טכנולוגיות בינה מלאכותית (AI) משנות במהירות את האופן שבו אנו מוצאים מידע באינטרנט. מהיסודות של קידום אתרים (SEO) ועד להופעת צ'אטבוטים ושאילתות מולטימודליות מבוססות AI, כל מערכת החיפוש עוברת מהפכה. דוח זה מספק סקירה מקיפה של השינויים הללו, מאורגנים לפי נושאים מרכזיים:
1. קידום אתרים (SEO) בעידן הבינה המלאכותית
קידום אתרים (SEO) מסתגל לעולם שבו בינה מלאכותית ממלאת תפקיד מרכזי בתוצאות החיפוש. קידום אתרים מסורתי התמקד במילות מפתח וקישורים, אך אלגוריתמים לחיפוש מונעים בינה מלאכותית מודרניים שמים דגש על הבנת כוונת המשתמש וסיפוק תשובות ישירות. לדוגמה, השימוש של Google במודלים של בינה מלאכותית מאפשר למנוע החיפוש להבין את ההקשר של השאילתה ולהתאים אותה לתוצאות משמעותיות, ולא רק למילות מפתח blog.google. בפועל, זה מאפשר למשתמשים לנסח שאלות בשפה טבעית ועדיין לקבל תשובות רלוונטיות – Google ציינה שמודל ה-NLP שלה BERT עזר לה להבין טוב יותר כ-1 מתוך 10 שאילתות באנגלית, במיוחד שאלות ארוכות ושיחתיות blog.google blog.google.
אחד השינויים הגדולים הוא עלייתם של חיפושים “ללא קליק” ותשובות שנוצרות על-ידי בינה מלאכותית שמופיעות בראש תוצאות החיפוש. גם Google וגם Bing מציגות כיום לעיתים קרובות תקציר שנוצר על-ידי בינה מלאכותית (שנשען על מספר אתרים) לפני הרשימה של הלינקים הרגילים. סקירות ה-AI האלה משנות באופן מהותי את אסטרטגיית ה-SEO. מחקר עדכני הראה שעד מאי 2025 כמעט חצי מכל החיפושים בגוגל (49%) הכילו סקירת AI בראש הדף, לעומת 25% בלבד בסוף 2024 xponent21.com xponent21.com. תקצירים אלה כוללים לרוב תשובה תמציתית עם מספר קישורים למקורות, ותופסים מקום בולט על המסך. כתוצאה מכך, להיות מדורג "מס' 1" במובן המסורתי כבר אינו מבטיח נראות – תוכן שלא נבחר לסקירת ה-AI עלול להיעלם לחלוטין xponent21.com. בקיצור, הצלחה בחיפוש מבוסס AI תלויה בכמה טוב התוכן שלכם תואם לאופן בו מודלי AI תופסים רלוונטיות, כוונת משתמש וסמכות xponent21.com.
שינויים באסטרטגיית SEO: כדי להישאר חשופים, בעלי אתרים משנים את הטקטיקות שלהם. הדגש כעת הוא על יצירת תוכן איכותי ובעל סמכות שאלגוריתמי AI רואים בו אמין beepartners.vc. משווקים משתמשים בנתונים מובנים (schema markup) וממטבים לשברי מידע מובלטים (featured snippets), מאחר ש-AI לרוב מושך תוכן דמוי-שבר לתקציריו beepartners.vc beepartners.vc. הם גם מתמקדים באותות E-E-A-T (ניסיון, מומחיות, סמכות, אמינות) כדי להבטיח שה-AI יראה בתוכן שלהם מקור אמין beepartners.vc. טקטיקה נוספת היא לכתוב בתמציתיות, בפורמט של שאלה-ותשובה – למעשה ליצור תוכן "ידידותי לשברים" כדי שהוא יוכל להיבחר לסקירת AI beepartners.vc. צעדים אלו תואמים להנחיית Google ש"תוכן צריך לפנות בו-זמנית גם לאלגוריתמים של AI וגם לקוראים אנושיים, ולשלב אופטימיזציה טכנית עם מעורבות אותנטית" seoteric.com seoteric.com.
השפעת הבינה המלאכותית על קליקים: תשובות שנוצרות על-ידי AI מספקות למשתמשים את מה שהם צריכים מיד, מה שמוביל לפחות קליקים לאתרים. בתחילת 2025, ניתוח אחד מצא שכאשר יש סקירת AI של Google, שיעור ההקלקה לתוצאה האורגנית הראשונה יורד בכ-34.5%, ו-77% מהשאילתות הללו מסתיימות ללא קליק של המשתמש על שום תוצאה adweek.com. זהו שינוי עמוק לעומת העבר, כאשר ברוב החיפושים המשתמשים לחצו על קישור כלשהו. אסטרטגיות SEO חייבות לכן להתחשב בנראות המותג בתוך תשובת ה-AI עצמה ולמצוא דרכים חדשות למשוך תנועה (כמו תוכן מרתק יותר או ערוצים חלופיים).
לסיכום, בינה מלאכותית דוחפת את ה-SEO להיות מקיף וממוקד איכות מתמיד. ספר ההוראות הישן של פשוט לדרג דף מפנה את מקומו לגישה של הופעה בתוך תשובה שהורכבה על-ידי AI. מותגים שיתאימו את עצמם, ויספקו תוכן שימושי באמת ובנוי היטב, יזכו לסיכוי הטוב ביותר להיכלל על-ידי ה-AI – ובכך להיחשף למשתמשים xponent21.com xponent21.com.
2. כלים ופלטפורמות חיפוש מבוססי בינה מלאכותית
לצד השינויים במנועי החיפוש המסורתיים, הופיעו כלים לחיפוש מבוסס AI שמאפשרים למשתמשים לשאול מידע בדרכים חדשות. דוגמאות בולטות הן ChatGPT, Perplexity, Google Gemini/Bard, ו-Copilot/Bing Chat של מיקרוסופט. כל אחד מהם מציע סגנון ייחודי של חיפוש מסייע בינה מלאכותית:
- ChatGPT (OpenAI): במקור נבנה כמודל AI שיחתי כללי, אך ChatGPT קיבל יכולת לגלוש ברשת ולהשתמש בתוספים כדי למשוך מידע בזמן אמת. משתמשים רבים היום נעזרים בו כמסייע חיפוש בכך שהם שואלים שאלות בשפה טבעית ומקבלים תשובה אחת מסוכמת. ChatGPT הפך לאלטרנטיבה למנוע חיפוש עבור חיפושים מורכבים או מחקר, אם כי לרוב אינו מציג מקורות טבעיים אלא אם משתמשים בתוספים מיוחדים. הפופולריות שלו זינקה – הביקורים ב-ChatGPT צמחו ביותר מ-180% בתחילת 2024, מה שמעיד שמיליונים פונים אליו לחיפושי מידע adweek.com. עם זאת, גם בשנת 2024 הוא טיפל רק בשבריר קטן מנפח החיפושים הכולל (בטווח של 2–3% מנפח החיפושים של גוגל) onelittleweb.com, בשל היקף מנועי החיפוש המסורתיים.
- Perplexity Ask: Perplexity.ai הוא דוגמה למנוע חיפוש AI-נייטיב חדש. הוא משתמש במודל שפה גדול כדי לענות על שאלות משתמשים, אך בניגוד לאחרים מצרף הפניות למקורות לכל חלק בתשובה. כך הוא בעצם משלב חיפוש אינטרנטי עם תקציר שנוצר על-ידי AI, מה שיכול להעצים אמון המשתמש. גם השימוש בו צמח במקביל לעלייה של ChatGPT adweek.com. הגישה של Perplexity – לספק תשובות עם מקורות – השפיעה על אופן הצגת תוצאות AI במנועים המסורתיים (למשל, היום גם Bing ו-Google מקשרים למקורות בסקירות ה-AI שלהם).
- חיפוש גוגל (Bard ו-Gemini): גוגל שילבה בינה מלאכותית גנרטיבית במנוע החיפוש שלה תחת המונח Search Generative Experience. צ'אטבוט Bard (שפועל תחילה על מודל PaLM 2 וצפוי לעבור ל-Gemini) זמין ככלי נפרד ונמצא בתהליך השתלבות עם Google Assistant analyticsvidhya.com. בולט אף יותר, סקירות ה-AI של גוגל מוצגות בדפי תוצאות: אלו תקצירים שה-AI יוצר “שמשלבים מידע ממספר אתרים אמינים” ומציגים תשובה מאוחדת beepartners.vc. מודל Gemini LLM של Google הוא זה שמניע את התקצירים beepartners.vc. גוגל גם השיקה “מצב AI” בחיפוש – ממשק שיחה ייעודי. במצב AI, אפשר לשאול שאלות המשך, לקבל תוצאות מולטימודליות (למשל להעלות תמונה ולשאול עליה), ולנהל אינטראקציה שיחית עם מנוע החיפוש xponent21.com blog.google. זה למעשה משנה את מנוע החיפוש ממערכת שלה מקלידים-ומקליקים לשיחה עשירה. גוגל מדווחת שבמצב AI השאילתות ארוכות פי שניים מבחיפושים רגילים, כי אנשים שואלים שאלות מפורטות יותר blog.google.
- Bing (Microsoft Copilot): מנוע החיפוש Bing של מיקרוסופט שודרג עם מודל GPT-4 של OpenAI, תחת המותג Bing Chat Copilot. ה-AI הזה מובנה בדפדפן Edge וב-Windows 11, ומשמש כ“קופילוט לאינטרנט”. בממשק החיפוש של Bing, Copilot יוצר תשובה קריאה בראש התוצאות, עם אזכורי מקורות, כך שלא צריך לחפש בעמודים מרובים microsoft.com. יש גם תמיכה בצ'אט אינטראקטיבי – המשתמשים יכולים לחדד את החיפוש בשפת דיבור, וה-AI זוכר הקשר. מיקרוסופט מרחיבה את רעיון הקופילוט למוצרים אחרים (Windows, Office ועוד), מה שמרמז על כך שחיפוש ברשת ומשימות פרודוקטיביות יתמזגו בסיוע AI.
לסיכום, כלי חיפוש מבוססי AI גורמים לכך שחיפוש הופך שיחתי, טבעי ואינטואיטיבי. הם מאפשרים למשתמשים לשאול שאלות בשפה פשוטה, רבות מהן מקבלות תשובה אחת מסכמת (ולא רשימת קישורים), לעיתים עם הקשר ולפעמים גם עם מקורות. הטבלה הבאה משווה בין כמה מהפלטפורמות המובילות והמאפיינים שלהן:
| כלי חיפוש בינה מלאכותית | ספק | מאפיינים וגישה |
|---|---|---|
| ChatGPT (עם גלישה) | OpenAI | צ'אט-בוט כללי מבוסס מודל שפה גדול (LLM) המשמש לשאלות ותשובות. עם תוסף הגלישה, הוא מסוגל לחפש באינטרנט ולסכם ממצאים. עם זאת, התשובות לרוב אינן מצוטטות למקורות. משמש רבות לשאלות מורכבות או לסיעור מוחות. |
| Perplexity Ask | Perplexity AI | מנוע חיפוש מבוסס בינה מלאכותית שמספק תשובות ישירות עם סימוכין. משתמש ב-LLM כדי לפרש שאילתות ובתוצאות רשת בזמן אמת כדי ליצור תשובה תמציתית ומבוססת adweek.com. מדגיש תשובות אמינות ע"י קישור לאתרי תומך. |
| Google (Bard & חיפוש בינה מלאכותית) | משלבת בינה מלאכותית גנרטיבית בתוך החיפוש. Bard הוא הצ'אט-בוט של גוגל (דומה ל-ChatGPT) לשאילתות שיחה. בחיפוש, AI Overviews של גוגל משתמשים ב-Gemini (מודל שפה גדול) כדי להציג תשובות מאתרים מרובים beepartners.vc. AI Mode החדש של גוגל מציע חווית חיפוש שיחתית מלאה (עם שאלות המשך ואפילו שאילתות מבוססות תמונה) ומציג תשובות מסונפות בראש העמוד xponent21.com. | |
| Bing Chat (Copilot) | Microsoft | חיפוש בינג משודרג ע"י GPT-4 (OpenAI). Bing Copilot יכול לענות לשאילתות בממשק שיחה לצד תוצאות החיפוש, ולרוב מספק סיכום עם הפניות. מאפשר ליטוש אינטראקטיבי של שאילתות ומשולב בדפדפן Edge. מיקרוסופט משווקת אותו כעוזר בינה מלאכותית שמספק "תשובות ברורות ישר בראש התוצאות" microsoft.com ומשלב חיפוש רשת עם דיאלוג מועיל. |
השפעה על המשתמשים: הכלים הללו מעניקים למשתמשים יותר אפשרויות איך לחפש. במקום לבנות מחרוזת מילות מפתח מושלמת, ניתן לשאול שאלה מלאה ולקבל הסבר מיידי. זה שימושי במיוחד עבור שאילתות חקירה (למשל, תכנון טיול או לימוד מושג), שבהן דיאלוג אינטראקטיבי יכול להבהיר צרכים. סימן מעניין לכך הוא שהנתונים מצביעים שגולשים שניסו חיפוש שיחתי/סקירות בינה מלאכותית בגוגל נוטים לשאול יותר שאלות המשך ולחקור לעומק, מה שמעלה את המעורבות הכללית business.google.com business.google.com. יחד עם זאת, הזמינות של שאלות ותשובות ישירות מ-ChatGPT ואחרים שחקה מעט את המונופול של מנועי החיפוש המסורתיים – לראשונה, נתח מסוים של שאלות מידע קורה מחוץ לגוגל. (הנתח עדיין קטן; לדוג' בין אפריל 2024 למרץ 2025, עשרת הצ'אט-בוטים המובילים קיבלו כ-55 מיליארד כניסות מול 1.86 טריליון כניסות בעשרת מנועי החיפוש המובילים onelittleweb.com. כלומר, הצ'אט-בוטים מהווים בערך 1/34 מנפח החיפוש – גדלים במהירות אך עדיין לא מחליפים חיפוש מסורתי onelittleweb.com onelittleweb.com.)
