korzysta z modelu Gemini do kompilacji odpowiedzi z wielu stron beepartners.vc. Nowy Tryb AI Google oferuje w pełni konwersacyjne wyszukiwanie (z pytaniami uzupełniającymi i nawet zapytaniami obrazowymi) i prezentuje syntetyzowane odpowiedzi na górze strony xponent21.com.
Bing Chat (Copilot)	Microsoft	Wyszukiwanie Bing wzbogacone przez GPT-4 (OpenAI). Bing Copilot może odpowiadać na zapytania w czacie równolegle z wynikami wyszukiwania, często prezentując podsumowanie ze wskazaniem źródeł. Pozwala na interaktywną modyfikację zapytań i jest wbudowany w przeglądarkę Edge. Microsoft prezentuje to jako asystenta AI, który zapewnia „jasne odpowiedzi od razu na górze wyników” microsoft.com, łącząc wyszukiwanie internetowe z pomocnym dialogiem.

Wpływ na użytkowników: Te narzędzia oznaczają, że użytkownicy mają więcej opcji sposobu wyszukiwania. Zamiast formułować idealny ciąg słów kluczowych, można zadać pełne pytanie i natychmiast uzyskać wyjaśnienie. Jest to szczególnie przydatne dla zapytań eksploracyjnych (np. planowania podróży lub nauki nowego pojęcia), gdzie dialog interaktywny może doprecyzować potrzeby. Wymowne jest, że Google zauważyło, iż użytkownicy testujący podsumowania AI/konwersacyjne wyszukiwanie zadają więcej pytań uzupełniających i eksplorują bardziej dogłębnie, zwiększając ogólne zaangażowanie w wyszukiwanie business.google.com business.google.com. Jednocześnie dostępność bezpośrednich pytań i odpowiedzi dzięki ChatGPT i innym nieco naruszyła monopol tradycyjnych wyszukiwarek – po raz pierwszy zauważalna część zapytań informacyjnych odbywa się poza Google. (Ta część wciąż jest niewielka; na przykład od kwietnia 2024 do marca 2025 dziesięć najpopularniejszych chatbotów AI zanotowało ~55 miliardów wizyt w porównaniu do 1,86 biliona wizyt w 10 najpopularniejszych wyszukiwarkach onelittleweb.com. Innymi słowy, chatboty generowały ok. 1/34 ruchu z wyszukiwarki – tempo wzrostu jest wysokie, ale nie zastępują jeszcze wyszukiwania onelittleweb.com onelittleweb.com.)

3. Wyszukiwanie w języku naturalnym i przetwarzanie zapytań

Jednym z najgłębszych wpływów AI na wyszukiwanie jest możliwość, aby użytkownik wyszukiwał w naturalnym, konwersacyjnym języku – i żeby system rzeczywiście rozumiał jego intencje. Historycznie użytkownicy musieli często korzystać ze zwięzłych, opartych na słowach kluczowych zapytań (czasem żartobliwie określanych jako „keyword-ese”), by uzyskać trafne wyniki blog.google. To się zmienia. Nowoczesne wyszukiwarki wykorzystują zaawansowane modele NLP (przetwarzania języka naturalnego) – jak BERT i MUM od Google czy inne modele transformerowe – do analizy zapytań w kontekście. Oznacza to, że silnik analizuje całe frazy, a nie tylko pojedyncze słowa, aby zrozumieć, czego naprawdę szukasz.

Na przykład Google pokazało, jak BERT pomógł zinterpretować zapytanie „2019 brazil traveler to usa need a visa.” Przed AI, Google mogło przeoczyć znaczenie słowa „to” i zwrócić wyniki dotyczące podróżników z USA do Brazylii. Dzięki kontekstowemu rozumieniu przez BERT, Google poprawnie odczytało to zapytanie jako dotyczące Brazylijczyka podróżującego do USA i zwróciło odpowiednie informacje blog.google. Ogólnie rzecz biorąc, modele AI uwzględniają stop words i przyimki („to”, „for” itd.), które dawniej były ignorowane, a mogą diametralnie zmieniać znaczenie blog.google. Skutkuje to znacznie trafniejszymi rezultatami dla dłuższych, konwersacyjnych zapytań.

Z perspektywy użytkownika wyszukiwanie staje się coraz bardziej rozmową z kompetentnym asystentem. Można sformułować zapytanie jako pełne pytanie lub opis problemu. System wyszukiwania napędzany NLP zinterpretuje niuanse. W rzeczywistości od 2020 roku Google stosuje modele językowe AI do praktycznie każdego zapytania po angielsku, by lepiej rozumieć intencje użytkowników reddit.com. To także powód, dla którego możliwe stały się takie funkcje jak wyszukiwanie głosowe (zadawanie pytań głosem) – AI potrafi przyjąć naturalnie sformułowane, mówione pytanie i przetworzyć je tak samo jak wpisane.

Konwersacyjne zapytania: AI umożliwiło też wielookresowe konwersacje jako formę wyszukiwania. Z narzędziami jak Bing Chat czy Tryb AI Google możesz zadać pytanie, otrzymać odpowiedź, a potem dopytać: „A co z przyszłym weekendem?” lub „Wyjaśnij to prościej”, a system pamięta kontekst. To ogromna zmiana w przetwarzaniu zapytań. AI utrzymuje swego rodzaju stan dialogu – czego dawnym wyszukiwarkom brakowało. Bing Copilot od Microsoft zachęca do pytań uzupełniających i nawet proponuje tematy do dalszego zgłębiania microsoft.com microsoft.com. W efekcie wyszukiwanie przestaje być pojedynczym zapytaniem – staje się iteracyjnym procesem przypominającym rozmowę z ekspertem. Jak opisuje to Microsoft: „Copilot Search dostosowuje się do twoich potrzeb… umożliwiając użytkownikom zaangażowanie się w bardziej konwersacyjny sposób, przypominający interaktywny dialog z ekspertem.” microsoft.com.

Zalety wyszukiwania w języku naturalnym: Taka zmiana znacząco obniża barierę dostępu do informacji. Nie trzeba znać zaawansowanych operatorów wyszukiwania ani dokładnych słów kluczowych. Można zapytać „Jak naprawić kapiący kran, który nie chce przestać cieknąć?” lub „Jakie są dobre restauracje z 3 gwiazdkami Michelin w Paryżu i czym się wyróżniają?” – złożone zapytania, które AI potrafi rozłożyć na czynniki pierwsze i zrozumieć. W tle wyszukiwarka może przeprowadzić wiele wyszukiwań za użytkownika (np. Tryb AI Google korzysta z techniki „query fan-out”, by generować wiele zapytań podrzędnych w tle blog.google) – ale z punktu widzenia użytkownika to tylko jedno płynne pytanie.

Możliwość wyszukiwania w języku naturalnym wiąże się także z wyszukiwaniem głosowym i asystentami wirtualnymi, o których będzie mowa później. To ta sama idea: gdy zadasz pytanie swojemu inteligentnemu głośnikowi, oczekujesz, że przetworzy je i poda użyteczną odpowiedź. Dzięki postępowi w NLP odpowiedzi na zapytania głosowe są dziś znacznie trafniejsze niż kilka lat temu, co napędza ich popularność (około 20% użytkowników internetu na świecie korzystało z wyszukiwania głosowego w latach 2023–2024, a liczba ta ustabilizowała się po początkowym wzroście yaguara.co).

Podsumowując, NLP napędzane przez AI sprawiło, że wyszukiwarki są znacznie lepsze w rozumieniu semantyki zapytań. Użytkownicy mogą wyszukiwać w sposób bardziej naturalny i otrzymywać wyniki zgodne z faktycznym zamiarem pytania, a nie tylko z dopasowaniem słów kluczowych. Wyszukiwanie stało się bardziej konwersacyjne i intuicyjne, przygotowując grunt pod interakcje głosowe i czatowe, które stają się coraz powszechniejsze.

4. Wyszukiwanie wizualne, głosowe i multimodalne

Poza tekstem, sztuczna inteligencja umożliwia wyszukiwanie przez obrazy, dźwięk i inne modalności. Nowoczesne wyszukiwanie nie ogranicza się do klasycznego pola tekstowego – możesz wyszukiwać, wskazując aparat na coś lub wypowiadając pytanie na głos. Te multimodalne technologie wyszukiwania rozwijają się błyskawicznie:

Wyszukiwanie wizualne: Rozpoznawanie obrazów oparte na AI pozwala wyszukiwać przy użyciu obrazów lub z aparatu. Narzędzia takie jak Google Lens czy Bing Visual Search umożliwiają identyfikowanie obiektów, tłumaczenie tekstu na zdjęciach, wyszukiwanie produktów i wiele więcej – wystarczy zrobić zdjęcie. Wyszukiwanie wizualne zamienia Twój aparat w zapytanie do wyszukiwarki. W tle modele widzenia komputerowego analizują obraz, rozpoznają obiekty, tekst czy punkty orientacyjne, a system szuka dopasowań lub powiązanych informacji w sieci. To stało się niezwykle popularne – z Google Lens korzysta się już przy ponad 20 miliardach wyszukiwań wizualnych miesięcznie business.google.com. Użytkownicy wykorzystują to do wszystkiego: od rozpoznawania roślin lub owadów, przez skanowanie menu restauracji w poszukiwaniu opinii, aż po zakupy (np. robisz zdjęcie kurtki i sprawdzasz, gdzie ją kupić). Google podkreśliło, że 1 na 4 wyszukiwania w Lens dotyczy zakupów, co pokazuje komercyjne znaczenie wyszukiwania wizualnego business.google.com. Ulepszenia AI sprawiają, że Lens potrafi nie tylko zidentyfikować pojedynczy obiekt, ale rozumieć całe sceny. W 2025 Google ogłosiło multimodalne wyszukiwanie AI w trybie AI: można przesłać obraz i zadawać pytania dotyczące tego obrazu – to połączenie rozumienia wizji i języka. Sztuczna inteligencja (model Gemini) potrafi objąć „całą scenę, uwzględniając relacje między obiektami, materiały i kształty” i odpowiadać na pytania, dostarczając odpowiednie linki do dalszych informacji blog.google blog.google. Przykładowo, możesz pokazać zdjęcie układu szachownicy i zapytać: „Czy to dobre otwarcie?” – uzyskasz ekspercką analizę na podstawie zdjęcia.
Wyszukiwanie głosowe: Wyszukiwanie aktywowane głosem stało się powszechne dzięki biegłości AI w rozpoznawaniu mowy i rozumieniu języka naturalnego. Asystenci w smartfonach (Google Assistant, Siri) i inteligentne głośniki (Amazon Echo/Alexa itd.) pozwalają użytkownikom zadawać pytania głosowo. W 2024 roku około 20–21% osób regularnie korzysta z wyszukiwania głosowego (przynajmniej raz w tygodniu) yaguara.co yaguara.co, a odsetek ten jest jeszcze wyższy na urządzeniach mobilnych (ponad 1/4 użytkowników mobilnych używa głosu). Ludzie często korzystają z wyszukiwania głosowego do szybkich, sytuacyjnych zapytań – np. pytając o trasę, prognozę pogody czy szybkie informacje – oraz do wyszukiwań lokalnych („Znajdź kawiarnię w pobliżu”). AI pełni tu podwójną rolę: najpierw zamienia mowę na tekst (zaawansowane modele rozpoznawania mowy), następnie przetwarza język wyszukiwania jak opisano wcześniej. Wpływ głosu polega na tym, że zapytania są dłuższe i bardziej konwersacyjne (Google zaobserwowało, że „80% zapytań głosowych ma charakter rozmowy”, czyli brzmi jak pełne pytania czy polecenia). To zmusza wyszukiwarki do równie naturalnych odpowiedzi – często odczytywanych na głos. Na przykład, jeśli poprosisz asystenta głosowego „Jaka jest stolica Brazylii?”, AI wyszukuje odpowiedź, a następnie w formie dźwiękowej odpowiada: „Stolicą Brazylii jest Brasília.” Wyszukiwanie głosowe wymusiło na dostawcach wyników prezentowanie ich w formie bezpośrednich odpowiedzi (często wykorzystuje się do tego featured snippet/knowledge graph). Według jednego badania fragmenty wyróżnione stanowią ok. 41% wyników wyszukiwania głosowego – bo asystent chce odczytać krótką, konkretną odpowiedź yaguara.co. Sztuczna inteligencja podnosi również jakość interakcji głosowych – asystenci coraz lepiej rozumieją kontekst (np. możesz zapytać „Kto wyreżyserował Incepcję?”, a potem „Jakie jeszcze filmy on wyreżyserował?” i asystent wie, że „on” to Christopher Nolan).
Wyszukiwanie multimodalne i ambientowe: Wkraczamy w erę, gdzie wyszukiwanie może przyjmować mieszane formy wejścia – tekst, głos, obrazy – i zwracać wyniki, które również mogą być multimodalne. Funkcja Google „multisearch”, wprowadzona w 2022 r., pozwala łączyć obraz i tekst w jednym zapytaniu (np. zrobić zdjęcie sukienki i dodać „w czerwonym kolorze”, by znaleźć taki model w czerwieni) econsultancy.com. Napędza to AI, która łączy dane wizualne z językiem. Szerzej, pojawia się koncept wyszukiwania ambientowego: to sytuacja, gdy wyszukiwanie jest wkomponowane płynnie w nasze otoczenie czy codzienność, czasem nawet wyprzedzając nasze potrzeby. Przykładowo, okulary AR mogą wyświetlać informacje o oglądanych obiektach, albo telefon sam podpowiadać przydatne dane nt. kalendarza, podróży czy okolicznych atrakcji bez wyraźnego wyszukiwania z Twojej strony. To rozszerzenie możliwości multimodalnych powiązanych ze świadomością kontekstu. Google wyraziło tu swoją wizję ustami jednego z VP: wyszukiwanie staje się ambientowe – „dostępne zawsze, wszędzie, bez wyodrębnionych poleceń”, jak obecny, wszechwiedzący przyjaciel 1950.ai. Już teraz widzimy tego zalążki: Live i Lens Google umożliwiają rozmowę na żywo o tym, co widzi Twój aparat (zadawaj pytania do sceny w czasie rzeczywistym) blog.google, a asystenci potrafią używać kontekstu, np. lokalizacji czy maili (za zgodą), by lepiej dopasować odpowiedzi (np. zasugerować atrakcje podczas podróży na podstawie potwierdzonych e-mailowo biletów lotniczych blog.google).

Łączny efekt wyszukiwania wizualnego, głosowego i multimodalnego to bardziej intuicyjne doświadczenie użytkownika. Już nie jesteś ograniczony do wpisywania słów. Jeśli coś widzisz – możesz to wyszukać. Jeśli jesteś zajęty lub prowadzisz – możesz po prostu zapytać na głos. Jeśli potrzebujesz informacji ze zdjęcia lub wideo, AI ją odnajdzie. To minimalizuje tarcie i otwiera wyszukiwanie na sytuacje, w których pisanie nie jest wygodne (dlatego głos i aparat są tak popularne na telefonach). Firmy dostosowują się, dbając, by ich treści były przyjazne multimediom – np. uzupełniając obrazy o opisy alt (by AI mogła je interpretować) oraz zapewniając obecność informacji w graphach wiedzy, by asystenci głosowi mogli je znaleźć.

5. Personalizacja i silniki rekomendacji napędzane przez AI

Wyszukiwanie i odkrywanie treści jest coraz bardziej spersonalizowane dzięki analizie ogromnych ilości danych użytkownika przez AI, która dopasowuje wyniki i rekomendacje. Personalizacja oznacza tutaj, że dwie osoby mogą zobaczyć różne wyniki dla tego samego zapytania lub otrzymać inne rekomendacje, w zależności od zainteresowań, lokalizacji, historii zachowań i innych czynników. AI jest silnikiem podejmującym te decyzje, ucząc się wzorców z danych.

Personalizacja wyszukiwania: Google już od lat stosuje łagodną personalizację (np. pierwszeństwo dla wyników lokalnych czy używanie historii wyszukiwania do podpowiedzi). Sztuczna inteligencja idzie znacznie dalej. Na przykład nadchodzące ulepszenia Google w zakresie wyszukiwania AI umożliwią użytkownikom opcjonalne włączenie uwzględniania kontekstu osobistego, gdzie AI może wykorzystywać dane z poprzednich wyszukiwań, czy nawet innych aplikacji (np. Gmail – za zgodą), by lepiej dopasować odpowiedzi blog.google. Gdy wpiszesz „wydarzenia w ten weekend” i udostępnisz e-maile oraz lokalizację, AI może stworzyć bardzo indywidualną propozycję: np. „W odległości 8 km jest festiwal muzyczny, a restauracja, w której byłeś, organizuje koncert na świeżym powietrzu w sobotę.” Google podaje przykład: „Tryb AI może pokazać restauracje z miejscami na zewnątrz na podstawie Twoich wcześniejszych rezerwacji i wyszukiwań oraz zasugerować wydarzenia w okolicy Twojego pobytu (na podstawie potwierdzeń lotu i hotelu).” blog.google. Wszystko to dzieje się prywatnie na Twoim koncie, a Google podkreśla, że masz nad tym kontrolę (opcja jest dobrowolna i w każdej chwili można rozłączyć integrację danych) blog.google blog.google.

Nawet bez tak głębokiej integracji AI nieustannie modyfikuje to, co widzisz. Silniki rekomendacji na platformach (np. podpowiedzi wideo na YouTube, rekomendacje seriali na Netflixie, czy artykuły w Google Discover) są klasycznymi przykładami. Wykorzystują modele uczenia maszynowego do przewidywania, co użytkownik prawdopodobnie zechce zobaczyć jako następne. Analizują Twoje wcześniejsze zachowania (obejrzane filmy, kliknięte linki, czas spędzony itd.) i porównują je z wzorcami milionów innych użytkowników, by wyłonić treści, które Cię zainteresują. AI pozwala na wykrywanie subtelnych zależności – na przykład model „zauważa”, że osoby czytające artykuł A i B chętnie sięgają po C, więc podsunie C komuś, kto już przeczytał A i B. Takie filtrowanie współpracujące na ogromną skalę nie byłoby możliwe bez AI analizującej dane.

Zalety: Personalizacja oznacza, że często otrzymujesz wyniki bardziej dopasowane do siebie. Jeśli zawsze wyszukujesz przepisy wegetariańskie, wyszukiwarka zasilana AI może wyżej pozycjonować treści wegetariańskie, ucząc się twoich preferencji. Jeśli regularnie klikasz w określone źródła wiadomości, silnik rekomendacji może pokazywać ci więcej treści z tego źródła. E-commerce w dużym stopniu korzysta z rekomendacji AI: sugestie „Możesz też polubić” lub „Często kupowane razem” na Amazonie są generowane przez AI, podobnie jak kolejność prezentowanych produktów. W rzeczywistości firmy takie jak Amazon już wykorzystują generatywną AI do personalizowania opisów produktów i rekomendacji w czasie rzeczywistym (na przykład podkreślając różne cechy produktów w zależności od tego, co AI uważa, że interesuje dany segment użytkowników) aboutamazon.com.

Ryzyka i kwestie do rozważenia: Choć personalizacja może poprawić doświadczenie użytkownika, budzi również obawy. Jednym z nich jest efekt „bańki filtrującej” – jeśli AI zawsze podaje ci treści podobne do tych, które już konsumujesz, możesz nie mieć styczności z różnorodnymi perspektywami czy nowymi informacjami. Na przykład spersonalizowany kanał wiadomości może nieświadomie wzmacniać czyjeś polityczne uprzedzenia, pokazując głównie artykuły, z którymi się zgadza. Platformy są tego świadome i próbują równoważyć trafność z różnorodnością, jednak to ciągłe wyzwanie etyczne. Kolejną kwestią jest prywatność – personalizacja opiera się na zbieraniu i analizie danych osobowych. Zarówno użytkownicy, jak i regulatorzy zadają pytania: Jakie dane są wykorzystywane? Czy wyrażono zgodę? Jak bezpiecznie są przechowywane? Do kwestii prywatności wrócimy w kolejnym rozdziale.

Z biznesowego punktu widzenia personalizacja ma ogromną moc. Zwiększa zaangażowanie (ludzie chętniej klikają treści dopasowane do nich) i może poprawić współczynnik konwersji (w zakupach, rekomendacja „właściwego” produktu może doprowadzić do sprzedaży). Istnieje cała branża usług Recommendations AI (np. Google Cloud oferuje usługę Recommendation AI dla sprzedawców detalicznych). Modele AI stale ulepszają swoje sugestie, stosując techniki takie jak uczenie przez wzmocnienie – „uczą się” na podstawie tego, czy kliknąłeś sugestię, czy ją zignorowałeś, stając się coraz lepsze z czasem.

Personalizacja w czasie rzeczywistym i przewidywanie potrzeb: Nowszym trendem jest AI próbujące przewidzieć potrzeby jeszcze przed zapytaniem. Na przykład telefon może wyświetlić „szacowany czas dojazdu do domu” około 17:00, mimo że nie zapytałeś – bo wie, że zwykle wtedy wracasz do domu. To prosta forma ambientowej personalizacji. Albo Google Discover może pokazywać tematy związane z czymś, czego ostatnio wyszukiwałeś, zakładając, że cię interesują. Takie funkcje przewidujące coraz bardziej zacierają granicę między wyszukiwaniem a rekomendacjami: AI w istocie wyszukuje za ciebie, bazując na twoim osobistym kontekście.

Podsumowując, personalizacja napędzana AI sprawia, że doświadczenie w internecie jest coraz bardziej unikalne dla każdego użytkownika. Wyniki wyszukiwań, rekomendacje i kanały treści są filtrowane przez modele AI uczące się naszego zachowania. Celem jest zwiększenie efektywności odkrywania – spędzasz mniej czasu na przeglądaniu nieistotnych informacji, a więcej na tym, co cię naprawdę interesuje. Druga strona tej sytuacji to konieczność zagwarantowania transparentności i uczciwości tego procesu, bez naruszania prywatności lub tworzenia komór echa – to wyzwania, z którymi społeczeństwo aktywnie się mierzy.

6. AI w filtrowaniu, pozycjonowaniu i interpretowaniu wyników webowych

AI odgrywa kluczową, niewidoczną dla użytkownika rolę w sposobie, w jaki wyszukiwarki filtrują spam, pozycjonują najlepsze wyniki i nawet interpretują, co te wyniki znaczą dla użytkowników. Funkcje te są mniej widoczne, ale niezbędne dla jakości wyników wyszukiwania.

Filtrowanie i ograniczanie spamu: Nowoczesne wyszukiwarki wykorzystują systemy oparte na AI do wykrywania niskiej jakości lub złośliwych treści i uniemożliwiania im wysokiego pozycjonowania. Zastrzeżony system Google SpamBrain to rozwiązanie AI zaprojektowane do identyfikacji spamowych stron, oszukańczych treści i innych „śmieci”, których użytkownicy nie powinni widzieć developers.google.com. Wykorzystuje uczenie maszynowe do rozpoznawania wzorców spamu (np. farm linków czy automatycznie generowanego bełkotu) znacznie skuteczniej niż ręczne reguły. Według Google postępy SpamBrain przyczyniły się do tego, że ponad 99% wyszukiwań Google jest wolnych od spamu developers.google.com. Tylko w 2022 roku SpamBrain wykrył 200 razy więcej spamerskich stron niż w momencie uruchomienia w 2018 roku seroundtable.com. Oznacza to, że gdy wyszukujesz, AI prawdopodobnie już odfiltrowała ogromną ilość śmieci, zapewniając, że wyniki pochodzą z zaufanych, istotnych stron. Podobnie AI pomaga filtrować nieodpowiednie treści (przemoc, nienawiść, pornografia) z podpowiedzi wyszukiwania lub wyników, egzekwując polityki i lokalne prawo.