3. חיפוש בשפה טבעית ועיבוד שאילתות
אחת ההשפעות המשמעותיות ביותר של הבינה המלאכותית על החיפוש היא האפשרות של גולשים לחפש בשפה טבעית, שיחתית – והמערכת באמת מבינה את הכוונה שלהם. בעבר, גולשים נדרשו פעמים רבות להשתמש בשאילתות קצרות המבוססות על מילות מפתח בלבד (ולעתים בכינוי הלועג "מילות-מפתחית") כדי לקבל תוצאות טובות blog.google. זה משתנה. מנועי החיפוש המודרניים משתמשים במודלים מתקדמים של עיבוד שפה טבעית (NLP) – כדוגמת BERT ו-MUM של גוגל ומודלים מבוססי טרנספורמר אחרים – על מנת לנתח את השאילתה בהקשר מלא. המשמעות היא שהמנוע מתייחס לכל המשפט, לא רק למילים בודדות, כדי להבין מה באמת רצית.
למשל, גוגל הדגימה כיצד BERT עזר לה לפרש את השאילתה "2019 brazil traveler to usa need a visa.” לפני הבינה המלאכותית, גוגל עלולה הייתה לפספס את החשיבות של המילה "to" ולהחזיר תוצאות של מטיילים אמריקאים לברזיל. בזכות ההבנה ההקשרית של BERT, גוגל הבינה נכון שהכוונה לברזילאי שטס לארה"ב והציגה את המידע הרלבנטי blog.google. באופן כללי, מודלי AI מתייחסים למילות עצירה ומילות יחס (“to”, “for”, וכו'), שבעבר היו מתעלמים מהן אך לעיתים משנות משמעות מהותית blog.google. כתוצאה מכך התוצאות מדויקות הרבה יותר בשאילתות שיחתיות ארוכות.
מנקודת מבט המשתמש, החיפוש הופך לשיחה עם עוזר חכם. אפשר לנסח שאילתות כשאלה מלאה או כתיאור בעיה. מערכת החיפוש, שמופעלת ע"י NLP, תפרש לנו את הניואנסים. למעשה, מאז 2020 גוגל מיישמת מודלי שפה גדולים כמעט על כל שאילתה באנגלית כדי להבין טוב יותר את הכוונה reddit.com. זו גם הסיבה שפיצ'רים כמו חיפוש קולי (שבהם שואלים בקול) הפכו לאפשריים – הבינה תדע לקחת שאלה מדוברת ומנוסחת טבעית ולטפל בה כמו בשאלה מוקלדת.
שאילתות שיחתיות: הבינה האישית גם אפשרה שיחות מרובות-שלבים כאופן חיפוש. עם כלים כמו Bing Chat או Google AI Mode, אפשר לשאול שאלה, לקבל תשובה, ולהקשות בהמשך "מה לגבי סוף השבוע הבא?" או "הסבר בצורה פשוטה יותר", כשהמערכת זוכרת את ההקשר. זו קפיצה משמעותית בעיבוד שאילתות. הבינה מנהלת סוג של מצב דיאלוג – משהו שמנועי החיפוש הישנים לא ידעו לבצע. Bing Copilot של מיקרוסופט, לדוג', מעודד שאלות המשך ואפילו מציע כרטיסי המשך לשיחה כדי להעמיק את הגילוי microsoft.com microsoft.com. כך החיפוש הוא כבר לא שאילתה חד-פעמית – אלא תהליך איטרטיבי שמרגיש כמו שיחה עם מומחה. כפי שמיקרוסופט מתארת: "Copilot Search מתאימה את עצמה לצרכים שלכם… ומעניקה למשתמשים יכולת לקיים דיאלוג שיחתי, כמו בשיחה עם מומחה." microsoft.com.
יתרונות חיפוש בשפה טבעית: שינוי זה מקטין בצורה משמעותית את החסמים למציאת מידע. אנשים לא צריכים לדעת אופרטורים מתקדמים או את המילים המדויקות. אפשר לשאול "איך לתקן ברז מטפטף שלא מפסיק?" או "אילו מסעדות 3 כוכבים של מישלן יש בפריז ומה מיוחד בהן?" – שאילתות מורכבות שבינה מלאכותית יודעת לפרק ולהבין. מאחורי הקלעים, מנוע החיפוש אולי מבצע עבורכם כמה חיפושים (Google AI Mode למשל עושה ”query fan-out” – מתפצל להרבה תתי-שאילתות blog.google), אך מהזווית של הגולש מדובר בשאלה אחידה וזורמת.
היכולת לשפה טבעית מחוברת ישירות גם לחיפוש קולי ועוזרים דיגיטליים, עליה נרחיב בהמשך. זה אותו עקרון: אם תשאלו את הרמקול החכם שלכם שאלה, תצפו שהוא יפענח אותה ויתן תשובה מועילה. בזכות שיפורים ב-NLP, שאילתות קוליות נענות היום בדיוק רב יותר מבשנים קודמות, והדבר הגדיל את האימוץ (כ-20% ממשתמשי האינטרנט בעולם עושים חיפוש קולי בשנים 2023–2024 – מספר שהתייצב לאחר גידול ראשוני yaguara.co).
לסיכום, NLP מבוסס בינה מלאכותית הפך את מנועי החיפוש לטובים בהרבה בהבנת המשמעות של שאילתות. אפשר לחפש בצורה טבעית ולקבל תוצאות שמשקפות את הכוונה האמיתית, לא רק התאמת מילות מפתח. זה הופך את החיפוש לחוויה שיחתית ואינטואיטיבית – ומכין את הקרקע לאינטראקציות קול וצ'אט שהופכות לנפוצות.
4. חיפוש חזותי, קולי ורב-מודלי
מעבר לטקסט, בינה מלאכותית מאפשרת חיפוש דרך תמונות, שמע ומצבים מודאליים נוספים. החיפוש המודרני אינו מוגבל לשורת הטקסט הקלאסית – אפשר לחפש על ידי כיוון המצלמה או דיבור שאלה בקול רם. טכנולוגיות החיפוש הרב-מודליות האלו התקדמו במהירות:
- חיפוש חזותי: זיהוי תמונה מבוסס בינה מלאכותית מאפשר כיום חיפוש באמצעות תמונות או קלט מצלמה. כלים כדוגמת Google Lens ו-Bing Visual Search מאפשרים זיהוי עצמים, תרגום טקסט מתמונות, מציאת מוצרים ועוד, רק ע"י צילום מהיר. החיפוש החזותי הופך את המצלמה שלך לשאילתא. מאחורי הקלעים, מודלים של ראייה ממוחשבת מנתחים את התמונה, מזהים עצמים, טקסט או נקודות עניין ואז מוצאים ברשת התאמות או מידע רלוונטי. זה נהיה פופולרי ביותר – Google Lens משמש היום ליותר מ-20 מיליארד חיפושים חזותיים בחודש business.google.com. אנשים משתמשים בו להמון דברים – מזיהוי צמח או חרק, דרך סריקת תפריט מסעדה לקבלת ביקורות, ועד קניות (למשל, לצלם ג'קט שאהבת ולחפש היכן לקנות אותו). גוגל ציינה כי 1 מכל 4 חיפושי Lens קשור לקניות, דבר הממחיש את החשיבות המסחרית של החיפוש החזותי business.google.com. שיפורי הבינה מאפשרים ללנס לא רק לזהות עצם בודד, אלא גם להבין סצנה שלמה. בשנת 2025 גוגל הכריזה על חיפוש בינה מלאכותית רב-מודלי במצב AI שלהם: אפשר להעלות תמונה ואז לשאול שאלות לגבי התמונה – שילוב של ראייה והבנה שפתית. הבינה (עם מודל Gemini) מסוגלת להבין “את כל הסצנה, כולל יחסי העצמים, חומרים וצורות” ולספק תשובות עם קישורים למידע נוסף blog.google blog.google. לדוגמה, אפשר להראות תמונת לוח שח וח ולשאול: "האם זו פתיחה טובה?" ולקבל מענה נרחב שמנתח את התמונה.
- חיפוש קולי: החיפוש הקולי נהיה מובן מאליו הודות ליכולות הדיבור והבנת השפה של הבינה המלאכותית. עוזרי טלפון חכם (Google Assistant, Siri) ורמקולים חכמים (Amazon Echo/Alexa וכו') מאפשרים למשתמשים לחפש בדיבור. ב-2024, כ-20–21% מהאנשים מבצעים חיפושים קוליים לעיתים תכופות (לפחות פעם בשבוע) yaguara.co yaguara.co, והשיעור אף גבוה יותר במובייל (יותר מרבע מהמשתמשים במובייל). החיפוש הקולי נפוץ לפעולות מהירות כשהידיים עסוקות – כמו בקשת הנחיות נסיעה, עדכון מזג אוויר, שאלות ידע פשוטות – ולחיפושים מקומיים (למשל, "מצא בית קפה קרוב"). הבינה פועלת כאן בשני שלבים: ראשית, היא ממירה דיבור לטקסט (באמצעות מודלים מתקדמים לזיהוי דיבור), ושנית, היא מעבדת את השפה והשאלה כפי שתואר קודם. ההשפעה היא שהשאילתות ארוכות ומדויקות יותר – גוגל ציינה כי “80% מהחיפושים הקוליים מנוסחים באופן שיחתי”, כלומר נשמעים כמו שאלה מלאה או פקודה. זה מאלץ מנועי חיפוש להשיב גם כן בתשובה ממוקדת – לעיתים בקול רם. לדוגמה, אם תשאל עוזר קולי “מהי בירת ברזיל?”, הוא ישתמש בבינה כדי להביא את התשובה ואז יאמר לך, "בירת ברזיל היא ברזיליה". החיפוש הקולי גורם לספקי החיפוש להציג תוצאות כתשובות ישירות (לעיתים קרובות באמצעות featured snippet/knowledge graph). מחקר מצא כי כ-41% מתוצאות החיפוש הקולי הן featured snippet – כי העוזר מעדיף תשובה קצרה וממוקדת yaguara.co. הבינה משפרת גם את איכות האינטראקציה הקולית – עוזרים קוליים משתפרים בזיהוי הקשר המשכי (למשל, אפשר לשאול "מי ביים את אינספשן?" ואז "איזה עוד סרטים הוא ביים?" והעוזר יבין ש-הוא זה כריסטופר נולאן).