Algorytmy pozycjonowania: Decydowanie, które wyniki ukażą się na początku, to złożone zadanie, do którego najlepiej nadaje się AI. Algorytm rankingowy Google uwzględnia sygnały uczenia maszynowego – jak RankBrain, wprowadzony w 2015 roku, który wykorzystuje AI do korygowania pozycji na podstawie interakcji użytkowników z wynikami (uczy się, które wyniki zadowalają użytkowników) oraz lepszego dopasowania wyników do niejasnych zapytań. Później zintegrowano Neural Matching oraz BERT dla powiązań koncepcyjnych i zrozumienia kontekstu. W 2020 roku Google zadeklarował, że BERT był używany przy niemal każdym anglojęzycznym zapytaniu w celu poprawy rankingu i trafności reddit.com. Oznacza to, że gdy wyszukujesz, AI nie tylko szuka stron z dokładnymi słowami kluczowymi, które wpisałeś, ale też stron, które semantycznie odpowiadają na twoje pytanie. Na przykład, jeśli wpiszesz „najlepszy sposób na szybkie nauczenie się gry na gitarze”, żadne z tych słów nie brzmi „codziennie ćwicz gamy”, a jednak AI skojarzy stronę mówiącą „codziennie ćwicz gamy” jako dobrą odpowiedź, bo rozumie, że to rada przyspieszająca naukę gry na gitarze.

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w pozycjonowaniu pomaga także rozumieć synonimy czy ogólny temat strony. Jeżeli strona nie zawiera dokładnego słowa kluczowego, lecz wyraźnie odpowiada na intencję zapytania, AI może ją wypromować wyżej. Dzięki temu wyniki są bardziej użyteczne.

Interpretacja i podsumowanie wyników: Nową rolą AI jest nie tylko wyszukiwanie i pozycjonowanie wyników, lecz także ich interpretowanie dla użytkownika. Widać to przy generowaniu rozbudowanych fragmentów czy bezpośrednich odpowiedzi. Na przykład jeśli zadasz pytanie faktograficzne, Google może pokazać fragment, który bezpośrednio na nie odpowiada. Tradycyjnie taki fragment był po prostu dokładnym cytatem ze strony, obecnie jednak, dzięki generatywnej AI, wyszukiwarka potrafi wyprodukować syntetyczną odpowiedź (jak wspomniano, AI Overviews). Tym samym interpretuje wiele wyników i łączy zawarte w nich informacje.

Ta interpretacja niesie jednak wyzwania. Duże modele językowe (LLM) mają skłonność do halucynacji – zdarza im się generować informacje, które brzmią wiarygodnie, ale są fałszywe lub niepoparte źródłami. W kontekście wyszukiwania może to prowadzić do podsumowań AI, które zawierają błędy lub przekłamania. Badacze z Center for an Informed Public Uniwersytetu w Waszyngtonie podali wyrazisty przykład: kiedy zapytali silnik generatywnego wyszukiwania o zmyślony koncept („teoria społecznych ech Jevina”), AI pewnie wygenerowało szczegółową odpowiedź z cytowaniami – ale zarówno wyjaśnienie, jak i cytaty były sfabrykowane cip.uw.edu. System w zasadzie „wyśnił” odpowiedź, bo LLM nie chciał powiedzieć, że nie zna odpowiedzi. Jak skwitował ekspert AI, Andrej Karpathy: „LLM w 100% śni i ma problem z halucynowaniem. Wyszukiwarka śni w 0% i ma problem z kreatywnością.” cip.uw.edu. Innymi słowy tradycyjna wyszukiwarka nie wymyśla informacji (pokazuje, co istnieje), lecz brakuje jej AI-owskiej zwięzłości; natomiast AI może wymyślić zgrabną odpowiedź, ale jeśli nie opiera się na źródłach, ryzykuje zmyśleniem faktów.

Aby temu zaradzić, wyszukiwarki wdrażają hybrydowe podejścia jak Retrieval-Augmented Generation (RAG). W RAG przed próbą wygenerowania odpowiedzi AI wykonuje neuronowe wyszukiwanie odpowiednich dokumentów, a następnie wymusza na LLM, by bazowało na tych dokumentach (często nawet cytując je). Z tego podejścia korzysta czat Binga czy SGE Google, aby odpowiedzi były powiązane z rzeczywistą treścią. Znacząco zmniejsza to liczbę halucynacji, lecz nie eliminuje ich całkowicie. Jak zauważyli badacze CIP, nawet przy dokumentach referencyjnych AI może wybijać informacje z kontekstu – np. cytować coś wyrwane z kontekstu lub błędnie łączyć fakty cip.uw.edu cip.uw.edu. Precyzyjne dostrajanie AI do rzetelnego podsumowywania i przypisywania informacji jest przedmiotem bieżących prac.

AI jest także używana do interpretowania intencji użytkownika, nie tylko samych słów zapytania. Na przykład systemy Google starają się ustalić, czy twoje zapytanie dotyczy zakupu (intencja komercyjna), lokalizacji (czy chcesz wyniki blisko ciebie), wiadomości itd., a następnie dostosowują układ wyników (wyświetlając linki zakupowe, mapę, artykuły, itp.). Taką klasyfikację przeprowadzają modele AI analizujące zarówno zapytanie, jak i szerszy kontekst użytkownika.

Podsumowując, rola AI w filtrowaniu, rankingowaniu i interpretowaniu wyników może być postrzegana jako mózg wyszukiwarki:

Oczyszcza dane wejściowe (usuwając spam i szkodliwe treści),
Porządkuje wyniki w inteligentny sposób (wyżej plasując najbardziej przydatne i godne zaufania informacje),
oraz coraz częściej wyjaśnia lub podsumowuje te wyniki (sprawiając, że rezultaty wyszukiwania są natychmiastowo bardziej użyteczne dzięki fragmentom odpowiedzi lub odpowiedziom AI).

Dla użytkowników oznacza to lepsze wyniki przy mniejszym wysiłku – ale wymaga również zaufania, że AI właściwie przetwarza informacje. Utrzymanie tego zaufania jest powodem, dla którego firmy działają ostrożnie: na przykład Google stopniowo wprowadza generatywne podsumowania i podkreśla, że są one eksperymentalne, właśnie ze względu na wyzwania interpretacyjne. Przejrzystość (na przykład poprzez linki do źródeł) to jeden ze sposobów, aby użytkownicy mogli weryfikować odpowiedzi dostarczane przez AI microsoft.com microsoft.com. W miarę rozwoju AI można się spodziewać jeszcze inteligentniejszego filtrowania (np. wykrywania dezinformacji lub sprzecznych informacji), bardziej zniuansowanego rankingu (np. spersonalizowane rankingi dopasowane do tego, co użytkownik uznaje za przydatne) oraz bogatszej interpretacji (np. AI podsumowujące całe tematy lub prezentujące różne punkty widzenia obok siebie).

7. Wpływ AI na reklamę cyfrową i tworzenie treści pod kątem widoczności

Pojawienie się wyszukiwania napędzanego przez AI wywraca do góry nogami ekonomię internetu – szczególnie reklamę cyfrową (przemysł wart ponad 200 miliardów dolarów, oparty głównie na ruchu z wyszukiwarek) oraz sposoby tworzenia treści w celu przyciągnięcia odbiorców.

Reklama w świecie wyszukiwania AI: Wyszukiwarki takie jak Google tradycyjnie zarabiają na wyświetlaniu reklam obok wyników wyszukiwania. Jeśli użytkownicy klikają te reklamy, Google uzyskuje przychód. Ale co się stanie, gdy AI poda odpowiedź bezpośrednio? Mniej kliknięć w wyniki może oznaczać również mniej wyświetleń i kliknięć w reklamy. W rzeczywistości, wczesne dane są niepokojące dla reklamodawców: ponieważ odpowiedzi AI zajmują górną część strony, organiczne kliknięcia znacząco spadły i wiele wyszukiwań kończy się bez kliknięcia w jakikolwiek wynik (jak wspomniano, nawet do 77% zapytań obsłużonych przez AI kończy się bez kliknięcia adweek.com). Jeśli użytkownik jest zadowolony z podsumowania AI, może nawet nie przewinąć do reklam ani organicznych linków.

Google doskonale zdaje sobie z tego sprawę i aktywnie eksperymentuje ze sposobami integracji reklam z doświadczeniem AI. Sundar Pichai (dyrektor generalny Google) zapewnił inwestorów, że mają „dobre pomysły na natywne koncepcje reklamowe” w wynikach czatu AI adweek.com. W obecnym Search Generative Experience Google już wyświetla reklamy – zwykle kilka sponsorowanych linków lub wyników zakupowych – wewnątrz lub tuż pod boxem AI overview, odpowiednio oznaczone jako reklamy. Starają się je dopasować naturalnie, aby nawet jeśli użytkownik nie kliknie tradycyjnego niebieskiego linku, zobaczyłby adekwatną sponsorowaną propozycję. Przykładowo, jeśli podsumowanie AI dotyczy najlepszych niedrogich smartfonów, w tym kontekście może pojawić się sponsorowana oferta danego telefonu.

To jednak delikatna równowaga. Zasadniczym zadaniem AI jest dostarczenie użytkownikowi tego, czego oczekuje; nadmiernie nachalna reklama mogłaby pogorszyć doświadczenie. Według kierownictwa Google jeśli dobrze zadbają o doświadczenie użytkownika dzięki AI, to część reklamową rozwiążą z czasem adweek.com – co oznacza, że najpierw liczy się zainteresowanie użytkowników, a zarabianie potem. Interesującą możliwością jest, że wyszukiwanie oparte na AI może pozwolić na bardziej precyzyjne targetowanie reklam. Jeśli AI lepiej zrozumie intencję zapytania, będzie mogło zaserwować reklamę idealnie dopasowaną do faktycznej potrzeby użytkownika. Na przykład, podczas rozmowy AI o planowaniu wycieczki w góry, reklama sprzętu mogłaby pojawić się dokładnie wtedy, gdy użytkownik rozważa, co zabrać. To rodzaj reklamy kontekstowej wspieranej przez zrozumienie konwersacji przez AI.

Niektórzy eksperci reklamowi twierdzą wręcz, że tradycyjny sposób kupowania reklam poprzez frazy kluczowe może zanikać. Jeżeli użytkownicy nie wpisują słów kluczowych, a zadają pytania, to jak reklamodawcy mogą się pojawić z reklamą? Jeden z byłych dyrektorów Google ds. reklam powiedział: „po raz pierwszy od 20 lat naprawdę wierzę, że słowa kluczowe są martwe” adweek.com – sugerując, że branża może przejść na targetowanie po tematach lub intencjach, które AI potrafi rozpoznać, a niekoniecznie po konkretnych frazach.

Na razie segment reklam w wyszukiwarce Google wciąż jest ogromny, ale pod presją. Konkurenci tacy jak Amazon przejmują część udziału w reklamach (przy wyszukiwaniach produktów), a jeśli AI zmniejszy całościową liczbę łatwych do monetyzowania wyszukań, dominacja Google może się osłabić. Z prognozy cytowanej przez Adweek wynika, że udział Google w przychodach z reklam z wyszukiwania w USA spadnie z 64% dekadę temu do ok. 51,5% w 2027 roku adweek.com, ze względu na te zmiany i rosnącą konkurencję. Jednak jeśli AI zwiększy zaangażowanie (ludzie będą zadawać więcej pytań), mogą się pojawić nowe możliwości wyświetlania reklam w dłuższej sesji, nawet jeśli każde zapytanie generuje mniej kliknięć. Bing na przykład umieszcza reklamy w swoim czacie i odnotowuje dobre współczynniki kliknięć, jeśli są one trafne.