- חיפוש רב-מודלי ואמביינט: אנו נכנסים לעידן שבו החיפוש מקבל קלטים משולבים – טקסט, קול ותמונה – ומספק תוצאות שיכולות גם הן להיות רב-מודליות. התכונה “multisearch” של גוגל שהושקה ב-2022 מאפשרת לשלב תמונה וטקסט בשאילתה אחת (לדוג', לצלם שמלה ולהוסיף "בצבע אדום" כדי למצוא אותה באדום) econsultancy.com. הכל מונע בינה מלאכותית שמחברת בין חזות לשפה. בהיקף רחב יותר מתהווה רעיון החיפוש האמביינט: החיפוש משולב באופן טבעי בסביבה או בשגרה, לעיתים תוך שהוא מקדים לזהות את הצורך. עם משקפי AR, למשל, יופיע מידע על נקודות עניין שאתה מביט בהן; הטלפון עשוי להציג מידע רלוונטי על לוח השנה, נסיעות או אתרים קרובים, גם בלי שחיפשת במפורש. זה המשך של יכולות רב-מודליות יחד עם מודעות להקשר. בגוגל רואים את העתיד כך שחיפוש יהפוך לאמביינט – “נגיש בכל זמן, בכל מקום, גם בלי בקשה מפורשת – כמו לשאול חבר יודע-כל שתמיד שם” 1950.ai. יש לכך כבר ניצנים: תכונות Live ו-Lens של גוגל מאפשרות שיחה בזמן אמת על מה שהמצלמה רואה (לשאול שאלות על סצנה חיה) blog.google, ועוזרי חיפוש יכולים להיעזר בהקשר כמו מיקום או דואר אלקטרוני (אם נתת הרשאה) לתשובות מותאמות (למשל, להציע פעילויות בטיול לפי אישור הטיסה שלך blog.google).
התוצאה של חיפוש חזותי, קולי ורב-מודלי היא חווית משתמש אינטואיטיבית יותר. אין מגבלה רק להקלדת מילים. אם ראית משהו – אפשר לחפש אותו. אם עסוקים או נוהגים – אפשר פשוט לשאול בקול. אם צריך מידע מתוך תמונה או וידאו, הבינה יכולה לאתר אותו. זה מקטין חיכוך ופותח עולם חיפוש למצבים רבים שבהם הקלדה לא נוחה (ולכן חיפוש קולי וחזותי פופולריים במובייל). עסקים מתאימים עצמם באמצעות תוכן ידידותי למולטימדיה – למשל, טקסט אלטרנטיבי תיאורי לתמונות (כדי שהבינה תוכל לפרש אותם) ודאגה שמידע יהיה מיוצג בגרפים ולוחות ידע כדי שעוזרים קוליים יוכלו למצוא אותו.
5. התאמה אישית ומנועי המלצות המופעלים ע"י בינה מלאכותית
חיפוש וגילוי מותאמים אישית הולכים ומתחזקים, בזכות בינה מלאכותית שמנתחת כמויות אדירות של נתוני משתמשים ומבצעת התאמות בתוצאות ובהמלצות. התאמה אישית בהקשר זה פירושה ש-שני אנשים שונים עשויים לראות תוצאות אחרות לאותה שאילתה או לקבל המלצות שונות, בהתאם לתחומי עניינם, מיקומם, היסטוריית הגלישה ופרמטרים נוספים. הבינה היא זו שמניעה את קבלת ההחלטות האלו ולומדת מדפוסי נתונים.
התאמה אישית בחיפוש: גוגל כבר שנים מספקת התאמה מסוימת (למשל, מתן עדיפות לתוצאות מקומיות או המלצות על סמך היסטוריית חיפוש). אולם הבינה לוקחת זאת רחוק יותר – שיפורים עתידיים שבקרוב יגיעו למצב AI של גוגל יאפשרו למשתמשים להפעיל הקשר אישי. המשמעות: אם תסכים, הבינה תשלב נתונים מהחיפושים שלך ומאפליקציות נוספות (כגון Gmail) כדי לתת תשובות מותאמות blog.google. למשל, אם תחפש "אירועים בסופ"ש" ואיפשרת גישה למייל ולמיקום, תקבל המלצות סופר מותאמות: “יש פסטיבל מוזיקה במרחק 8 ק"מ, ומסעדה שבה ביקרת קרובה עם הופעה חיה בשבת.” גוגל הדגימה: “מצב AI מציע מסעדות עם ישיבה בחוץ לפי הזמנתך בעבר, ומציע אירועים קרובים לפי מיקום המלון (מתוך אישורי טיסה ומלון).” blog.google. כל זה קורה בפרטיות על חשבונך, וגוגל מדגישה שנדרש אישור שלך ותוכל לבטל קישור הנתונים בכל עת blog.google blog.google.
גם בלי אינטגרציה עמוקה כזו, הבינה כל הזמן משכללת את התוצאות שאתה רואה. מנועי המלצה בפלטפורמות (כדוגמת הצעות הסרטונים ביוטיוב, המלצות צפיה בנטפליקס, או כתבות בפיד Google Discover) הם דוגמה קלאסית. מערכות אלו משתמשות במודלים חישוביים כדי לנבא מה יעניין אותך בהמשך – על פי התנהגות עבר (איזה סרטונים צפית, על אילו קישורים לחצת, זמן שהייה וכו'), ולהשוות לדפוסים של מיליוני אחרים. כך נמצא עבורך תוכן מותאם אישית. הבינה מאפשרת למערכות האלו לגלות דפוסים עדינים – לדוג', שהאנשים שקוראים מאמרים A ו-B בדרך כלל יאהבו גם את C ולכן יוצע להם. הסינון השיתופי הזה בהיקף ענק לא היה מתאפשר ללא בינה מלאכותית שממיינת את כל הנתונים.
יתרונות: התאמה אישית פירושה שלרוב תקבל תוצאות שרלוונטיות יותר עבורך. אם אתה מחפש תמיד מתכונים צמחוניים, חיפוש מבוסס בינה מלאכותית עשוי לדרג תוכן צמחוני גבוה יותר על ידי למידת ההעדפה שלך. אם אתה לוחץ באופן עקבי על מקור חדשות מסוים, מנוע המלצות עשוי להציג לך יותר תכנים מהמקור הזה. מסחר אלקטרוני עושה שימוש נרחב בהמלצות בינה מלאכותית: הצעות כמו "אולי תאהב גם" או "נרכשו יחד לעיתים קרובות" של אמזון מונעות על ידי בינה מלאכותית, כמו גם סדר הופעת המוצרים שאתה רואה. למעשה, חברות כמו אמזון מנצלות כיום בינה מלאכותית גנרטיבית כדי להתאים תיאורי מוצרים והמלצות בזמן אמת (למשל, להדגיש תכונות מוצר שונות לפי מה שהבינה חושבת שמשתמשים מסוימים מעוניינים בו) aboutamazon.com.
סיכונים ושיקולים: למרות שהתאמה אישית עשויה לשפר את חוויית המשתמש, היא מעלה חששות. אחת מהן היא תופעת “בועת הסינון” – אם בינה מלאכותית כל הזמן מגישה לך תוכן שדומה למה שכבר אתה צורך, ייתכן שלא תיחשף לדעות מגוונות או למידע חדש. לדוגמה, פיד חדשות מותאם אישית עלול לחזק בשוגג הטיה פוליטית של אדם על ידי הצגת מאמרים שהוא מסכים איתם בלבד. פלטפורמות מודעות לכך ומנסות לאזן בין רלוונטיות למגוון, אך זו עדיין אתגר אתי מתמשך. דאגה נוספת היא הפרטיות – התאמה אישית מסתמכת על איסוף וניתוח נתונים אישיים. משתמשים ורגולטורים כאחד שואלים שאלות כמו: אילו נתונים משמשים? האם ניתן אישור? עד כמה הם נשמרים בצורה מאובטחת? נעמוד על עניין הפרטיות בהמשך.
מנקודת מבט עסקית, התאמה אישית היא עוצמתית. היא מגבירה מעורבות (אנשים נוטים יותר ללחוץ על תכנים מותאמים להם) ויכולה לשפר שיעורי המרה (בקניות, המלצה על המוצר "הנכון" יכולה להוביל לרכישה). קיימת תעשייה שלמה של שירותי Recommendations AI (לדוג', גוגל קלאוד מציעה שירות Recommendation AI לקמעונאים). מודלי ה-AI האלו משפרים ללא הרף את המלצותיהם באמצעות טכניקות כמו למידת חיזוק – הם "לומדים" האם לחצת או התעלמת מהמלצה, ומשתפרים עם הזמן.
התאמה אישית בזמן אמת וחיזוי: מגמה חדשה יותר היא שבינה מלאכותית מנסה לחזות צרכים עוד לפני ביצוע חיפוש. לדוגמא, הטלפון שלך עשוי להציג לך “זמן נסיעה משוער הביתה” סביב השעה 17:00 מבלי ששאלת, כי הוא יודע שבדרך כלל אתה חוזר הביתה בשעה זו – זו דוגמה פשוטה להתאמה אישית סביבתית. או ש-Google Discover יציג לך נושאים הקשורים למה שחיפשת לאחרונה, בהנחה שאתה מתעניין. תכונות חיזוי אלה מטשטשות את הגבול בין חיפוש להמלצה: הבינה כאילו מחפשת עבורך לפי הקשר אישי.
לסיכום, התאמה אישית מונעת בינה מלאכותית פירושה שהחוויה ברשת הופכת ייחודית יותר ויותר לכל משתמש. תוצאות חיפוש, המלצות ופידים של תוכן עוברים סינון על ידי מודלים של בינה מלאכותית שלומדים מההתנהגות שלנו. המטרה היא לייעל את הגילוי – לבזבז פחות זמן על מידע לא רלוונטי ויותר זמן על דברים שמעניינים אותך. מהצד השני צריך לוודא שזה נעשה בשקיפות והגינות, בלי לפגוע בפרטיות או ליצור הדהוד יתר – אתגרים שמעסיקים כיום את החברה.
6. בינה מלאכותית בסינון, דירוג ופרשנות תוצאות ברשת
הבינה המלאכותית משחקת תפקיד קריטי מאחורי הקלעים באופן שבו מנועי החיפוש מסננים ספאם, מדרגים את התוצאות הטובות ביותר, ואפילו מפרשים עבור המשתמשים את משמעות התוצאות. תפקידים אלו פחות גלויים למשתמש, אך הם חיוניים לסיפוק תוצאות חיפוש איכותיות.
סינון והפחתת ספאם: מנועי חיפוש מודרניים משתמשים במערכות מבוססות AI לזיהוי תוכן באיכות נמוכה או מזיק, ולמניעה שידורג. SpamBrain הקנייני של גוגל הוא מערכת בינה מלאכותית שפותחה לזיהוי אתרי ספאם, תוכן מזויף וספאם נוסף שאסור למשתמשים להיחשף אליו developers.google.com. היא משתמשת בלמידת מכונה לזיהוי דפוסי ספאם (למשל, חוות קישורים או טקסטים ג'יבריש אוטומטיים) באופן יעיל פי כמה מכללי סינון ידניים. לפי גוגל, ההתקדמות ב-SpamBrain סייעה לשמור על מעל 99% מהחיפושים בגוגל נקיים מספאם developers.google.com. רק ב-2022, SpamBrain זיהתה פי 200 יותר אתרי ספאם מאשר ב-2018, עת התחילה seroundtable.com. המשמעות היא שכאשר אתה מחפש, בינה מלאכותית כבר סיננה כנראה כמות אדירה של "זבל", כך שהתוצאות שמוצגות מגיעות מאתרים רלוונטיים ואמינים. באופן דומה, AI מסייע גם לסנן תוכן לא הולם (כמו אלימות, שנאה או פורנוגרפיה) מהצעות חיפוש או תוצאות, ומיישם רגולציות וחוקים מקומיים.