Tworzenie treści i widoczność: Po drugiej stronie równania są twórcy treści – serwisy informacyjne, blogerzy, firmy z własnymi stronami – którzy tradycyjnie polegają na ruchu z wyszukiwarek (czy to przez SEO, czy przez kliknięcia w reklamy). Wyszukiwanie AI burzy to na dwa sposoby:

Mniejszy ruch dla wydawców: Jeśli odpowiedzi pojawiają się bezpośrednio na stronie wyszukiwania, użytkownicy mogą nie klikać do źródła. Wydawcy martwią się utratą ruchu i przychodów. Jak pokazano wcześniej, odsetek wyszukań bez kliknięcia przekraczał już 65% w 2023 r., a w najbliższej przyszłości ma przekroczyć 70% 1950.ai. Niektórzy wydawcy uważają fragmenty AI za powiększony problem „featured snippet” – AI może wykorzystywać treści z wielu stron do odpowiedzi na pytanie, a użytkownik otrzymuje odpowiedź, nie odwiedzając tych stron. To narusza tradycyjną równowagę ekosystemu webowego, gdzie wyszukiwarki napędzają ruch, a strony zarabiają przez reklamy lub subskrypcje. Jeśli AI stanie się głównym interfejsem, twórcy mogą nie dostać ani kliknięcia, ani rozpoznania. Toczą się rozmowy o nowych rozwiązaniach – np. o konieczności jasnych cytowań w wynikach AI lub nawet rekompensaty finansowej dla twórców oryginalnych treści (co jest rozwinięciem dawnych sporów o Google News). Rzeczywiście, regulatorzy się temu przyglądają: UE i inne organy sprawdzają, czy wykorzystanie treści wydawców w AI nie łamie praw autorskich lub nie wymaga podziału przychodów 1950.ai.
Fala AI-generowanych treści: Samo tworzenie treści zostało zrewolucjonizowane przez AI. Marketerzy i autorzy dysponują dziś narzędziami takimi jak GPT-4 do masowego generowania blogów, opisów produktów, postów do social media i nie tylko. To zwiększa produktywność – mały biznes może poprawić widoczność strony bez dużego zespołu redaktorskiego. Ale prowadzi też do przesytu treścią. Jeśli każdy może „wyprodukować” dziesiątki tekstów AI, sieć zostanie zalana powtarzalnymi lub niskiej jakości artykułami. Wyszukiwarki muszą więc coraz lepiej filtrować (np. wspominane już pomocne aktualizacje Google, promujące treści „tworzone przez ludzi dla ludzi”). Google podkreśla, że samo AI-generowanie treści nie jest zakazane w ich wytycznych, lecz treści tworzone głównie po to, by manipulować rankingami (spam), będą karane, niezależnie od tego, czy napisał je człowiek, czy AI seo.ai. Rośnie więc znaczenie jakości, nie ilości. To faktycznie podnosi poprzeczkę: średnia jakość treści generycznych może się podnieść (bo AI potrafi generować „przyzwoite” teksty z łatwością), więc, aby się wyróżnić i być widocznym, jeszcze ważniejsze stają się ludzki charakter, oryginalność, doświadczenie i wiedza. W społecznościach SEO mówi się, że E-E-A-T ma teraz jeszcze większe znaczenie – np. twoje własne doświadczenia lub oryginalne badania w treści są bardziej wartościowe niż AI-przeredagowany skrót ogólnodostępnych informacji beepartners.vc.

Z drugiej strony AI może pomóc twórcom w optymalizacji treści. Może analizować dane wyszukiwań, sugerować tematy warte opisania, a nawet optymalizować treści pod fragmenty (snippety) (np. przez układanie tekstu w formacie pytanie-odpowiedź, co AI i asystenci głosowi szczególnie preferują). Algorytmy rekomendacji treści (jak na YouTube czy TikToku) również wykorzystują AI do prezentowania twórczości nowym odbiorcom. To korzystne, jeśli AI trafnie połączy treść i odbiorcę. Powstała już dziedzina „SEO ery AI”, gdzie twórcy myślą nie tylko „Jak pojawić się wysoko w Google?”, ale „Jak zostać źródłem, które AI cytuje lub linkuje?”. Techniki obejmują dbałość o rzetelność faktów (aby stać się wiarygodnym źródłem), używanie schema/metadanych (by AI łatwiej analizowało treść) i budowanie autorytetu marki (jeśli AI zna twoją stronę jako zaufaną, chętniej sięgnie po nią w odpowiedzi).

Tworzenie treści reklamowych: Reklamodawcy sami korzystają z AI do generowania treści – na przykład tworzą wiele wariantów tekstu reklamy i pozwalają, aby algorytm platformy wybierał ten, który najlepiej się sprawdza. Google Ads zaczęło wprowadzać narzędzia AI, które potrafią generować nagłówki i opisy reklam na podstawie treści ze strony internetowej. AI usprawnia więc proces tworzenia reklam, potencjalnie czyniąc reklamę bardziej efektywną. Może także automatycznie dostosowywać reklamy do różnych odbiorców (dynamiczna personalizacja, np. wyświetlanie różnych obrazów różnym grupom demograficznym). W reklamie w mediach społecznościowych AI pomaga w targetowaniu oraz optymalizacji kreacji (na przykład algorytmy Facebooka uczą się, które kreacje reklamowe generują największe zaangażowanie wśród których użytkowników).

Podsumowując, AI przebudowuje mechanizmy i metody działania w reklamie cyfrowej i tworzeniu treści. Reklamodawcy muszą dostosować się do nowych formatów (jak umieszczanie swojego przekazu w odpowiedzi AI chatbota lub zapewnienie obecności, gdy AI rekomenduje produkty). Wydawcy i twórcy treści poszukują nowych strategii, by utrzymać widoczność i przychody – poprzez optymalizację pod kątem cytowań przez AI, dywersyfikację źródeł ruchu czy samodzielne wykorzystywanie AI do tworzenia wyróżniających się treści. To błyskawicznie rozwijająca się przestrzeń i branża uważnie obserwuje, jak rozłoży się równowaga między odpowiedziami generowanymi przez AI a tradycyjnym ruchem kierowanym na strony. Możliwe, że pojawią się nowe modele współpracy lub systemy rekompensat (np. w 2023 roku OpenAI uruchomiło wtyczkę do przeglądarki, która faktycznie pobierała treści ze stron i wyświetlała je użytkownikowi, potencjalnie także z reklamami strony – sposób na zapewnienie wartości wydawcom przy jednoczesnym wykorzystaniu AI). Jedyną pewnością jest to, że podręczniki marketingu cyfrowego właśnie są przepisywane na nowo.

8. Wyzwania etyczne i prywatnościowe w przeglądaniu wspomaganym przez AI

Integracja AI z wyszukiwaniem oraz przeglądaniem internetu to nie tylko postęp, ale także wyzwania etyczne i dotyczące prywatności, które wymagają wnikliwej refleksji:

Dezinformacja i uprzedzenia: Jak wspomniano wcześniej, systemy AI potrafią czasami udzielać błędnych odpowiedzi z wielką pewnością siebie. To rodzi problemy etyczne – użytkownik może zostać wprowadzony w błąd przez bardzo autorytatywną odpowiedź AI, która w rzeczywistości jest nieprawdziwa. Przykładowo, jeśli AI błędnie odpowie na pytanie medyczne lub prawne, konsekwencje mogą być poważne. Z perspektywy etyki, dostawcy AI powinni minimalizować takie „halucynacje” i wyraźnie komunikować niepewność. Widać już działania w tym kierunku: interfejsy wyszukiwania AI często zawierają zastrzeżenia (np. „Generatywna AI jest eksperymentalna i może być niedokładna”) blog.google oraz zachęcają użytkowników do sprawdzania cytowanych źródeł. Istotną kwestią jest także stronniczość AI. Modele te uczą się na danych z internetu, które mogą zawierać społeczne uprzedzenia lub jednostronne poglądy. Bez kontroli, AI może na przykład powielać stereotypy płciowe lub rasowe w swoich odpowiedziach (jak przypisywanie określonych zawodów do jednej płci) albo faworyzować poglądy większościowe kosztem mniejszości. Firmy pracują więc nad dostosowywaniem – technikami, które mają uczynić odpowiedzi AI bardziej sprawiedliwymi i rzeczowymi – ale to ciągłe wyzwanie wymagające przejrzystości i różnorodnej oceny.

Przejrzystość: Czy AI, udzielając odpowiedzi, powinna ujawniać, skąd ją wzięła? Wielu twierdzi, że tak. Dlatego tak ważne są cytowania źródeł – użytkownik ma prawo wiedzieć „Według kogo?” dana odpowiedź jest poprawna. Jednym z zarzutów wobec wczesnych zamkniętych systemów AI był właśnie brak przejrzystości (tzw. problem „czarnej skrzynki”). Dostarczając cytaty źródeł lub choćby wyjaśnienie (np. „Znalazłem tę informację w Wikipedii i Britannica”), silniki wyszukiwawcze oparte na AI mogą być bardziej transparentne i pozwalać użytkownikom na weryfikację informacji microsoft.com microsoft.com. Rośnie także nacisk na to, by AI uwzględniało niepewność zamiast wymyślać odpowiedzi. Tradycyjna wyszukiwarka mogła po prostu zgłosić „brak wyników” na bardzo nietypowe zapytanie. AI ma jednak tendencję do udzielania odpowiedzi za wszelką cenę, nawet jeśli musi coś zmyślić. Z etycznego punktu widzenia lepiej, by czasem AI odpowiedziała „Nie jestem pewien” albo „Nie mogłem znaleźć informacji na ten temat”. Obecnie wiele chatbotów AI zostało przestrojonych tak, by odmawiała odpowiedzi na niektóre zapytania lub wyrażała niepewność (np. ChatGPT potrafi odpowiedzieć „Nie posiadam informacji na ten temat”, jeśli naprawdę nic nie wie). Takie zachowanie jest lepsze niż wprowadzanie w błąd, choć może być mniej satysfakcjonujące.

Prywatność użytkowników: Przeglądanie wspomagane AI bardzo często wiąże się z przetwarzaniem większej ilości danych o użytkownikach, by lepiej personalizować i ulepszać wyniki. Wzbudza to pytania o prywatność: jak te dane są przechowywane? kto ma do nich dostęp? czy mogą wyciec lub zostać wykorzystane niezgodnie z przeznaczeniem? W 2023 roku miała miejsce głośna sytuacja, gdy włoski organ ochrony danych osobowych tymczasowo zablokował ChatGPT w związku z obawami dotyczącymi prywatności reuters.com. Regulator wskazał, że OpenAI nie miało podstawy prawnej do gromadzenia ogromnych ilości danych osobowych wykorzystanych do trenowania modelu, a użytkownicy nie byli odpowiednio informowani, jak ich dane (w tym rozmowy) mogą być przechowywane i wykorzystywane reuters.com reuters.com. W odpowiedzi, OpenAI wprowadziło środki zaradcze: większą przejrzystość polityki prywatności, narzędzie do weryfikacji wieku (ponieważ istotny był problem danych nieletnich) oraz opcję rezygnacji z wykorzystywania historii czatów do trenowania modelu reuters.com. Ten przykład podkreśla, że narzędzia AI muszą być zgodne z prawem o ochronie danych osobowych. Ogólne rozporządzenie o ochronie danych (RODO) oraz podobne akty prawne wymagają podania celu gromadzenia danych i dają użytkownikom prawo do żądania usunięcia lub rezygnacji z przetwarzania ich danych. Usługi takie jak ChatGPT pozwalają obecnie na wyłączenie historii czatu (rozmowy nie są wtedy wykorzystywane do dalszego treningu AI).

Dodatkowo, gdy agenci AI wyszukiwania przeglądają internet w Twoim imieniu, pojawia się pytanie, ile kontekstu z Twojej strony zostaje udostępnione. Na przykład, gdy AI pomaga Ci rezerwować lot, może korzystać z Twojej lokalizacji lub innych danych osobistych. Kluczowe jest, by takie dane nie były przypadkowo ujawnione osobom trzecim. Twórcy AI często muszą wdrażać mechanizmy ochronne: zarówno by nie dopuścić, by wrażliwe dane pojawiły się w odpowiedziach, jak i by zabezpieczyć je po stronie backendu. Prosty przykład – jeśli zapytasz AI „Jaka jest moja bieżąca lokalizacja?”, powinna odmówić odpowiedzi ze względów prywatności (i faktycznie, wielu asystentów nie przekazuje takich informacji, o ile nie jest to inicjatywa użytkownika i nie zostało to świadomie dozwolone).