אלגוריתמי דירוג: ההחלטה אילו תוצאות יופיעו ראשונות היא משימה מורכבת, המתאימה ל-AI. אלגוריתם הדירוג של גוגל, למשל, כולל אותות למידת מכונה – כגון RankBrain, שהוצג לראשונה ב-2015, עושה שימוש בבינה מלאכותית כדי להתאים דירוגים לאופן בו משתמשים מגיבים לתוצאות (כלומר, לומד אילו תוצאות מספקות את המשתמשים) ולשפר התאמת תוצאות לשאילתות מעורפלות. מאוחר יותר שולבו גם Neural Matching ו-BERT כדי לסייע למנוע למצוא קשר מושגי בין מונחים ולהבין הקשר. עד 2020, אמרה גוגל כי BERT נמצא בשימוש כמעט בכל שאילתא באנגלית כדי לשפר את הדירוג והרלוונטיות reddit.com. פירוש הדבר שכשתבצע חיפוש, AI לא רק מוצא עמודים שמכילים את מילות המפתח המדויקות שלך, אלא גם כאלו שמספקים תשובה סמנטית לשאלה שלך. לדוגמה, אם תחפש “הדרך הטובה ביותר ללמוד גיטרה מהר”, אף אחת מהמילים האלו אינה “לתרגל סולמות כל יום”, ולמרות זאת מנוע עם AI ידע שעמוד שמציע “לתרגל סולמות כל יום” יכולה להיות תשובה טובה כי הוא מבין שזו עצה ללימוד גיטרה מהיר.
שימוש ברשתות נוירונים לדירוג מסייע גם להבנת מילים נרדפות או נושא כללי של עמוד. אם בעמוד אין את מילת המפתח המדויקת אך הוא עונה באופן ברור על כוונת השואל, הבינה המלאכותית תוכל לקדם אותו. זה משפר את הרלוונטיות של תוצאות החיפוש.
פירוש וסיכום תוצאות: תפקיד חדש-מתבשל של AI הוא לא רק לאתר ולדרג תוצאות, אלא גם לפרש אותן עבור המשתמש. זה בא לידי ביטוי ביצירת קטעי מידע עשירים או תשובות ישירות. לדוג', אם תחפש שאלה עובדתית, גוגל עשויה להציג קטע מידע העונה ישירות עליה. בעבר הקטע הזה היה ציטוט מדויק מאתר. כיום, עם בינה מלאכותית גנרטיבית, מנוע החיפוש יכול לספק תשובה מסכמת (כפי שפורט קודם, AI Overviews). כלומר, הוא מפרש כמה תוצאות ומשלב את המידע מתוכן.
עם זאת, הפירוש הזה אינו חף מאתגרים. מודלים בשפה גדולה (LLMs) נוטים להזיות – כלומר, לפעמים הם מייצרים תשובות שנשמעות סבירות אך אינן נכונות או שאינן מגובות במקורות. בהקשר של חיפוש, הדבר עלול להוביל לסיכומי בינה מלאכותית הכוללים טעויות בשוגג או עיוותים. מחקר של חוקרי מרכז University of Washington for an Informed Public סיפק דוגמה מוחשית: כאשר נשאלה מנוע חיפוש גנרטיבי על מושג מומצא (“התיאוריה של ג'בין להדהוד חברתי”), הבינה המלאכותית נתנה הסבר מפורט עם הפניות – אך גם ההסבר וגם ההפניות הומצאו cip.uw.edu. המערכת בעצם “המציאה” תשובה כי ה-LLM לא רצה לומר שאין מידע. כפי שניסח זאת המומחה אנדריי קארפתי: “LLM הוא 100% חולם ויש לו בעיית הזיות. מנוע חיפוש הוא 0% חולם וסובל מבעיית יצירתיות.” cip.uw.edu. כלומר, חיפוש מסורתי לא ממציא עובדות (הוא רק מראה את מה שיש), אך חסר לו היכולת של AI לצמצם תשובה למענה מושלם אחד; ואילו בינה מלאכותית מסוגלת לייצר תשובה מסודרת אך עשויה להמציא עובדות אם אין עוגן.
כדי להתמודד עם זה, מנועי חיפוש מאמצים גישות היברידיות כמו Retrieval-Augmented Generation (RAG). ב-RAG, לפני שהבינה המלאכותית מנסה להשיב, היא מבצעת חיפוש נוירוני על מסמכים רלוונטיים, ואז מחייבת את ה-LLM לבסס את תשובתו על המסמכים הללו (ולפעמים אף לצטט אותם). גישה זו משמשת בצ'אט של Bing וב-SGE של גוגל כדי לשמור על "עוגן" של תשובות בתוכן אמיתי. זה מפחית מאוד הזיות, אך לא מחסל אותן. כפי שציינו חוקרי CIP, גם עם מסמכים מקוריים, AI עלול להוציא דברים מהקשרם – למשל, לצטט משהו לא נכון או למזג עובדות באופן שגוי cip.uw.edu cip.uw.edu. כיוונון עדין של ה-AI לסיכום ויחוס מדויק של מידע הוא תחום בפיתוח מתמיד.
הבינה המלאכותית משמשת גם לפירוש כוונת המשתמש מעבר לטקסט השאילתה בלבד. לדוג', המערכות של גוגל מנסות לנחש האם השאלה היא מסחרית (רוצה לקנות), לוקאלית (רוצה תוצאות קרובות), חדשות, ועוד, ואז להתאים את המבנה (הצגת קישורי קניות, מפה, חדשות וכו'). הסיווג הזה נעשה על ידי מודלי AI הבוחנים גם את שאילתת החיפוש וגם את הקונטקסט הרחב יותר של המשתמש.
לסיכום, אפשר לראות בתפקיד הבינה המלאכותית בסינון, דירוג ופרשנות התוצאות את המוח של מנוע החיפוש:
- היא מנקה את הקלט (מסננת ספאם ותוכן מזיק),
- מסדרת את הפלטים בצורה חכמה (מדורגת את המידע השימושי והאמין ביותר גבוה יותר),
- ובאופן הולך וגדל מסבירה או מסכמת את הפלטים (הופכת את תוצאות החיפוש לשימושיות מיידית יותר באמצעות קטעים קצרים או תשובות מבוססות-AI).
עבור המשתמשים, זה אומר תוצאות טובות יותר עם פחות מאמץ – אך זה גם דורש אמון בכך שהבינה המלאכותית מטפלת במידע בצורה נכונה. שמירה על האמון הזה היא הסיבה שחברות נוקטות זהירות: למשל, גוגל משיקה בהדרגה את הסיכומים הגנרטיביים שלה ומדגישה שהם ניסיוניים, בדיוק בגלל אתגרי הפרשנות הללו. שקיפות (כמו הצגת קישורים למקורות) היא פתרון המאפשר למשתמשים לאמת את התשובות שמספקת הבינה המלאכותית microsoft.com microsoft.com. ככל שהבינה המלאכותית משתפרת, נוכל לצפות לסינון חכם יותר (כגון זיהוי מידע מטעה או סותר), דירוג מעודן יותר (אולי אפילו דירוגים מותאמים אישית למה שכל משתמש מוצא שימושי) ופרשנות עשירה יותר (למשל, בינה מלאכותית שמסכמת נושאים שלמים או מציגה נקודות מבט מגוונות זו לצד זו).
7. השפעת הבינה המלאכותית על פרסום דיגיטלי ויצירת תוכן לחשיפה במנועי חיפוש
הופעת החיפוש המונע-בינה-מלאכותית מטלטלת את כלכלת האינטרנט – ובפרט את תחום הפרסום הדיגיטלי (ענף של מעל 200 מיליארד דולר, המבוסס ברובו על תנועת חיפוש) ואת דרכי יצירת התוכן כדי למשוך קהל.
פרסום בעולם חיפוש מבוסס בינה מלאכותית: מנועי חיפוש כמו גוגל הרוויחו מסורתית כסף מהצגת מודעות לצד תוצאות חיפוש. אם משתמשים לוחצים על המודעות, גוגל גובה הכנסות. אבל מה קורה כשבינה מלאכותית מספקת לך את התשובה ישירות? פחות הקלקות על תוצאות פירושו גם פחות חשיפות למודעות ופחות קליקים. למעשה, נתונים ראשוניים מטרידים מפרסמים: כאשר תשובות מבוססות בינה מלאכותית מופיעות בראש הדף, הקליקים האורגניים ירדו משמעותית ורבות מהחיפושים מסתיימות ללא הקלקה על אף תוצאה (כפי שצוין, עד 77% "חיפוש ללא קליק" בשאילתות שנענות ב-AI adweek.com). אם המשתמשים מרוצים מהסיכום שה-AI מספק, ייתכן שלא יגללו כלל למודעות או לקישורים האורגניים.
גוגל מודעת לכך מאוד ומבצעת ניסיונות פעילים לשלב פרסום בתוך חוויית ה-AI. סונדר פיצ'אי (מנכ"ל גוגל) הרגיע את המשקיעים שיש להם “רעיונות טובים לקונספטים של פרסום טבעי” בחוויית ה-chat של AI adweek.com. בניסוי Search Generative Experience הנוכחי של גוגל, כבר משולבות לעיתים מודעות – בדמות קישורים ממומנים או תוצאות קנייה – בתוך או מתחת לקופסת הסיכום של ה-AI, כשהן מסומנות כמודעות. המטרה היא להתאים אותן להקשר, כך שאם המשתמש לא ילחץ על קישור רגיל, ייתכן שעדיין יראה הצעה ממומנת רלוונטית. למשל, אם הסיכום עוסק במכשירי סמארטפון בתקציב נמוך, יכולה להופיע הצעה ממומנת למכשיר מסוים בהקשר המתאים.
עם זאת, זהו איזון עדין. תפקיד הבינה המלאכותית הוא לספק למשתמש את מה שהוא רוצה; הוספת פרסום באופן בולט מדי עלולה להחמיר את חוויית השימוש. בכירים בגוגל הביעו ביטחון בכך שאם הם ישיגו חוויית משתמש אופטימלית עם הבינה המלאכותית, הם יפתרו את סוגיית המודעות בהמשך adweek.com – כלומר, קודם מאמצים את המשתמשים, אחר כך ימצאו את הדרך למוניטיזציה. אפשרות מעניינת היא שחיפוש מבוסס בינה מלאכותית יכול לאפשר מודעות ממוקדות יותר. אם הבינה המלאכותית מבינה טוב יותר את הדקויות שבשאילתת המשתמש, היא תוכל להציע מודעה רלוונטית במיוחד לצורך האמיתי של המשתמש. למשל, בשיחה עם AI על טיול רגלי, תוכל להופיע מודעה לציוד מסוים בדיוק ברגע שהמשתמש שוקל מה לקחת. זהו פרסום "קונטקסטואלי" משופר בזכות הבנת השיחה על ידי הבינה המלאכותית.
ישנם מומחי פרסום שטוענים כי דרך רכישת מודעות לפי מילות מפתח עשויה להיעלם. אם המשתמשים אינם מקלידים מילות מפתח אלא שואלים שאלות, איך יוכלו מפרסמים להכניס עצמם לתמונה? מנהל פרסום בכיר לשעבר בגוגל אף העריך ש"לראשונה מזה 20 שנה, אני באמת חושב שמילות המפתח מתות" adweek.com – ומציע שהתעשייה תעבור לטרגוט לפי נושאים או כוונות שהבינה המלאכותית מזהה, במקום לפי מונחי חיפוש מסוימים.
נכון להיום, עסקי מודעות החיפוש של גוגל עדיין עצומים, אך הם תחת לחץ. מתחרים כמו אמזון כבר לוקחים נתח מפרסום בחיפושי מוצרים, ואם הבינה המלאכותית תפחית את נפח החיפושים שקל לייצר מהם הכנסה, הדומיננטיות של גוגל עשויה להיחלש. תחזית מחקר שוק שהובאה באדויק חוזה כי נתח ההכנסות של גוגל מפרסום חיפוש בארה"ב יירד מ-64% לפני עשור ל-51.5% בלבד עד 2027 adweek.com, עקב שינויים אלו והתחרות. מצידו השני של המטבע, ייתכן שחיפוש מבוסס בינה מלאכותית יביא דווקא יותר מעורבות (יותר שאלות לשיחה), וכך ייפתחו הזדמנויות חדשות להציג מודעות במהלך סשן חיפוש ארוך יותר, אפילו אם כל שאילתה תניב פחות קליקים למודעות. בינג, למשל, משתלב גם הוא מודעות בשיח וירטואלי, ולדבריהם שיעור ההקלקות אינו נמוך – כאשר המודעות רלוונטיות.
יצירת תוכן ונראות: בצד השני נמצאים יוצרי התוכן – אתרי חדשות, בלוגרים, בעלי עסקים עם אתרים – שבעבר נשענו על תנועת חיפוש כדי להגיע לקהל (דרך SEO או קליק על מודעות). חיפוש מבוסס בינה מלאכותית משבש זאת בשתי דרכים עיקריות:
- פחות תנועה לאתרים: אם המענה ניתן כבר בדף החיפוש, המשתמשים כמעט אינם לוחצים לקישורי המקור. המו"לים חוששים מאובדן תנועה והכנסות – ראינו קודם שבשנת 2023 חיפושים ללא קליק עברו את ה-65% וצפויים בעת הקרובה לעבור את 70% 1950.ai. יש שמשווים את ה-snippets של הבינה המלאכותית לבעיה המוכרת של ה-"featured snippet", אך בקנה מידה גדול בהרבה – כי ה-AI עשוי לשלב תוכן ממקורות רבים, כך שהמשתמש מקבל תשובה מבלי לבקר באף אתר. זה מערער את האיזון של אקוסיסטם האינטרנט המסורתי: מנועי החיפוש מביאים גולשים, האתרים מייצרים הכנסה מהפרסום או מהמנויים; אם ה-AI הופך לממשק העיקרי – ייתכן שבעלי תוכן לא יקבלו קרדיט או טראפיק. מתקיימות שיחות לגבי מודלים חדשים – למשל, יש שמציעים שחייבת להיות בולטות לציון מקורות אצל ה-AI, או אפילו פיצוי כלשהו ליוצרי התוכן (המשך לוויכוחים שכבר קיימים מגוגל ניוז). רגולטורים ברחבי העולם עוקבים: באיחוד האירופי ובמדינות נוספות בוחנים האם שימוש בתוכן עיתונאי ע"י AI מהווה הפרת זכויות יוצרים או דורש חלוקת הכנסות 1950.ai.
- הצפה בתוכן אוטומטי: עצם כתיבת התוכן עצמה השתנתה עקב AI – משווקים וכותבים משתמשים היום ב-GPT-4 (ואחרים) ליצירת בלוגים, תיאורי מוצרים, פוסטים לרשתות חברתיות ועוד – בקלות ובקצב מהיר. זה יעיל עסקית – עסק קטן יכול לכתוב תוכן ולשפר זמינות אונליין בלי צורך בצוות גדול. אבל מנגד, יש הצפה. אם כל אחד יכול לייצר עשרות טקסטים מבוססי-AI ביום, הרשת עלולה להיות מוצפת בתוכן חזרתי או באיכות נמוכה. מנועי החיפוש נדרשים לשיפור בסינון (כמו עם עדכוני "תוכן מועיל" המתמקדים בכתיבה שמכוונת לבני אדם). גוגל הבהירה שאין איסור עקרוני על תוכן שנוצר אוטומטית, אך תוכן שמטרתו הבלעדית מניפולציה בדירוג (ספאם) ייענש – בין אם נכתב ע"י אדם או AI seo.ai. המשמעות: איכות עדיפה על כמות. למעשה, זה מעלה את הרף למי שרוצה לבלוט – הרף הממוצע של "תוכן גנרי" עולה (כי AI כותב "בסדר" בקלות), אבל כדי להתגלות – נדרש מגע אנושי, מקוריות, חוויה והבנה אמיתית. בחוגי SEO מדברים רבות על כך ש-E-E-A-T (ניסיון-מומחיות-סמכות-אמינות) חשוב במיוחד בעידן ה-AI – אם יש לכם מומחיות ראשונית (כמו מחקר עצמאי, תיאורים אישיים וכו'), התוכן יתפס כבעל ערך אמיתי – ולא כתקציר חרוש של מה שכבר קיים beepartners.vc.
מהצד השני, AI מסוגל גם לעזור ליוצרי תוכן באופטימיזציה. הוא יכול לנתח מידע חיפוש ולתת המלצות על אילו נושאים לכתוב, או לעזור להכין תוכן שמותאם לתצוגה כ-snippet (כלומר, מבנה Q&A תמציתי, כי בינה מלאכותית ועוזרי קול מעדיפים פורמט כזה). גם אלגוריתמי המלצה (כמו של יוטיוב או טיקטוק) משתמשים ב-AI כדי להציג תוכן רלוונטי לקהלים פוטנציאליים. זה חיובי כאשר ה-AI אכן מוצא התאמה בין התוכן לבין מי שהכי יעריך אותו. מתפתח כיום תחום חדש של "SEO בעידן ה-AI", ובו יוצרי התוכן שואלים לא רק "איך אדורג גבוה בגוגל?", אלא גם: "איך אהפוך למקור שהעוזר החכם ירצה להציג ממנו מידע/לצטט?". לשם כך כדאי להשקיע בדיוק, אמינות, הוספת metadata, ועבודת מיתוג (אם AI מזהה את האתר שלכם כסמכות אמינה – הסיכוי שהוא יבחר בו כמקור גובר).
יצירת תוכן פרסומי: מפרסמים עצמם משתמשים בבינה מלאכותית ליצירת תוכן – למשל, הפקת וריאציות רבות של טקסט מודעה ומתן אפשרות ל-AI של הפלטפורמה לבחור איזו מהן מבצעת את העבודה הטובה ביותר. Google Ads החלה להציג כלים מבוססי AI שיכולים ליצור כותרות ותיאורי מודעות על בסיס תוכן של אתר. כך הבינה המלאכותית מייעלת את תהליך יצירת המודעות, מה שיכול להפוך את הפרסום ליעיל יותר. בנוסף, היא יכולה להתאים מודעות אוטומטית לקהלים שונים (פרסונליזציה דינמית, כמו הצגת תמונות שונות לדמוגרפיות שונות). בפרסום ברשתות החברתיות, AI מסייעת בהתמקדות קהל היעד ובביצוע אופטימיזציות יצירתיות (כמו האלגוריתמים של פייסבוק שלומדים אילו קריאייטיבים של מודעות מקבלים את מירב המעורבות מאילו משתמשים).
לסיכום, הבינה המלאכותית משנה את התמריצים והדרכים בפרסום דיגיטלי ותוכן. מפרסמים חייבים להסתגל לפורמטים חדשים (כמו להכניס את המסר שלהם לתשובת צ'אט בינה מלאכותית או להיות נוכחים כאשר AI נותנת המלצות). מוציאים לאור ויוצרי תוכן מחפשים אסטרטגיות חדשות לשמר חשיפה והכנסות – בין אם ע"י אופטימיזציה להיות מקור שמצוטט על ידי AI, גיוון מקורות תנועה, או שימוש ב-AI בעצמם ליצירת תוכן בולט. זהו תחום שמתפתח במהירות, והתעשייה עוקבת מקרוב איך ייראה האיזון בין תשובות שמסופקות ע"י AI לבין תעבורת הפניות. אנו עשויים לראות מודלים חדשים של שותפויות או פיצוי (לדוגמה, ב-2023 OpenAI השיקה תוסף לדפדפן שממש מביא תוכן מהאתרים ומציג אותו למשתמש, לעיתים יחד עם המודעות של האתר – דרך להעניק ערך למוציאים לאור תוך כדי שימוש ב-AI). דבר אחד בטוח – ספרי המשחק של השיווק הדיגיטלי נכתבים מחדש.
8. שיקולים אתיים ופרטיות בגלישה בסיוע בינה מלאכותית
שילוב הבינה המלאכותית בחיפוש וגלישה מביא איתו לא רק שיפורים, אלא גם אתגרים אתיים ופרטיותיים שיש לבדוק ולשקול בקפידה:
מידע שגוי והטיה: כפי שנדון, מערכות בינה מלאכותית עלולות לעיתים לספק מידע שגוי בביטחון עצמי רב. זה מעלה שאלות אתיות – משתמשים עלולים להיות מוטעים על ידי תשובה שנשמעת סמכותית במיוחד אך בעצם שגויה. לדוגמה, אם שאלה רפואית או משפטית נענית בצורה שגויה על ידי AI, ההשלכות עלולות להיות חמורות. מבחינה אתית, ספקי חיפוש מבוסס AI צריכים להקטין ככל האפשר את אותן "הזיות" ולתקשר בצורה ברורה כאשר קיים חוסר ודאות. אנו כבר עדים לניסיונות בכיוון זה: לעיתים קרובות ממשקי חיפוש AI כוללים הסתייגויות (למשל “Generative AI is experimental and may not be accurate”) blog.google ומעודדים את המשתמשים לבדוק מקורות מצוטטים. ישנה גם הסוגיה של הטיה בבינה מלאכותית. המודלים הללו לומדים מנתוני הרשת, שיכולים להכיל הטיות חברתיות או נקודות מבט מעוותות. ללא תיקון, AI עלולה, למשל, לשקף הטיה מגדרית או גזעית בתשובות (למשל לשייך סוגי מקצועות למגדר מסוים) או לתת משקל יתר לעמדות הרוב ולהמעיט בנקודות מבט אחרות. מבחינה אתית, חברות מפתחות טכניקות יישור כדי להפוך את התשובות להוגנות ומבוססות מציאות יותר – אך זהו אתגר מתמשך הדורש שקיפות והערכה מגוונת.
שקיפות: כאשר AI מספקת תשובה, האם עליה לחשוף כיצד הגיעה אליה? רבים טוענים שכן. זו הסיבה שמקורות ומראי מקום הם חשובים – למשתמשים יש זכות לדעת “על פי מי?” תשובה זו נכונה. למעשה, אחת הביקורות על מערכות בינה סגורות של העבר הייתה היעדר שקיפות ("קופסה שחורה"). ע"י ציון מקורות או הסברים מועטים (כגון “מצאתי מידע זה בוויקיפדיה ובריטניקה”), מנועי חיפוש מבוססי AI יכולים להיות שקופים יותר ולאפשר למשתמש לוודא את המידע microsoft.com microsoft.com. קיימת גם מגמה לדרוש ממערכות בינה מלאכותית להכיר בחוסר הוודאות במקום להמציא תשובות. מנוע חיפוש מסורתי היה פשוט רושם “לא נמצאו תוצאות” בשאלה איזוטרית במיוחד. בינה מלאכותית נוטה לענות על כל דבר, גם אם היא צריכה להמציא משהו. מבחינה אתית, ייתכן שעדיף שה-AI לעיתים תענה, "אני לא בטוח" או "לא הצלחתי למצוא מידע על כך". כיום, הרבה צ'אטבוטים כבר מכוונים לסרב לענות על דברים מסוימים או לבטא חוסר ודאות (למשל, ChatGPT עשוי להגיד “אין לי מידע על כך” אם אכן אין). התנהגות זו עדיפה מלהטעות את המשתמש, גם אם זה פחות מספק רגשית.
פרטיות המשתמשים: גלישה בסיוע בינה מלאכותית לרוב כרוכה בעיבוד מידע רב יותר על המשתמש כדי לאפשר התאמה אישית ושיפור התוצאות. זה מעלה שאלות פרטיות: כיצד מאוחסן המידע הזה? מי נחשף אליו? האם עלול להדלוף או להיות מנוצל לרעה? אירוע בולט התרחש בתחילת 2023 כאשר רשות הגנת המידע באיטליה השעתה זמנית את ChatGPT עקב חששות לפרטיות reuters.com. הרגולטור טען של-OpenAI לא הייתה עילה חוקית לאיסוף המידע האישי הרב בו השתמש לאימון המודל, ושהמשתמשים לא קיבלו מידע מספק על אופן שמירת המידע (כולל שיחות) והשימוש בו reuters.com reuters.com. בתגובה OpenAI יישמה מדיניות שקופה יותר, כלי אימות גיל (מכיוון שמידע של קטינים היה חשש), ואפשרות למשתמשים לבקש להוציא את היסטוריית הצ'אט שלהם מאימון המודל reuters.com. פרשה זו ממחישה כי כלי AI חייבים לציית לחוקי הגנת המידע. ה-GDPR (רגולציית הגנת המידע הכללית של האיחוד האירופי) וחוקים דומים דורשים סיבות מוצדקות לאיסוף מידע ומאפשרים למשתמשים לבקש מחיקה או יציאה מהמערכת. שירותים כמו ChatGPT מאפשרים כיום למשתמשים לכבות היסטוריית צ'אט (כלומר השיחות לא משמשות עוד לאימון ה-AI).