Bezpieczeństwo danych: Wraz z obsługą przez AI coraz większej ilości danych, ich zabezpieczanie staje się kluczowe. Modele AI mogą nieumyślnie zapamiętywać fragmenty danych treningowych, w tym dane osobowe. Bywało, że wcześniejsza wersja GPT-2 potrafiła czasem dosłownie „wypluwać” części materiału treningowego (np. fragmenty chronionych prawem autorskim artykułów lub kodu). Takie ryzyko sprawia, że firmy próbują usuwać z danych treningowych wszelkie informacje umożliwiające identyfikację (PII), a używanie rozmów użytkowników do treningu modeli wzbudza wiele kontrowersji. Użytkownicy biznesowi są szczególnie ostrożni – wiele firm zakazało pracownikom wprowadzania poufnych danych do ChatGPT, obawiając się wycieków. (Na przykład, niektórzy pracownicy Samsunga podobno wklejali w ChatGPT poufne fragmenty kodu, które trafiły do danych treningowych i mogły zostać ujawnione). W odpowiedzi, wersje enterprise takich usług oferują gwarancje, że dane nie będą używane do trenowania modeli oraz wdrażają szyfrowanie i rejestry audytów, by spełnić wymagania bezpieczeństwa korporacyjnego.

Etyczne wykorzystanie treści: Innym aspektem jest podejście do twórców treści – czy jest fair, że AI wykorzystuje całość zasobów internetu do generowania odpowiedzi? Jedni twierdzą, że to użycie transformacyjne i społeczeństwo korzysta na syntezie wiedzy. Inni (np. artyści lub pisarze) czują, że AI korzysta za darmo z ich twórczości bez uznania autorstwa czy wynagrodzenia. To prowadzi do debat, a nawet pozwów sądowych (część autorów pozwała OpenAI za wykorzystywanie ich książek w danych treningowych bez zgody). Wynik tych sporów może ukształtować zasady pozyskiwania danych do trenowania AI. Już teraz unijna ustawa o AI w projekcie może wymagać ujawniania, jakie materiały objęte prawem autorskim były wykorzystywane przez generatywne AI reuters.com. Możliwe, że wyszukiwarki wprowadzą opcje opt-out dla wydawców (np. specjalny znacznik „nie dołączaj moich treści do streszczeń AI”), podobnie jak można zablokować indeksowanie przez wyszukiwarki za pomocą robots.txt. Faktycznie, Google sugerowało możliwość wprowadzenia meta taga „NoAI”, którym właściciele stron mogliby oznaczać treści z zakazem użycia do treningu AI czy tworzenia fragmentów – ten pomysł zapewne będzie ewoluował w najbliższym czasie.

Autonomia i uzależnienie użytkownika: Z punktu widzenia etyki istotne jest także, jak AI może wpływać na zachowania i poglądy użytkowników. Jeśli asystenci AI staną się głównym filtrem informacji, czy użytkownicy nie staną się zbyt zależni od jednego źródła? Czy to nie ułatwi osobom o złych intencjach wpływania na AI i wprowadzania w błąd milionów ludzi? To ogromna władza skupiona w rękach podmiotów zarządzających modelem AI. Społeczeństwo prawdopodobnie będzie się domagać nadzoru i rozliczalności – być może audytów zewnętrznych dotyczących uczciwości i poprawności działania AI. Z drugiej strony AI może demokratyzować dostęp do wiedzy dla osób, które mają problemy z tradycyjnymi interfejsami – np. osoby niepiśmienne lub z niepełnosprawnościami mogą zadawać pytania głosowo i otrzymywać odpowiedzi odczytywane na głos. To etyczny plus: poprawa inkluzywności i dostępu do wiedzy.

Kompromis między prywatnością a personalizacją: Jak wspomniano w sekcji 5, wysoko spersonalizowane usługi AI mogą oferować dużą użyteczność, ale wymagają wykorzystania danych osobowych. Kluczowe jest znalezienie właściwej równowagi. Prawdopodobnym podejściem jest oddanie kontroli użytkownikom – pozwolić im samodzielnie zdecydować o personalizacji oraz jasno poinformować, jakie dane będą wykorzystywane (tak jak zrobił to Google, umożliwiając integrację Gmaila z wyszukiwaniem AI tylko za zgodą użytkownika blog.google). Również budowanie solidnych rozwiązań anonimizujących – wykorzystując dane zbiorczo lub poprzez przetwarzanie na urządzeniu – może pomóc w ochronie prywatności (na przykład niektóre funkcje AI mogą działać lokalnie na urządzeniu, dzięki czemu surowe dane nigdy go nie opuszczą).

Podsumowując, etyczny i prywatnościowy krajobraz AI w przeglądaniu koncentruje się wokół zaufania. Użytkownicy muszą ufać, że AI przekazuje dokładne, bezstronne informacje i chroni ich dane osobowe. Wymaga to ciągłych ulepszeń w przejrzystości AI (pokazywanie źródeł, przyznawanie się do niepewności, umożliwianie audytów), praktykach dotyczących danych (zgodność z przepisami o ochronie prywatności, zapewnianie użytkownikom kontroli nad swoimi danymi) oraz w etyce treści (szanowanie własności intelektualnej i pracy twórców treści). Firmy wdrażające AI w wyszukiwaniu są obecnie pod lupą, by zrobić to dobrze. Najprawdopodobniej zobaczymy dalsze aktualizacje zachowań AI (np. mniej halucynacji w miarę doskonalenia modeli), nowe funkcje prywatności (takie jak bardziej szczegółowe opcje rezygnacji z przetwarzania danych i mechanizmy kontroli ich przechowywania) oraz być może ramy regulacyjne (rządy opracowujące przepisy dotyczące usług AI, podobnie jak wcześniej dotyczące ochrony danych i treści online).

9. Przewidywania na Przyszłość: Agenci AI, Ambient Search i Wirtualni Asystenci

Patrząc w przyszłość, granica między „wyszukiwarką”, „przeglądarką” a „asystentem” będzie się coraz bardziej zacierać. Agenci AI, którzy będą samodzielnie wykonywać zadania online, są tuż za rogiem, a wyszukiwanie będzie jeszcze mocniej zintegrowane z codziennym życiem (ambient computing). Oto najważniejsze przewidywania i trendy dotyczące przyszłości przeglądania/wyszukiwania:

Autonomiczni Agenci AI do Zadań: Zamiast tylko dostarczać informacji, przyszłe systemy AI będą mogły podejmować działania w imieniu użytkowników. Widać już pierwsze przykłady w postaci „agentowych możliwości” AI w wyszukiwarce Google. Google pokazał AI, które przy zapytaniu o bilety na koncert mogło przeszukiwać wiele stron z biletami, porównywać opcje, a nawet rozpocząć wypełnianie formularzy zakupu – zostawiając jednak ostateczną decyzję użytkownikowi blog.google. Innymi słowy, AI nie tylko szukało informacji („jakie bilety są dostępne”), ale też wykonało fragment procesu transakcyjnego („wpisało liczbę biletów, sprawdziło ceny na różnych stronach”). To wskazuje na przyszłość, w której AI może pełnić rolę kompleksowego concierge’a. Wyobraź sobie polecenie: „AI, zarezerwuj mi tygodniowe wakacje na plaży do 2000$” – i AI wyszukuje loty, hotele, może nawet czyta recenzje, a potem przedstawia propozycję lub dokonuje rezerwacji po Twojej akceptacji. Microsoft również idzie w tym kierunku, prezentując wizję copilotów, którzy pomagają nie tylko znaleźć informacje, ale także zrobić konkretne rzeczy (Copilot w Windowsie już potrafi zmieniać ustawienia czy podsumowywać dokument – przyszłe wersje mogą zarządzać Twoim kalendarzem lub pocztą automatycznie). Tacy agenci będą korzystać z wyszukiwania, ale też zintegrowanych usług i API. Traktują internet jako bazę możliwych działań, a nie tylko informacji. Przykładowo, agent AI może użyć API OpenTable, by zarezerwować stolik, lub zastosować scraping, by wypełnić formularz na mniej ustrukturyzowanej stronie. Pojawiają się ciekawe pytania: czy strony internetowe będą musiały przygotować przyjazne dla AI interfejsy (API lub ustrukturyzowane dane), żeby agenci mogli z nich korzystać? Być może tak. Już dziś usługi takie jak Google Duplex (która może dzwonić do restauracji i robić rezerwacje) są zapowiedzią agentowej przyszłości. W SEO i marketingu pojawiają się spekulacje o tzw. „lejku AI” – gdzie optymalizujesz nie tylko dla ludzi, ale pod kątem agentów AI, którzy wybierają produkty lub treści dla użytkownika. Co ważne, jeśli to AI decyduje, jaką markę kupić, firmy będą musiały dbać, by agenci je uwzględnili. Może pojawić się nowy rodzaj optymalizacji: AI agent optimization, analogiczny do SEO. Jak ujął to jeden ekspert SEO, „to AI wybierze, które marki polecić, a twoim zadaniem będzie, by wybrały właśnie ciebie.” xponent21.com. Może to wymagać doskonałych metadanych o produktach, konkurencyjnych cen i zaufanej marki – bo AI działający w imieniu użytkownika będzie zapewne dążyć do maksymalnej satysfakcji klienta (np. może wybierać marki z lepszymi opiniami lub gwarancją). Firmy będą musiały więc przekonać ewaluatora AI, nie tylko bezpośrednio konsumenta.
Ambient Search i Ciągła Asysta: Koncepcja ambient search oznacza, że wyszukiwanie zachodzi w tle naszego życia, gotowe, by proaktywnie dostarczyć informacje. Już teraz zmierzamy w stronę wszechobecnej informatyki – inteligentne urządzenia są wokół nas na każdym kroku. W przyszłości Twoje okulary rozszerzonej rzeczywistości (AR) mogą nieustannie rozpoznawać, na co patrzysz, i oferować informacje (nazwy, wskazówki, tłumaczenia) bez konieczności zadawania pytań. To forma wyszukiwania inicjowanego implicite przez kontekst. Przykład: idziesz ulicą, a Twoje okulary AR pokazują oceny restauracji obok których przechodzisz – to ambient search łączący lokalizację, wizję i AI. Inny przykład: kontekstowe asystenty głosowe nasłuchujące podpowiedzi. Jeśli prowadzisz rozmowę (po wyrażeniu zgody), asystent może cicho wyciągać fakty związane z tematem, gotowy je przekazać na Twoje życzenie. Lub AI w aucie – proaktywnie ostrzega: „Masz mało paliwa, a 2 mile dalej jest tanią stacja” – czyli wyszukuje ceny i lokalizacje na podstawie wykrytej potrzeby. Ambient computing to często predykcyjne AI: przewidywanie potrzeb. Wiceprezes Google Search, Elizabeth Reid, opisywała cel jako uczynienie zadawania pytań Google tak łatwym jak pytanie wszechwiedzącego przyjaciela naturalnie wplecionego w środowisko 1950.ai. W praktyce być może dojdziemy do momentu, gdy rzadko wpisujemy zapytania – kombinacja sensorów (wizja, lokalizacja, zdrowie itd.) i AI wie sama, kiedy pokazać pomocne informacje. Prywatność będzie tu kluczowa – ambient search powinien być mocno kontrolowany przez użytkownika (nikt nie chce asystenta podsłuchującego bądź pokazującego innym Twoje dane bez zgody). Najprawdopodobniej w przyszłości urządzenia będą miały tryby, które można samemu aktywować lub wyłączyć, jak dziś aktywuje się „Hey Siri” czy „OK Google”.
Następna Generacja Wirtualnych Asystentów: Cyfrowi asystenci tacy jak Siri, Google Asystent, Alexa itd., staną się znacznie potężniejsi dzięki integracji dużych modeli językowych. Google już ogłosił Assistant with Bard, czyli połączenie głosowego asystenta z możliwościami Barda (swojego LLM) analyticsvidhya.com. Oznacza to, że zamiast predefiniowanych odpowiedzi, asystent będzie generował bogate, konwersacyjne odpowiedzi i wykona bardziej złożone zadania. Możemy się spodziewać asystentów, którzy płynnie zrealizują wieloetapowe prośby (np. „Asystencie, zorganizuj mi zjazd: znajdź miejsce, wyślij wszystkim maila z zapytaniem o dostępność, sporządź harmonogram”). Stanie się także bardziej „osobowościowy” i lepszy w prowadzeniu długich rozmów (może wreszcie spełniając wizję z science fiction o rozmowach z cyfrowym asystentem). Jest całkiem prawdopodobne, że za kilka lat „sekretarka AI” to będzie codzienność – agent, który zarządza Twoim dniem (czyta i podsumowuje Twoje maile, umawia spotkania według własnej oceny, przypomina o zadaniach itd.). Microsoft 365 Copilot już idzie w tym kierunku dla pracy biurowej. W życiu prywatnym pojawią się podobni agenci.
Integracja z IoT i Innymi Źródłami Danych: W przyszłości wyszukiwanie może obejmować Twoje prywatne dane – wyobraź sobie przeszukiwanie własnego „life-loga”. Jeśli masz smart-urządzenia monitorujące zdrowie, możesz zapytać: „kiedy ostatni raz przebiegłem ponad 5 km?” i AI odpowie, korzystając z danych zegarka. Lub „znajdź przepis, który gotowałem w zeszłym miesiącu z grzybami”, a AI przeszuka historię piekarnika lub osobiste notatki. W skrócie, wyszukiwanie wyjdzie poza publiczny internet, obejmując dane osobiste i sensoryczne, z AI integrującym je wszystkie. To daje ogromne możliwości, ale też jest bardzo wrażliwe (ponownie kwestia prywatności!), więc implementacja będzie ostrożna.
Interfejsy Neuronalne i Nowe Modalności: W dalszej perspektywie niektóre firmy badają bezpośrednie interfejsy mózg-komputer. Jeśli staną się rzeczywistością, „wyszukiwanie” może być tak szybkie jak myśl. To spekulacja, ale widać kierunek upraszczania interakcji. Bardziej przyziemnie: wielomodalne modele AI (jak przyszłe wersje GPT czy Google Gemini) będą płynnie przetwarzać tekst, obrazy, dźwięki, a nawet wideo. Możesz mieć AI, które ogląda za Ciebie nagranie i odpowiada na pytania o jego treść. Przykład: „AI, przejrzyj to godzinne nagranie spotkania i podaj kluczowe decyzje”. To wyszukiwanie wewnątrz treści audiowizualnych. Albo tłumaczenie i kontekst w czasie rzeczywistym – słuchawki, które nie tylko tłumaczą mowę, ale też podają na bieżąco informacje (np. gdy ktoś wspomni firmę, AI szepcze najnowsze wiadomości na jej temat).
Zmiany Społeczne i Biznesowe: W miarę jak agenci AI przejmą część zadań związanych z wyszukiwaniem i przeglądaniem, niektóre zawody mogą ewoluować lub zanikać. Przykład: rola agenta turystycznego czy konsultanta wsparcia klienta może zmienić się w nadzór nad AI. Branża marketingu wyszukiwania (SEO/SEM) także ulegnie transformacji (niektórzy mówią o Answer Engine Optimization, albo o optymalizacji tak, by to AI-asystenci korzystali z naszych danych/usług). Firmy mogą być zmuszone dostarczać dane do tych ekosystemów (przez API, feedy), by pozostać widocznymi. Możemy zobaczyć nowe partnerstwa, np. firmy dostarczające swoje treści bezpośrednio do platform AI dla gwarantowanej widoczności (niektóre redakcje już prowadzą rozmowy o dostarczaniu treści do Bing AI Microsoftu).

Ze strony użytkowników, jeśli AI będzie super-zintegrowane, kompetencje cyfrowe będą musiały obejmować zrozumienie AI: np. wiedzę, jak zadawać właściwe pytania (umiejętność promptowania) i jak weryfikować odpowiedzi AI. Systemy edukacyjne mogą włączyć wykorzystanie AI jako narzędzia, ale też nauczać krytycznego myślenia, by nie przyjmować wyników AI bezrefleksyjnie.

W istocie przyszłość przeglądania i wyszukiwania zmierza w kierunku doświadczenia pośredniczonego przez AI, w którym intencje użytkownika mogą być realizowane przy minimalnym tarciu, często bez potrzeby korzystania z tradycyjnych stron internetowych dla wielu zadań. Wyszukiwanie będzie bardziej zorientowane na działania (nie tylko znajdowanie informacji, ale osiąganie celów) i świadome kontekstu. Tradycyjne przeglądanie stron może stać się działaniem niszowym — dla tych, którzy chcą prowadzić dogłębne badania lub cieszyć się ręczną eksploracją — podczas gdy wiele codziennych zapytań („znajdź to”, „kup tamto”, „pokaż jak”, „powiedz mi teraz”) będzie obsługiwane przez AI za pomocą głosu lub innych interfejsów.

Konsekwencje są ogromne: informacje stają się bardziej dostępne, ale też częściej pośredniczone przez AI. Firmy zarządzające tymi pośrednikami AI (takie jak Google, Microsoft, OpenAI, Apple, Amazon) mogą zyskać jeszcze większy wpływ, co podkreśla znaczenie konkurencji i otwartych ekosystemów. Jest też pozytywny aspekt: agenci AI mogą pomóc zniwelować bariery dostępności (dla tych, którzy wcześniej nie mogli skutecznie korzystać z internetu) oraz przejąć nudne zadania, uwalniając ludzi do bardziej kreatywnych działań.

Podsumowując, zmierzamy w kierunku ery komputeryzacji ambientowej, agentowej i konwersacyjnej. To jak posiadanie super-inteligentnego towarzysza, który porusza się po cyfrowym świecie za nas. Podstawowe zasady wyszukiwania — znaleźć najlepsze informacje — pozostają niezmienne, ale jak te informacje są pozyskiwane i dostarczane, dramatycznie się zmieni dzięki głębokiej integracji AI z naszym codziennym życiem.

10. Podstawy techniczne: LLM, wyszukiwanie neuronowe i bazy danych wektorowych

Transformacje AI w wyszukiwaniu są napędzane przez postępy w kluczowych technologiach. Zrozumienie tych fundamentów daje wgląd w to, jak działa AI w wyszukiwaniu:

Modele językowe dużej skali (LLM): To ogromne modele sieci neuronowych (takie jak GPT-4, PaLM czy Gemini od Google) trenowane na ogromnych zbiorach tekstów. LLM stanowią mózg konwersacyjnego i generatywnego wyszukiwania – generują odpowiedzi zbliżone do ludzkich oraz rozumieją złożone zapytania językowe. Technicznie rzecz biorąc, LLM to głęboki model transformerowy, który uczył się statystycznych wzorców języka, „czytając” miliardy zdań. Nie pobiera faktów z bazy danych w tradycyjnym sensie; zamiast tego implicite zakodował wiele wiedzy w swoich parametrach. Gdy pytasz go o coś, zasadniczo przewiduje prawdopodobną odpowiedź na podstawie wzorców napotkanych podczas treningu cip.uw.edu. Na przykład nauczył się z wielu dokumentów, że „Stolicą Francji jest Paryż” często występuje po frazie „stolica Francji”, więc potrafi to odpowiedzieć. LLM są świetne w zadaniach językowych (podsumowanie, tłumaczenia, rozumowanie w tekście itp.), dlatego są kluczowe dla interpretacji zapytań i generowania odpowiedzi. Jednakże, ponieważ LLM nie są bazami danych, nie gwarantują dokładności faktów ani aktualności wiedzy jeśli nie mają do nich dostępu. Duża część ostatnich prac nad AI w wyszukiwaniu dotyczy współpracy LLM z indeksami wyszukiwania – by połączyć płynność LLM z wiarygodnością bazy danych lub sieci.
Wyszukiwanie neuronowe i reprezentacje wektorowe: Tradycyjne wyszukiwarki używają odwróconych indeksów i dopasowania słów kluczowych. Wyszukiwanie neuronowe natomiast reprezentuje słowa i dokumenty jako wektory (tablice liczb) w przestrzeni o wysokiej liczbie wymiarów. Realizują to sieci neuronowe tworzące embeddingi – liczbowe reprezentacje tekstu (lub obrazów, audio itp.), tak że podobna treść jest mapowana w sąsiednie punkty tej przestrzeni. Na przykład słowa „pies” i „szczeniak” uzyskają zbliżone wektory, mimo że to różne słowa, bo często występują w podobnych kontekstach. Umożliwia to wyszukiwanie semantyczne: jeśli zapytasz o „porady dotyczące szkolenia szczeniaka”, wyszukiwarka neuronowa może znaleźć artykuł zatytułowany „Jak szkolić nowego psa”, nawet jeśli nie pada tam słowo „szczeniak”, bo „pies” jest semantycznie podobny do „szczeniąt”. Te embeddingi są generowane przez modele neuronowe (często również transformerowe) i stały się kręgosłupem AI w wyszukiwaniu. Google używa modeli takich jak BERT do embeddingu zapytań i dokumentów, usprawniając dopasowania. Bing robi podobnie. Gdy korzystasz z AI chat search, zwykle system wykonuje wyszukiwanie wektorowe: zamienia twoje pytanie na embedding i znajduje dokumenty o zbliżonych wektorach w indeksie. To wykracza poza dokładne słowa kluczowe, szukając podobieństw pojęciowych infoworld.com. Bazy danych wektorowych: Aby obsłużyć wyszukiwanie neuronowe na dużą skalę, opracowano wyspecjalizowane bazy do przechowywania i szybkiego wyszukiwania wektorów. Baza wektorowa (jak Pinecone, Milvus, czy biblioteka FAISS od Facebooka) może przechowywać miliony lub miliardy embeddingów i błyskawicznie zwracać najbliższe danemu zapytaniu infoworld.com infoworld.com. To kluczowe dla AI w wyszukiwaniu — tak AI pobiera istotną wiedzę, by uzasadnić swoje odpowiedzi. Na przykład gdy zapytasz AI Binga, „Jakie są korzyści z recyklingu plastiku?”, system zamienia zapytanie w embedding, przeszukuje indeks embeddingów stron internetowych pod kątem powiązanych treści (np. stron o wadach/zaletach recyklingu plastiku), pobiera najistotniejsze fragmenty i przekazuje je LLM do stworzenia odpowiedzi. Wyszukiwanie wektorowe świetnie radzi sobie z danymi nieustrukturyzowanymi i naturalnym językiem oraz multimodalnymi danymi. Nie ogranicza się do tekstu: obrazy mogą być embedowane (przez modele wizyjne), dzięki czemu można „wyszukiwać przez obraz” na podstawie podobieństwa wektorowego. Audio i wideo także można wektoryzować. W skrócie, bazy i wyszukiwanie wektorowe odblokowały możliwość wyszukiwania „po ludzku” — po znaczeniu — zamiast przez dosłowne dopasowywanie ciągów znaków infoworld.com. Dzięki temu wyniki są bardziej trafne i dlatego współczesne wyszukiwarki wydają się „inteligentniejsze”.
Retrieval-Augmented Generation (RAG): Połączenie LLM i wyszukiwania wektorowego prowadzi do podejścia RAG, o którym wspomnieliśmy. Technicznie rzecz biorąc, system RAG ma dwa kluczowe elementy: wyszukiwarkę (często silnik wektorowy, który pobiera N najbardziej trafnych dokumentów do zapytania) i generator (LLM, który na bazie tych dokumentów oraz zapytania tworzy odpowiedź). Dzięki temu system rekompensuje LLM brak bieżącej wiedzy lub szczegółowych informacji przez dołączenie rzeczywistych źródeł cip.uw.edu. Wynik to odpowiedź płynna i (miejmy nadzieję) osadzona w prawdziwych danych. Tak działa Bing Chat, Google SGE i wiele asystentów AI wymagających aktualnych informacji. Kluczowe dla RAG są dobre embeddingi (by znaleźć właściwe dane) oraz inżynieria promptów (by efektywnie przekazywać pobrany tekst do LLM). Często pobrany tekst jest łączony w prompt typu: „Użyj poniższych informacji, by odpowiedzieć na pytanie…” oraz potem pytanie użytkownika. LLM splata odpowiedź, korzystając z tych danych.
Neuroranking i uczenie przez wzmacnianie: Poza pobieraniem informacji AI służy do rankowania i ulepszania wyników. Firmy wyszukiwarkowe od dawna używają algorytmów uczenia maszynowego (learning-to-rank), trenując modele na danych o kliknięciach, by przewidzieć, które wyniki powinny być wyżej. Obecnie robi się to przez głębokie sieci (np. RankBrain Google czy uczone transformatory). Poza statycznym rankingiem, systemy takie jak chat Bing używają podejścia iteracyjnego: mogą generować wiele potencjalnych odpowiedzi lub stosować uczenie przez wzmacnianie z feedbackiem od ludzi, by dopracować styl odpowiedzi. (OpenAI słynie z użycia reinforcement learning from human feedback – RLHF – do „zestrojenia” stylu i użyteczności ChatGPT). Ponadto, gdy AI generuje odpowiedzi, trzeba zapewnić, że przestrzega wytycznych (np. zakaz mowy nienawiści itp.). W tym celu działają modele moderacyjne AI – klasyfikatory, które sprawdzają treść odpowiedzi AI i filtrują lub modyfikują te niezgodne z zasadami. To kolejna warstwa fundamentów: za każdym razem, gdy pytasz AI o coś, zwykle równolegle pracuje model bezpieczeństwa oceniający zarówno zapytanie jak i odpowiedź.
Infrastruktura (moc obliczeniowa i opóźnienia): Zapewnianie AI w wyszukiwaniu na dużą skalę jest wyzwaniem infrastrukturalnym. Modele LLM są zasobożerne — uruchomienie GPT-4 dla pojedynczego zapytania wymaga znacznie więcej CPU/GPU niż tradycyjne przeszukanie słów kluczowych. Podobnie, wyszukiwanie wektorowe po ogromnych indeksach wymaga specjalizowanego sprzętu (GPU lub akceleratory TPU, dużo RAM lub metod przybliżonego najbliższego sąsiada). Firmy inwestują w optymalizacje. Google wdrożyło np. układy TPU w centrach danych, specjalnie by szybko uruchamiać BERT do wyszukiwania blog.google. Microsoft opracował mechanizm „Orchestrator” dla Binga, który decyduje, kiedy wywołać duży GPT, jak cache’ować wyniki itp. — wszystko by zarządzać kosztami i szybkością. Opóźnienie jest tu kluczowe — ludzie oczekują odpowiedzi w sekundę czy dwie. Pełne wygenerowanie odpowiedzi przez LLM to często kilka sekund. Wiele inżynierii poświęca się, by zamaskować to użytkownikowi (np. streamowanie tokenów odpowiedzi, by odpowiedź zaczęła pojawiać się od razu, choć jej końcówka dopiero się generuje). Z czasem pojawią się sprawniejsze modele (distilled, kwantyzowane), część będzie działać lokalnie na urządzeniu do personalizacji lub offline.
Grafy wiedzy i systemy hybrydowe: Mimo że LLM i wektory to najnowszy trend, wyszukiwanie wciąż korzysta z tradycyjnych danych strukturalnych. Knowledge Graph Google — baza faktów o obiektach (osobach, miejscach, rzeczach i ich relacjach) — służy do szybkiego udzielania odpowiedzi na zapytania faktograficzne przez okienko z suchym faktem. AI tego nie zastąpiło; raczej może je uzupełnić (gdy graf wiedzy ma dane, AI może się na nim oprzeć dla pewności odpowiedzi). Wiele wyników wyszukiwania łączy wiele systemów: panel wiedzy z boku (dane strukturalne), kilka klasycznych odnośników oraz AI summary na górze. To hybrydowe podejście do wyboru tego, co najlepsze z każdego z nich.
Open source i modele niestandardowe: Warto podkreślić, że nie wszystkie wdrożenia AI w wyszukiwaniu należą do wielkich firm. Istnieją otwartoźródłowe LLM i bazy wektorowe pozwalające budować wyspecjalizowane rozwiązania — np. firmy wdrażające AI do analizy własnych dokumentów. Wektory i embeddingi (np. FAISS, Weaviate) mogą działać lokalnie, a mniejsze modele LLM (lub większe przez API) mogą realizować Q&A. Oznacza to, że omawiane tu fundamenty nie są zamknięte wyłącznie w Big Tech — stają się standardowym narzędziem twórców. Prowadzi to do powstawania wyspecjalizowanych wyszukiwarek — np. medycznej, która używa LLM wytrenowanego na publikacjach medycznych i indeksu wektora ostatnich badań, by dać lekarzowi syntezę dowodów pod pytaniem. Albo wyszukiwania firmowego, które przekopuje wszystkie dokumenty firmy, by odpowiedzieć pracownikowi na pytanie „Czy mamy politykę w sprawie X?”

Podsumowując, fundament techniczny AI w wyszukiwaniu łączy sieci neuronowe do rozumienia i generowania języka (LLM, transformatory) z neuronowymi reprezentacjami danych (embeddingi i wyszukiwanie wektorowe). Te pierwsze zapewniają mózg do interpretacji i generowania języka, drugie — pamięć do efektywnego przechowywania i wyszukiwania wiedzy infoworld.com infoworld.com. Razem, z technikami jak RAG cip.uw.edu, umożliwiają „inteligentne” doświadczenia wyszukiwania, o których rozmawialiśmy. Wraz z rozwojem badań modele te będą coraz sprawniejsze (np. multimodalne — rozumiejące równocześnie tekst+obraz) i bardziej wydajne. Nieustanny postęp w algorytmach (np. lepsze metody wyszukiwania podobieństw, techniki uczenia minimalizujące halucynacje) będzie dalej usprawniać AI w wyszukiwaniu, czyniąc je coraz szybszym, dokładniejszym i godnym zaufania.

11. Wpływ dominacji AI w wyszukiwaniu w sieci na biznes i społeczeństwo

Wzrost roli AI w wyszukiwaniu nie zmienia jedynie technologii – ma szerokie konsekwencje dla biznesu, społeczeństwa oraz globalnego krajobrazu informacyjnego:

Konsekwencje dla biznesu:

Zmiana dynamiki ruchu i siły oddziaływania: Strony internetowe, które kiedyś opierały się na ruchu z wyszukiwarek, mogą odnotować spadki, gdyż odpowiedzi AI przejmują kliknięcia. Wydawcy internetowi (portale newsowe, serwisy poradnikowe itp.) wyrażają zaniepokojenie faktem, że ich treści są wykorzystywane do udzielania odpowiedzi bez konieczności odwiedzania ich witryny (co oznacza brak wyświetleń reklam i przychodów). Może to wymusić zmianę modeli biznesowych w sieci. Możliwe scenariusze: wydawcy mogą dążyć do umów kompensacyjnych (podobnie jak wydawcy prasowi walczyli z Google News w niektórych krajach) albo optymalizować treści tak, aby stać się wybranym źródłem w podsumowaniach AI, albo dywersyfikować źródła ruchu internetowego (newslettery, media społecznościowe itp.), docierając do odbiorców bezpośrednio. Dane pokazują już spadki ruchu organicznego – szacuje się, że do 2025 roku najpopularniejsze strony otrzymają znacząco mniej ruchu z wyszukiwarek niż kilka lat wcześniej 1950.ai. Wywiera to presję finansową na wydawców, którzy muszą się dostosować lub konsolidować. Możemy zobaczyć więcej paywalli czy modeli subskrypcyjnych, jeśli przychody z reklam będą spadać.
Szansa dla nowych graczy: Zakłócenie status quo w wyszukiwarkach otwiera nowe możliwości. Do niedawna „Google Search” był synonimem poszukiwania informacji. Teraz pojawiło się miejsce dla nowych graczy (OpenAI, Neeva zanim zniknęła, Summarizer Brave’a, liczne startupy z asystentami wyszukiwania), którzy mogą zdobywać użytkowników szukających doświadczenia opartego na AI. Rzeczywiście, alternatywy takie jak ChatGPT czy Perplexity odnotowały ogromne wzrosty liczby użytkowników, chociaż z niskiego pułapu adweek.com. Choć Google wciąż dominuje, uderzające jest to, że w kwietniu 2023 roku globalny ruch w wyszukiwarce Google nieco spadł (o 1% rok do roku), podczas gdy liczba wizyt w ChatGPT i Perplexity wzrosła o 180% adweek.com. To sugeruje, że część użytkowników częściowo przenosi niektóre zapytania do tych narzędzi. Gdyby Google nie odpowiedział swoim własnym AI, groziłoby mu pozostanie w tyle w paradygmatycznej zmianie. Teraz mamy wyścig technologiczny: Google, Microsoft (z OpenAI), i inni (być może Meta, Amazon, Apple ze swoimi planami AI) ścigają się, by zdefiniować wyszukiwanie nowej generacji. Skutki dla biznesu są znaczące: firma, która zaoferuje najlepsze doświadczenie AI, może zyskać ogromny udział w rynku. Monopol wyszukiwarki Google nie jest już pewny w świecie zdominowanym przez AI (choć ogromna skala i dane dają jej przewagę w trenowaniu AI i utrzymaniu pozycji).
Monetyzacja i nowe modele reklamowe: Wspomniano już o wpływie na reklamę. To wymusi innowacje w modelach reklamowych. Możemy zobaczyć konwersacyjne reklamy, gdzie asystent AI informuje np.: „Mogę znaleźć dla Ciebie produkt – oto sponsorowana propozycja.” Albo markowe AI (wyobraź sobie, że pytasz AI sklepu internetowego o pomoc, a ono delikatnie promuje produkty tego sklepu). Reklamy w wyszukiwarkach mogą przesunąć się z licytowania słów kluczowych na licytację intencji lub tematów zapytań, a nawet na pozycje w odpowiedzi AI (np. bycie źródłem cytowanym w podsumowaniu AI może stać się wartościowe – podobnie jak SEO, ale potencjalnie także czymś, za co można płacić, choć może to grozić utratą zaufania, jeśli nie będzie to odpowiednio ujawnione). Jest też długofalowe pytanie: jeśli wyszukiwanie AI zmniejszy liczbę kliknięć i przez to liczbę dostępnych miejsc reklamowych, czy koszt pozostałych reklam wzrośnie? Możliwe – ograniczona ilość może podbić ceny (niektórzy analitycy uważają, że mniej reklam, ale lepiej targetowanych, może przynieść podobne lub nawet większe przychody). Z drugiej strony, jeśli firmom będzie trudniej skutecznie się reklamować, mogą przesunąć budżety na inne kanały (np. influencer marketing lub platformy takie jak Amazon, będący jednocześnie sprzedawcą i platformą reklamową).
Nowe usługi i rynki: Możliwości wyszukiwania AI mogą wygenerować zupełnie nowe branże. Przykład: osobiste asystenty AI jako usługa – być może pewnego dnia każdy z nas będzie miał chmurową AI dostosowaną do swoich potrzeb, a firmy będą sprzedawać premium AI z określonymi kompetencjami (np. AI wyspecjalizowaną w poradach finansowych). Albo verticale wyszukiwarek AI monetyzowane w modelu subskrypcyjnym – jak narzędzie do badań prawnych oparte na AI, za które kancelarie prawne płacą. Granice między wyszukiwaniem a innymi sektorami (edukacja, zdrowie, obsługa klienta) będą się zacierać, bo AI stanie się uniwersalnym interfejsem. Firmy powinny przygotować się na „ekonomię agentów AI”: upewniając się, że ich treści i usługi są dostępne dla AI (przez API itp.), a być może zatrudniając własne sztuczne inteligencje do bezpośredniej obsługi klientów.
Zatrudnienie i kompetencje: Rynek wyszukiwania i marketingu zobaczy ewolucję ról zawodowych. Specjaliści SEO mogą bardziej przypominać strategów treści i trenerów AI, skupiając się na tworzeniu autorytatywnych treści i metadanych, które algorytmy AI preferują. Z drugiej strony, prace polegające na masowym tworzeniu prostych tekstów dla pozycjonowania mogą zniknąć, bo AI robi to szybciej; nacisk przesunie się na wysoką jakość i unikatową ekspertyzę. W obsłudze klienta, wraz z przejmowaniem zapytań przez AI (w tym przez chaty czy infolinie), zmienia się charakter tych stanowisk – mniej osób odpowiadających na rutynowe pytania, więcej agentów rozpatrujących trudne przypadki lub nadzorujących AI. Ogólnie AI może poprawić efektywność niektórych zawodów, ale wymaga nowych umiejętności (np. jak efektywnie promptować AI, jak weryfikować wyniki AI itd.).