בנוסף, כאשר סוכני חיפוש מבוססי AI גולשים באינטרנט בשמך, עולה השאלה עד כמה מההקשר שלך מועבר הלאה. לדוגמה, אם AI עוזרת לך להזמין טיסה, ייתכן שהיא תשתמש במיקום או בפרטים אישיים נוספים שלך. חיוני להבטיח שפרטים אלה לא ייחשפו לגורמים שלישיים בטעות. לעיתים קרובות מתכנני הבינה המלאכותית צריכים להטמיע מסילות בטיחות (guardrails): גם כדי למנוע חשיפת מידע רגיש בפלט וגם להגן עליו ברקע. לדוגמה פשוטה – אם תשאל AI "מה המיקום הנוכחי שלי?" היא ככל הנראה תסרב מטעמי פרטיות (ואכן, רוב העוזרות יסרבו לחשוף זאת אלא אם מדובר בפעולה יזומה של המשתמש עם הרשאה).
אבטחת מידע: כאשר AI מטפלת ביותר מידע, אבטחתו הופכת קריטית. מודלי AI עצמם עלולים לזכור בטעות מידע מתוך נתוני האימון, כולל מידע אישי. היה מקרה בו אנשים גילו שגרסה מוקדמת של GPT-2 מסוגלת לפעמים "לפלוט" קטעים שלמים מתוך נתוני האימון שלה (למשל חלקים ממאמרים מוגני זכות יוצרים או קוד). הסיכון הזה מוביל את החברות לנסות "לנקות" את נתוני האימון ממידע אישי מזוהה (PII), והסיבה לכך ששימוש בשיחות משתמשים לאימון הוא שנוי במחלוקת. משתמשים עסקיים זהירים במיוחד – חברות רבות אסרו על עובדים להזין מידע סודי ל-ChatGPT, מחשש לדליפה. (למשל, יש דיווחים שעובדי סמסונג הזינו קוד רגיש ל-ChatGPT, והוא הפך לחלק מנתוני האימון של OpenAI, מה שגרם לסיכון לדליפה). בתגובה, גרסאות אנטרפרייז של שירותי AI אלו מציעות ערבויות כי המידע לא ישמש לאימון המודלים ומספקות הצפנה ולוגים לבדיקות ואבטחת מידע ארגונית.
שימוש אתי בתוכן: היבט אתי נוסף הוא מצד יוצרי התוכן – האם זה הוגן שהבינה המלאכותית תשתמש בכל תוכן הרשת על מנת להפיק תשובות? יש הגורסים שמדובר בשימוש טרנספורמטיבי שמועיל לחברה ע"י סינתוז ידע. אחרים (כמו יוצרים או סופרים) מרגישים שהבינה "רוכבת חינם" על עבודותיהם ללא קרדיט או תגמול. הדבר מוביל לדיונים ואף לתביעות (למשל, סופרים מסוימים תובעים את OpenAI על שימוש בספריהם לאימון המודל ללא רשות). התוצאה עשויה להשפיע על מדיניות איסוף נתוני אימון. באיחוד האירופי כבר הוצע חוק AI שמחייב גילוי שימוש בתוכן מוגן זכויות יוצרים ע"י בינה יוצרת reuters.com. ייתכן שנראה שבמנועי חיפוש תתווסף אפשרות ל"התנתק" (opt out) מסיכומי AI – למשל תגית מיוחדת שתאמר “אל תכלול את התוכן שלי בסיכומי AI”, בדומה ליציאה מאינדוקס חיפוש עם robots.txt. למעשה, גוגל רמזה על תגית “NoAI” שאתרים יוכלו להטמיע כדי להודיע לסורקים שלה לא להשתמש בתוכן למטרות אימון או קטעי AI – רעיון שעשוי להתפתח בקרוב.
אוטונומיה ותלות של המשתמש: אתית, קיימת גם השאלה כיצד בינה מלאכותית עלולה לעצב התנהגות ודעות של משתמשים. אם עוזרי AI יהפכו לשומרי הסף העיקריים של המידע, האם המשתמשים יהפכו תלויים מדי במקור בודד? האם זה יקל בסופו של דבר על בעלי אינטרס להזין מידע מוטה למודל וכך להטעות מיליונים? יש כאן הרבה כוח בידיים של מי שמפעיל את מערכת ה-AI. כנראה שהחברה תדרוש פיקוח ואחריות – אולי בדיקות חיצוניות לפיירנס ודיוק של מערכות הבינה. מצד שני, AI יכולה לדמוקרטיזציה של הגישה למידע – לאנשים שמתקשים עם ממשקים מסורתיים (למשל אנשים בעלי מוגבלות או שאינם אוריינים) תהיה אפשרות לשאול שאלות בקול ולקבל תשובות מוקראות. זה יתרון אתי: שיפור ההנגשה והכללת הידע.
פשרת פרטיות לעומת התאמה אישית: כפי שצויין בסעיף 5, שירותי בינה מלאכותית מותאמים אישית במיוחד יכולים להציע תועלת רבה, אך דורשים שימוש בנתונים אישיים. מציאת האיזון הנכון היא המפתח. גישה סבירה היא לתת למשתמשים שליטה – לאפשר להם לבחור להצטרף להתאמה אישית וליידע אותם בצורה ברורה אילו נתונים ישמשו (כפי שגוגל עשתה כאשר אפשרה אינטגרציה של Gmail בחיפוש מבוסס בינה מלאכותית אך רק אם המשתמש הסכים blog.google). בנוסף, בניית תהליכי אנונימיזציה חזקים – שימוש בנתונים בצורה מצרפית או עיבוד מקומי על המכשיר – יכולה לסייע להגן על פרטיות (לדוג', חלק מהפיצ'רים של בינה מלאכותית רצים מקומית על המכשיר שלך כך שנתונים גולמיים לעולם לא עוזבים אותו).
לסיכום, המרחב האתי והפרטיותי של בינה מלאכותית בגלישה מתמקד באמון. המשתמשים צריכים לבטוח שהבינה המלאכותית מספקת מידע מדויק ולא מוטה, ושומרת על המידע האישי שלהם. זה דורש שיפורים מתמידים בשקיפות הבינה (הצגת מקורות, הודאה באי ודאות, אפשרות לביקורת), נהלי נתונים (עמידה בחוקי פרטיות, הענקת שליטה למשתמשים על המידע שלהם), ואתיקת תוכן (כיבוד זכויות היוצרים והמאמץ של היוצרים). החברות שמפעילות בינה מלאכותית בחיפוש ניצבות תחת זרקור – עליהן להצליח בכך. כנראה שנראה עדכונים שוטפים בהתנהגות של בינה מלאכותית (למשל, פחות "הזיות" ככל שהמודלים משתפרים), פיצ’רים פרטיות מעודכנים (למשל, אפשרות בחירה גרנולרית יותר אילו נתונים יועברו או נשמרים), ואולי אף מסגרות רגולציה (ממשלות שיכתבו חוקים לשירותי בינה מלאכותית בדומה להגנה על נתונים ותוכן ברשת בעבר).
9. תחזיות לעתיד: סוכני בינה מלאכותית, חיפוש אמביינטי, ועוזרים וירטואליים
אם נביט קדימה, הגבול בין "מנוע חיפוש", "דפדפן" ו"עוזר" ימשיך להיטשטש. סוכני בינה מלאכותית המסוגלים לבצע פעולות באופן עצמאי ברשת עומדים באופק, והחיפוש יהפוך להיות משולב יותר בהקשרים יומיומיים (מחשוב אמביינטי). הנה כמה תחזיות ומגמות מרכזיות לעתיד הגלישה/החיפוש:
- סוכני בינה מלאכותית עצמאיים לביצוע משימות: במקום להסתפק באחזור מידע, מערכות הבינה של העתיד יוכלו לבצע פעולות עבור המשתמשים. אנו כבר רואים דוגמאות ראשוניות לכך, כמו "יכולות אג'נטיות" של הבינה של גוגל בחיפוש. גוגל הדגימה בינה מלאכותית שבבקשה למצוא כרטיסים להופעה הצליחה לסרוק מספר אתרי כרטיסים, להשוות אופציות ואפילו להתחיל למלא את טפסי הרכישה – כשהבחירה הסופית נותרת למשתמש blog.google. במילים אחרות, ה-AI לא רק חיפשה מידע ("אילו כרטיסים זמינים") אלא גם ביצעה שלבים בשרשרת העסקה ("הזן מספר כרטיסים, בדוק מחירים באתרים שונים"). זה מוביל לעתיד שבו בינה מלאכותית עשויה להיות קונסיירז' לכל דבר. דמיינו שתגידו: "בינה, תזמיני לי חופשה לשבוע ליעד חוף בתקציב של עד 2,000 דולר" – והבינה מלאכותית תחפש טיסות, מלונות, אולי גם תקרא חוות דעת, ואז תציג לכם תכנית או תבצע את ההזמנה לאחר אישורכם. גם מיקרוסופט נעה בכיוון הזה, עם חזון של קופיילוטים המסייעים לכם לא רק למצוא מידע אלא לעשות דברים (Windows Copilot כבר מסוגל לשנות הגדרות או לסכם מסמך; גרסאות עתידיות עשויות לנהל את לוח השנה או המיילים שלכם אוטומטית). סוכנים אלו יישענו גם על חיפוש ברשת, אבל גם על שירותים משולבים ו-API. בפועל, הם רואים את הרשת כמאגר פעולות, לא רק כמאגר מידע. לדוג’, סוכן בינה מלאכותית יכול להשתמש ב-API של OpenTable להזמנת מסעדה, או בטכניקות סקרייפינג למילוי טופס באתר שאינו מובנה. זה מעלה שאלות מעניינות: האם אתרים יצטרכו ממשקים ידידותיים ל-AI (API או נתונים מובנים) כדי שסוכנים יוכלו להשתמש בהם? סביר שכן. שירותים כמו Google Duplex (שכבר יודעת להתקשר למסעדה להזמין מקום) מרמזים על עתיד כזה. בתחום ה-SEO והשיווק כבר יש שמועות על “משפכי AI” – כשכבר לא אופטימיזציה לנתיב משתמש אנושי, אלא לסוכני בינה מלאכותית שבוחרים עבור המשתמש את המוצרים או התוכן. אם הסוכנים בוחרים איזה מוצר לקנות עבורכם – עסקים יצטרכו להבטיח שה-AI בוחר בהם. זה עשוי ליצור תחום אופטימיזציה חדש: אופטימיזציה לסוכנים חכמים, בדומה ל-SEO. כפי שניסח זאת מומחה SEO: “מערכות AI יבחרו אילו מותגים להמליץ, והמטרה שלך היא שיבחרו בך.” xponent21.com. זה עשוי לכלול מטא-דאטה מצוינת למוצרים, מחירים טובים, ומותג אמין – כי סוכן הבינה כנראה יאמון להביא למשתמש את שביעות הרצון המרבית (הוא עשוי להעדיף מותגים עם דירוגים טובים או אחריות טובה). לפיכך, עסקים יצטרכו "לכבוש" את בוחני ה-AI, לא רק צרכנים אנושיים ישירות.
- חיפוש אמביינטי ועוזרים רציפים: המושג חיפוש אמביינטי פירושו שהחיפוש מתנהל ברקע של חיינו, מוכן להציע מידע באופן יזום. אנחנו כבר צועדים לעבר מחשוב בכל מקום – מכשירים חכמים סביבנו תמיד. בעתיד, משקפי מציאות רבודה (AR) עשויים לזהות כל הזמן על מה אתם מביטים ולהציע פרטי מידע (תגיות, הכוונה, תרגומים) – מבלי שביקשתם בפירוש. זה סוג של חיפוש, שמתחיל בעקיפין מהקשר. למשל, צעדו ברחוב, והמשקפיים שלכם מראות דירוגי מסעדות – זו חוויית חיפוש אמביינטי, שמשלבת מיקום, ראייה ובינה. דוגמה נוספת: עוזרי קול חכמים המודעים להקשר שמאזינים לרמזים. בשיחה (אם הסכמתם), העוזר יחפש בשקט עובדות רלוונטיות, מוכן להביאן כאשר תבקשו. או במכונית – עוזר ה-AI יתריע: "אתה כמעט בלי דלק ויש תחנה זולה במרחק 3 ק"מ" – כלומר, חיפוש מחירים ומיקום כתוצאה מהקשר. חישוב אמביינטי דורש AI חזוי: מנבא צרכים. סגנית נשיאת החיפוש בגוגל, אליזבת ריד, תיארה את המטרה שיהיה פשוט לשאול את גוגל כמו שמישהו שואל חבר יודע הכול, משולב באופן טבעי בסביבה 1950.ai. בפועל, אולי נגיע למצב שבו תקלידו פחות ופחות שאילתות – השילוב של חיישנים (ראייה, מיקום, בריאות וכו’) ובינה יידע מתי לשלוף עבורכם מידע מועיל. הפרטיות תהיה קריטית כאן – החיפוש האמביינטי חייב להיות נשלט במובהק על ידי המשתמש (אף אחד לא רוצה עוזר חטטן או איתותים לאחרים ללא הסכמה). קרוב לוודאי, למכשירים עתידיים יהיו "מצבי עוזר אמביינטי" שניתנים להדלקה וכיבוי, בדומה ל"היי סירי"/"OK גוגל".
- עוזרים וירטואליים מהדור הבא: עוזרים דיגיטליים כמו סירי, Google Assistant, אלכסה וכו’, יתחזקו מאוד ככל שישולבו בהם מודלים גדולים של שפה (LLM). גוגל כבר הכריזה על Assistant with Bard, חיבור בין העוזר הקולי שלה לבין Bard (ה-LLM שלה) analyticsvidhya.com. המשמעות היא שבמקום תשובות מוכנות מראש, העוזר יוכל לייצר תשובות שיחה עשירות ולבצע משימות מורכבות. צפויים עוזרים שמבצעים בקשות מרובות שלבים בקלות (למשל: "עוזר, עזור לי לארגן סוף שבוע מחזור: מצא מקום, שלח מיילים, הכן לו"ז"). הם גם יהפכו יותר מונעי אישיות ויוכלו לקיים שיחות מתמשכות (אולי סוף סוף יגשימו את חזון המד"ב של עוזר שיחה אמיתי). ייתכן שבעתיד הקרוב "מזכיר AI" יהיה דבר שבשגרה – סוכן שמנהל את היומיום (קורא ומסכם מיילים, קובע פגישות לפי הצורך, מזכיר מטלות וכו'). Copilot של Microsoft 365 כבר צועד לשם במקום העבודה; לחיים האישיים יגיעו עוזרים דומים.
- אינטגרציה עם IoT ומקורות מידע נוספים: החיפוש העתידי עשוי להשתלב בזרמי המידע האישיים – למשל, חיפוש ב"יומן חייכם". אם יש לכם שעון חכם שעוקב אחרי הבריאות, תוכלו לשאול: "מתי התאמן בפעם האחרונה שרצתי יותר מ-5 ק"מ?" וה-AI יענה לפי נתוני השעון. או: "מצא את המתכון שבישלתי בחודש שעבר עם פטריות" וה-AI ימצא ביומן התנור החכם או בהערות פרטיות. במילים אחרות – החיפוש יצא מגבולות האינטרנט הציבורי לנתוני חיישנים אישיים, והבינה היא הגשר לכל. זה עוצמתי ורגיש (שוב, פרטיות!), ולכן מימוש זה יהיה זהיר.
- ממשקי מוח-מחשב ומודאליות חדשות: לטווח הארוך, חברות טכנולוגיה מסוימות בודקות ממשקי מוח-מחשב ישירים. אם זה יצליח, "חיפוש" יהיה מהיר כמו מחשבה. זה ספקולטיבי, אבל מצביע על מגמת הורדת חסמים. ברמה ריאלית יותר, מודלים רב-מודאליים (כמו גרסאות עתידיות של GPT וג'מיני של גוגל) יטפלו ללא מאמץ בטקסט, תמונה, אודיו ואף וידאו. כלומר, תוכלו להפעיל בינה שתצפה בוידאו בשבילכם ותענה על שאלות עליו. למשל: "בינה, דלגי על פגישת וידאו של שעה וספרי לי את ההחלטות העיקריות." זה כמו חיפוש בתוך מדיה אודיו-ויזואלית. או תרגום קולי בזמן אמת – אוזניות שמתרגמות לא רק דיבור אלא גם מביאות מידע רלוונטי (למשל, מישהו הזכיר חברה – והבינה לוחשת לכם את החדשות האחרונות עליה).
- שינויים עסקיים וחברתיים: ככל שסוכני AI יבצעו יותר משימות חיפוש וגלישה, יש מקצועות שישתנו או יתמעטו. לדוג', עבודת סוכן נסיעות אנושי או נציג שירות עשויה להפוך לקרת לפיקוח על סוכני AI שעושים את רוב העבודה. תחום שיווק החיפוש (SEO/SEM) יעבור טרנספורמציה (יש האומרים שייעשה דומה יותר ל-Answer Engine Optimization, או ניסיונות לשלב ידע/יכולות בממשקי בינה מלאכותית). עסקים יצטרכו לספק נתונים למערכות (API', פידים) כדי להישאר קיימים. ייתכנו שיתופי פעולה חדשים, כמו חברות שמספקות תוכן ישירות לפלטפורמות AI לשילוב מובטח (חלק מהעיתונים כבר במשא ומתן עם Bing של מיקרוסופט על מתן תוכן ייעודי).
עבור המשתמשים, אם הבינה תוטמע בכל מקום, אוריינות דיגיטלית תכלול הבנת בינה מלאכותית: לדוג', לדעת איך לשאול את השאלות הנכונות (מיומנויות פרומפטינג) ואיך לבדוק את התשובות של ה-AI. מערכות החינוך יטמיעו שימוש נכון ב-AI ככלי, אבל גם ילמדו חשיבה ביקורתית כדי לא לקבל כל תשובה כמובן מאליו.
בעצם, עתיד הגלישה והחיפוש נע לקראת חוויה בתיווך בינה מלאכותית שבה כוונת המשתמש יכולה להתממש עם מינימום חיכוך, ואפילו ללא צורך באתרי אינטרנט מסורתיים עבור משימות רבות. החיפוש יהיה יותר ממוקד פעולה (לא רק למצוא מידע, אלא לבצע משהו) ומודע להקשר. גלישה מסורתית באינטרנט עשויה להפוך לפעילות נישתית, כאשר רוצים לערוך מחקר עמוק או ליהנות מחקירה ידנית – בעוד רבות מהפניות היומיומיות ("מצא את זה, קנה את ההוא, תראה לי איך, תגיד לי עכשיו") יטופלו על ידי בינה מלאכותית באמצעות קול או ממשקים אחרים.
להשלכות יש רוחב אדיר: המידע הופך נגיש יותר, אך גם מתווך יותר על ידי בינה מלאכותית. החברות המנהלות את המתווכות האלו (כמו גוגל, מיקרוסופט, OpenAI, אפל, אמזון) עשויות להחזיק השפעה רבה יותר – מה שמדגיש את חשיבות התחרות ואקוסיסטמות פתוחות. יש לכך גם זוית אופטימית: סוכני בינה מלאכותית יוכלו לגשר על פערי נגישות (עבור מי שלא הצליח להשתמש באינטרנט עד כה), וגם לטפל במשימות משעממות ולאפשר לבני אדם לעסוק במה שיצירתי ומשמעותי יותר.
לסיכום, אנחנו צועדים לתקופה של מחשוב שיחתי, סביבתי ובעל יוזמה. זה דומה לידיד סופר-חכם שיכול לנווט עבורך את העולם הדיגיטלי. עקרונות החיפוש הבסיסיים – מצא את המידע הטוב ביותר – נשארים, אך איך שמחזירים ומספקים את המידע ישתנה דרמטית ויהפוך לשזור עמוק בחיינו בעזרת בינה מלאכותית.
10. התשתית הטכנית: מודלי שפה גדולים, חיפוש נוירוני ומאגרי נתונים וקטוריים
הטרנספורמציה הבינה מלאכותיתית בחיפוש מונעת על ידי פריצות דרך בטכנולוגיות ליבה. הבנה של תשתיות אלה מספקת תובנה לאופן בו חיפוש בינה מלאכותית עובד:
- מודלי שפה גדולים (LLMs): אלו מודלים עצביים ענקיים (כמו GPT-4, PaLM או Gemini של גוגל) שאומנו על כמויות טקסט אדירות. הם ה"מוח" של חיפוש שיחתי וג'נרטיבי – מייצרים תגובות דמויות-אדם ומבינים שפה מורכבת. טכנית, LLM הוא מודל Transformer עמוק שלמד תבניות סטטיסטיות של שפה על ידי "קריאה" של מיליארדי משפטים. הוא לא שולף עובדות ממאגר נתונים באופן מסורתי, אלא מקודד ידע רב בפרמטרים שלו. כשאתה שואל אותו שאלה, הוא מנבא תשובה סבירה בהתבסס על תבניות שראה בהכשרה cip.uw.edu. לדוגמה, הוא למד ממסמכים רבים ש"הבירה של צרפת היא פריז" מגיע אחרי הביטוי "בירה של צרפת", ולכן עונה זאת. LLM מצטיינים במשימות לשוניות (סיכום, תרגום, הסקת מסקנות ממלל וכו'), ולכן הם בלב פירוש השאילתות ויצירת התשובות. אך כיוון ש-LLM אינו מסד נתונים, הידע שלו לא תמיד נכון עובדתית או מעודכן אלא אם תחבר אותו לאחד. רוב החדשנות בחיפוש מבוסס בינה מלאכותית עוסק כיום בצירוף ה-LLM עם אינדקסי חיפוש – כך מקבלים את שטף השפה של המודל, לצד עיגון עובדתי מהמאגר/האינטרנט.
- חיפוש נוירוני וייצוגים וקטוריים: מנועי חיפוש מסורתיים משתמשים באינדקס הפוך והתאמת מילות מפתח. מנגד, חיפוש נוירוני מייצג מילים ומסמכים כוקטורים (מערכים של מספרים) במרחב רב-ממדי. זאת באמצעות רשתות נוירוניות היוצרות הטמעות (embeddings) – ייצוגים מספריים של טקסט (או תמונה, אודיו וכו'), כך שתוכן דומה יהיה במרחק קרוב במרחב הזה. לדוג', המילים "כלב" ו"גור" יקבלו וקטורים קרובים, כי הן מופיעות בהקשרים דומים – גם אם אינן זהות. זה מאפשר חיפוש סמנטי: אם תחפש "טיפים לאימון גורים", מנוע נוירוני יוכל למצוא כתבה בשם "איך לאלף את הכלב החדש שלך" גם בלי המילה "גור", כי "כלב" דומה סמנטית ל"גור". ההטמעות מופקות ע"י מודלים נוירוניים (גם הם לעיתים Transformerיים) והפכו לעמוד תווך של חיפוש בינה מלאכותית. גוגל משתמשים במודלים כמו BERT לצורך עיבוד ומתיחת התאמה. בינג עושה זאת גם. מאחורי הקלעים – חיפוש שיחתי בינה מלאכותית עושה הרבה פעמים חיפוש וקטורי: הוא ממיר את השאלה שלך לוקטור ומוצא בתשובות את המסמכים הקרובים ביותר במדד וקטורי. זה הרבה מעבר להתאמת מילים – זו התאמה מושגית infoworld.com. מאגרי נתונים וקטוריים: כדי לאפשר חיפוש נוירוני בקנה מידה גדול, פותחו מסדי נתונים ייעודיים שיאחסנו ויקטורים ויאפשרו שליפה מהירה. מאגר וקטורי (כמו Pinecone, Milvus, או FAISS של פייסבוק) מסוגל לאחסן מיליוני/מיליארדי וקטורים ביעילות ולשלוף תוך שניות את הקרובים ביותר לשאילתת וקטור infoworld.com infoworld.com. זה קריטי לחיפוש בינה מלאכותית – כך נשלפים קטעים רלוונטיים שמספקים עיגון למודל. לדוג', אם תשאל את Bing AI "מה היתרונות של מיחזור פלסטיק?", המערכת תטמיע את השאילתה, תחפש במדד ההטמעות קטעים רלוונטיים, ותאכיל את ה-LLM כדי לסנכרן תשובה. חיפוש וקטורי טוב במיוחד למידע לא מובנה ושאילתות בשפה טבעית, וגם לדאטה מולטימודלית. הוא לא מוגבל לטקסט: גם תמונות יכולות להיות ממופות כוקטורים (ע"י מודלי ראייה-ממוחשבת) ואז ניתן לבצע "חיפוש תמונה" לפי דמיון וקטורי. גם קול ווידאו ניתנים להמרה לווקטורים. בעצם, מאגרי וקטורים וחיפוש וקטורי מאפשרים חיפוש באופן דומה לאדם – לפי משמעות – במקום התאמה מילולית בלבד infoworld.com. זה הופך את תוצאות החיפוש לרלוונטיות יותר – סיבה מרכזית לכך שחיפוש מודרני "חכם" יותר.