Konsekwencje społeczne:

Dostęp do informacji: Jeśli AI spełni swoje obietnice, może stać się wielkim równoważnikiem w dostępie do wiedzy. Osoby mające trudności z wyszukiwaniem (ze względu na bariery językowe, umiejętności czytania itd.) mogą zadawać pytania naturalnie i otrzymywać odpowiedzi. Może też streszczać złożone informacje w prostszych słowach, pomagając zmniejszać luki w wiedzy. Na przykład pacjent może poprosić AI o wyjaśnienie raportu medycznego zwykłym językiem. To pozytywne upodmiotowienie. Jednak takie scentralizowanie przepływu informacji powoduje, że kilka systemów AI staje się bramkarzami informacji. Budzi to obawy o to, kto kontroluje AI i jakie uprzedzenia mogą kształtować odpowiedzi. Społeczeństwo będzie zapewne potrzebowało mechanizmów (regulacji, niezależnego audytu lub pluralizmu źródeł AI), by żadna narracja ani agenda nie została nieumyślnie narzucona przez AI.
Myślenie krytyczne i edukacja: Łatwe odpowiedzi to miecz obosieczny. Z jednej strony szybkie zdobywanie faktów pozwala skupić się na głębszym myśleniu – nie trzeba zapamiętywać trywialiów, gdy AI je dostarczy. Z drugiej strony, jeśli użytkownicy przestaną zaglądać do źródeł i bezrefleksyjnie przyjmą odpowiedzi AI, mogą przegapić niuanse lub zostać wprowadzeni w błąd, jeśli AI się pomyli. Systemy edukacji mogą przesunąć akcent na umiejętności weryfikowania informacji i rozumienia mediów („AI mówi tak, ale jak to potwierdzić?”). Być może pojawią się narzędzia do automatycznego sprawdzania AI – np. wtyczki do przeglądarek podświetlające pochodzenie faktów podanych przez AI.
Różnorodność informacji: Tradycyjne wyszukiwanie prezentuje wiele wyników; użytkownicy mogą wybrać, w który link kliknąć, i poznać różne perspektywy. AI może skondensować wszystko do jednej narracji. Czy jednak ta narracja będzie różnorodna i reprezentatywna? Przy kwestiach spornych AI powinno idealnie pokazywać wiele punktów widzenia („W tej sprawie niektórzy eksperci uważają X, inni Y”). Trwają nad tym prace – by odpowiedzi były zniuansowane. Jednak istnieje ryzyko monokultury wiedzy, jeśli nie będzie to dobrze prowadzone. Z drugiej strony AI może pomóc przełamać bańki informacyjne, syntetyzując różne źródła do jednej odpowiedzi, podczas gdy użytkownik samodzielnie pewnie kliknąłby tylko jedno preferowane łącze. Rzeczywisty wpływ na różnorodność informacji będzie zależał od rozwiązań zastosowanych w algorytmach AI.
Stronniczość i sprawiedliwość: W skali społecznej istnieje obawa, że AI może wzmacniać uprzedzenia obecne w danych treningowych. Jeśli nie zostanie to odpowiednio kontrolowane, AI może np. odwzorowywać społeczne stereotypy lub nie uwzględniać mniejszościowych poglądów. To może nieumyślnie wpływać na opinię publiczną albo marginalizować grupy. Zapewnienie sprawiedliwości w odpowiedziach AI – np. przez korzystanie z zrównoważonych źródeł i świadomość wrażliwych kontekstów – jest przedmiotem ciągłych badań i dyskusji. Gdy użytkownik zapyta np. „Dlaczego osoby z grupy X są takie jak Y?”, AI musi bardzo uważać, by nie powielać stereotypu albo krzywdzącej uogólnienia z danych treningowych – a najlepiej skorygować założenie pytania lub ukazać fakty zaprzeczające uprzedzeniu.
Regulacje i zarządzanie: Przy tak centralnej roli AI, rządy zaczynają się interesować tematem. Wspomniano działanie Włoch ws. ChatGPT. Akt AI w UE, który prawdopodobnie wejdzie w życie za kilka lat, nałoży obowiązki na „systemy AI wysokiego ryzyka” – być może również te wpływające na opinię publiczną (wyszukiwarki mogą się w to kwalifikować). Może to wymagać większej przejrzystości generowania odpowiedzi AI lub wręcz nadzoru nad algorytmami. Dochodzą też kwestie antymonopolowe: jeśli kilka firm zdominuje AI, czy nie pojawią się problemy konkurencyjne? Już teraz odnotowuje się koncentrację wiedzy AI w dużych firmach. Jednak działania open source mogą to równoważyć, a regulatorzy mogą wspierać otwarte ekosystemy (np. wymagając interoperacyjności – być może dopuszczając wpięcie usług firm trzecich do asystentów AI, podobnie jak każda strona mogła pojawić się w wynikach wyszukiwarki Google).
Interakcje społeczne i zachowania: Gdy wirtualni asystenci staną się bardzo sprawnymi towarzyszami, mogą pojawić się skutki socjologiczne – ludzie mogą częściej korzystać z AI do uzyskiwania informacji czy towarzystwa, zaniedbując kontakty z ekspertami lub rówieśnikami. Przykładowo, zamiast pytać znajomego, nauczyciela czy rodzinę, ktoś zawsze zapyta AI. Może to wpłynąć na międzyludzkie przekazywanie wiedzy. Może też prowadzić do izolacji (jeśli nie zostanie to zrównoważone) – ale z drugiej strony AI może pomóc np. osobom z autyzmem czy lękami społecznymi w nauce komunikacji w bezpiecznym środowisku. Ogólny wpływ społeczny trudno przewidzieć, ale wraz z upowszechnianiem się asystentów AI powstaną nowe normy (np. czy uprzejmie jest korzystać z AI w okularach AR podczas rozmowy twarzą w twarz? Przekonamy się, jak kiedyś ze smartfonem).
Sprawiedliwość globalna: Pozytywem jest, że modele AI mogą być wielojęzyczne i przyczyniać się do cyfrowej inkluzji kolejnych regionów. Już teraz AI Bing i Google wspierają wiele języków. Osoba z obszaru wiejskiego z ograniczonym wykształceniem, ale mająca smartfon, może zadawać pytania głosowo w swoim języku i usłyszeć odpowiedź – coś, do czego przeszukiwanie Internetu po angielsku byłoby barierą. To może przyspieszyć rozwój i edukację. Różne firmy rozwijają AI także dla mniej popularnych i „słabo reprezentowanych” języków. Trzeba jednak zadbać, by treści w tych językach były wartościowe, a nie tylko tłumaczeniem z jednej perspektywy.

Podsumowując, konsekwencje dominacji AI w wyszukiwaniu są głębokie. Zasadniczo zmieniamy sposób, w jaki ludzkość obcuje z całością zgromadzonej wiedzy. Firmy będą musiały dostosować się do nowych sposobów odkrywania i konkurencji, prawdopodobnie ściślej współpracować z platformami AI lub rozwijać własne kompetencje w tym zakresie. Społeczeństwo zaś będzie adaptować normy, edukację czy regulacje, by ten nowy paradygmat był korzystny dla wszystkich i ograniczał potencjalne szkody. Czeka nas fascynująca przyszłość – przypominająca epokowy skok, jakim był początek Internetu, choć teraz pośrednikiem będzie AI.

Wnioski:

Przyszłość wyszukiwania i przeglądania internetu, napędzana przez sztuczną inteligencję, zapowiada bardziej spersonalizowane, konwersacyjne i zintegrowane doświadczenia. Strategie SEO przesuwają się w stronę dostosowywania się do rozumienia języka przez AI; pojawiają się nowe narzędzia oparte na AI, które odpowiadają na nasze pytania bezpośrednio; wyszukiwania w języku naturalnym oraz multimodalne stają się normą; a nasi cyfrowi asystenci zyskują coraz większe możliwości i proaktywność. U podstaw tych zmian leżą duże modele językowe oraz wyszukiwanie wektorowe oparte na sieciach neuronowych – to właśnie te technologie umożliwiają transformację.

Chociaż korzyści z wygody i dostępności są ogromne, rozwój ten zmusza również do ponownego przemyślenia modeli biznesowych, norm etycznych oraz tego, jak wyceniamy informacje. Sieć, jaką znamy, ewoluuje z statycznego indeksu stron w dynamiczną, kuratorowaną przez AI platformę wiedzy i realizacji zadań. Utrzymanie otwartego i zdrowego internetu – w którym informacje są rzetelne, różnorodne, a twórcy wynagradzani – będzie w tym procesie jednym z największych wyzwań.

Stoimy u progu tej transformacji wyszukiwania napędzanej przez AI. Nadchodzące lata przyniosą innowacje, których dziś trudno się spodziewać, jak również cenne lekcje wynikające z pierwszych błędów. Skupiając się na potrzebach użytkowników, sprawiedliwości i współpracy między interesariuszami (firmy technologiczne, wydawcy, regulatorzy, użytkownicy), przyszłość wyszukiwania może być taka, w której AI umożliwi każdemu odnalezienie dokładnie tego, czego potrzebuje — z pewnością i łatwością.

Źródła:

Search Engine Land (2025), Jak AI zmienia SEO seoteric.com seoteric.com
Xponent21 (2025), AI Overviews dominują wyniki wyszukiwania xponent21.com xponent21.com xponent21.com xponent21.com
Microsoft Bing Blog (2023), Wprowadzenie Copilot Search microsoft.com microsoft.com
Google Blog (2019), Lepsze rozumienie wyszukiwań niż kiedykolwiek blog.google blog.google
Bee Partners (2025), Optymalizacja SEO pod AI Overviews beepartners.vc beepartners.vc
Adweek (2025), Era wyszukiwania opartego na AI według Google adweek.com adweek.com adweek.com adweek.com
Onelittleweb Study (2025), Chatboty AI kontra wyszukiwarki onelittleweb.com onelittleweb.com
Yaguara (2025), Statystyki wyszukiwania głosowego yaguara.co yaguara.co
Think with Google (2024), Jak dobrze znasz wyszukiwarkę Google? business.google.com
Google Product Blog (2025), Wprowadzenie wyszukiwania multimodalnego do trybu AI blog.google blog.google
CIP, UW (2024), Niezawodność wyszukiwania generatywnego AI cip.uw.edu cip.uw.edu cip.uw.edu
Google Developers Blog (2023), Raport o spamie w sieci 2022 developers.google.com
InfoWorld (2023), Bazy wektorowe w wyszukiwaniu infoworld.com infoworld.com
1950.ai (2023), AI Overviews i Ambient Internet 1950.ai 1950.ai 1950.ai
Reuters (2023), Włochy przywracają ChatGPT po zakazie reuters.com reuters.com