- RAG – חיפוש מגובה שליפה: שילוב של LLMs וחיפוש וקטורי מוביל לגישת RAG (חיפוש מגובה שליפה) שהוזכרה. טכנית, מערכת RAG מורכבת משני מרכיבים עיקריים: מאחזר (לרוב מנוע חיפוש וקטורי, שמביא את המסמכים הרלוונטיים ביותר לשאלה) וג'נרטור (ה-LLM שמקבל מהמנוע את המסמכים+השאלה ומייצר תשובה סופית). כך פותרים את מגבלת הידע/העדכון של LLM ע"י שילוב של מידע אמיתי מהמקורות cip.uw.edu. התוצאה היא תשובה שוטפת וגם (בתקווה) מבוססת נתונים. כך פועלים Bing Chat, Google SGE, ועוד שלל עוזרי בינה מלאכותית שדורשים מידע מעודכן. טכנית, RAG נשען על הטמעות איכותיות (למצוא את המידע הנכון) ועל prompt engineering (איך להזין נכון את המידע ל-LLM). לעיתים הטקסט שמובא פשוט מוצמד להנחיה: "השתמש במידע הבא כדי לענות על השאלה…" ואז שואלים. המודל ישלב את החומר בתשובה.
- דירוג נוירוני ולמידת חיזוק: מלבד השליפה, בינה מלאכותית מדורגת ומעדנת תוצאות. חברות החיפוש כבר שנים משתמשות ב-machine learning (אלגוריתמי דירוג מלמידה) – מושכים נתונים על קליקים כדי לחזות מי אמור להופיע למעלה. כיום, מודלים עמוקים (RankBrain של גוגל, Transformers מלומדים) עושים את זה. בנוסף, מערכות כמו הצ'אט של בינג מייצרות מספר תשובות אפשריות או משתמשות בלמידת חיזוק עם משוב אנושי לדיוק סגנון התשובה (OpenAI הפכו את ChatGPT ליותר מועיל וידידותי עם RLHF – למידת חיזוק ממשוב אנושי). כיוון שמייצרים תשובות, צריך גם לוודא שהן לפי קווים מנחים (ללא שנאה וכו'). לשם כך יש מודלי בקרה וסינון של AI – מסווגים שמנתחים את הפלט ויכולים לסנן או לשנות תשובה בעייתית. אלו תשתיות נוספות – בכל שאלה ל-AI, עובר במקביל גם בדיקת בטיחות של המערכת.
- תשתיות (חישוביות וזמני תגובה): טכנית, מתן חיפוש בינה מלאכותית בקנה מידה המוני הוא אתגר תשתיתי. LLMs צורכים הרבה משאבים – שאילתה אחת ל-GPT-4 עולה הרבה יותר במעבד/כרטיס מסך מאשר חיפוש מילות מפתח רגיל. גם חיפוש וקטורי על אינדקסים ענקיים דורש חומרה מיוחדת (GPU/TPU, הרבה RAM, או אלגוריתמים שמזרזים את הסריקה). החברות משקיעות ייעול לכך. גוגל, למשל, פרסו שבבי TPU במרכזי המידע שלהם במיוחד להפעלת BERT עבור חיפוש במהירות blog.google. למיקרוסופט יש "מתזמר" לבינג שמחליט מתי לקרוא למודל GPT הגדול ואיך למטב קאשינג וכו', לניהול עלות ומהירות. זמן תגובה הוא סוגיה קשה – אנשים מצפים לתשובה בשנייה-שתיים. LLM רגיל עשוי לקחת מספר שניות ליצור פלט. נעשים המון פתרונות הנדסיים (כמו הזנה מיידית של טוקנים, כדי שזה ייראה מידי אף שהפלט המלא לוקח יותר זמן). בעתיד נראה מודלים יעילים יותר (distilled/quantized models), אולי יהיו כאלה שירוצו מקומית למען התאמה אישית או עבודה לא מקוונת.
- גרפים של ידע ומערכות היברידיות: אף ש-LLMים וויקטורים מאוד בולטים, בחיפוש עדין משתמשים גם בנתונים מובנים מסורתיים. לגרף הידע של גוגל – מסד נתונים של עובדות על ישויות (אנשים, מקומות, דברים וקשרים ביניהם) – תפקיד מפתח במענה לשאלות עובדתיות עם תיבת עובדה. AI לא מחליף את זה – אלא משלים: אם לגרף יש נתון, המערכת תעדיף להשתמש בו לשם דיוק. פעמים רבות נקבל תוצאות משולבות: למשל פאנל מידע (מידע מובנה), כמה קישורי "בלו לינק" מסורתיים – וכעת גם סיכום AI מעל. זו גישה היברידית ליהנות מכל עולמות.
- קוד פתוח ומודלים מותאמים: לא כל חיפוש בינה מלאכותית נשלט ע"י החברות הגדולות. קיימים LLMים בקוד פתוח ומאגרי וקטורים המאפשרים לארגונים להריץ פתרונות ייעודיים – למשל חיפוש AI במסמכים פנימיים של חברה. Pinecone, FAISS, Weaviate ודומיהם מוגדרים מקומית, ומודלי LLM קטנים יותר (או גדולים בענן) מבצעים תשובה ושאלה ייעודיים. המשמעות: כל התשתיות שתיארנו לא שמורות רק ל"ביג טק", אלא הופכות כלים סטנדרטיים למפתחים. בזכות זה נראה פתרונות חיפוש ייחודיים – חיפוש למחקר רפואי בשילוב LLM מותאם על מאמרים ומאגר וקטור של מחקרי העדכניים, כדי שרופא יקבל סינתזה מהירה של העדויות. או חיפוש ארגוני שחוצה את כל מסמכי החברה ועונה למשל: "האם יש מדיניות בנושא X?".
לסיכום, התשתית הטכנית של חיפוש בינה מלאכותית משלבת מודלים עצביים לשפה והבנה (LLM, טרנספורמרים) עם ייצוגים עצביים לנתונים (הטמעות וחיפוש וקטורי). הראשונים נותנים את המוח להבנת ושיח שפה; השניים נותנים את הזיכרון לאחסון ושליפה יעילה infoworld.com infoworld.com. יחד, ובסיוע טכניקות כמו RAG cip.uw.edu, הם מאפשרים את חוויות החיפוש החכמות עליהן דנו. ככל שמחקר מתקדם, מודלים אלה יהפכו מוכשרים ויעילים יותר (למשל מודלים מולטימודליים שקולטים טקסט+תמונה יחד). שיפורים באלגוריתמים (למשל אחזור דמיון יעיל יותר, טכניקות אימון להפחתת "הזיות" עובדתיות וכו') ימשיכו ללטש את חוויית החיפוש – להפוך אותה מהירה, מדויקת ואמינה מתמיד.
11. השלכות עסקיות וחברתיות של חיפוש ברשת הנשלט על ידי בינה מלאכותית
העלייה של בינה מלאכותית בחיפוש אינה משנה רק את הטכנולוגיה – יש לכך השלכות רחבות על עסקים, על החברה, ועל נוף המידע העולמי:
השלכות עסקיות:
- שינוי בדינמיקת תעבורה וכח: אתרים שבעבר שגשגו בזכות תנועת חיפוש עלולים לחוות ירידות כאשר תשובות באמצעות בינה מלאכותית "שואבות" קליקים. מוציאים לאור באינטרנט (אתרי חדשות, אתרי מדריכים וכדומה) מביעים דאגה שהתוכן שלהם משמש מענה לשאלות מבלי שהמבקרים מגיעים לאתר (וללא הופעות פרסומות או הכנסה מצידם). מצב זה עשוי לאלץ שינוי במודלים העסקיים של האינטרנט. אפשרויות: מוציאים לאור עשויים לדרוש הסכמי פיצוי (בדומה למאבק מפיצי החדשות מול Google News בכמה מדינות), או להתאים תכנים כך שיהיו המקור הנבחר בתמציות AI, או לגוון ערוצים (למשל, ניוזלטרים, רשתות חברתיות) כדי להגיע ישירות לקהל. הנתונים מראים ירידה כבר כעת בתנועה האורגנית – ויש הערכות שעד 2025 אתרים מובילים יקבלו פחות תנועה ממנועי חיפוש משמעותית לעומת לפני מספר שנים 1950.ai. הדבר מפעיל לחץ פיננסי על המו"לים להסתגל או להתאגד. נוכל לראות בעתיד יותר חומות תשלום או מודלים מבוססי מנוי אם הכנסות הפרסום יפגעו.
- הזדמנויות לשחקנים חדשים: שינוי הסטטוס קוו בחיפוש פותח דלתות לשחקנים חדשים. עד לא מזמן, "גוגל חיפוש" היה כמעט שם נרדף למציאת מידע. כעת יש חלון הזדמנויות למתחרים (OpenAI, Neeva לפני שנסגרה, סיכום החיפוש של ברייב, שלל סטארט-אפים של עוזרי חיפוש) לצבור משתמשים המעוניינים בחוויה מבוססת בינה מלאכותית. אכן, אלטרנטיבות כמו ChatGPT ו-Perplexity ראו צמיחה מסיבית בשימוש, אמנם מנקודת פתיחה נמוכה adweek.com. למרות שגוגל עדיין שולטת, בולט שכבר באפריל 2023 הייתה ירידה קלה (1%) בתנועת החיפושים העולמית שלה משנה לשנה, בזמן ש-ChatGPT ו-Perplexity זינקו ב-180% adweek.com. זה רומז שכחלק מהמשתמשים עוברים לאלטרנטיבות לביצוע שאילתות מסוימות. אם גוגל לא הייתה מגיבה עם AI משל עצמה, היא הייתה עלולה להישאר מאחור במהפכה הזו. כיום יש מרוץ טכנולוגי: גוגל, מיקרוסופט (עם OpenAI), ואחרים (ואולי גם מטא, אמזון, אפל עם תוכניות בינה מלאכותית משלהן) נאבקים על הגדרת הדור הבא של החיפוש. ההשלכה העסקית משמעותית: מי שיספק את חוויית החיפוש עם בינה מלאכותית הטובה ביותר עשוי לזכות בנתח שוק אדיר. למונופול רב השנים של גוגל אין ביטחון שהוא יתמיד בעולם בבינה מלאכותית תחילה (אם כי הגודל העצום והדאטה שלה מעניקים לה יתרון באימון מודלים ובשימור נוכחות בשוק).
- הפקת רווחים ומודלים פרסומיים חדשים: נגענו בהשפעת AI על פרסום. הדבר ידרוש חדשנות במודלים של פרסום. ייתכן שנראה פרסומות שיחתיות, בהן עוזר בינה מלאכותית יגלה: "אני יכול למצוא לך מוצר מתאים – הנה הצעה ממומנת." או עוזרים ממותגים (דמיינו עוזר AI של אתר מסחר מקוון שממליץ בעדינות על מוצרי הקמעונאי). פרסומות חיפוש עשויות לעבור מצב של הצעות מחיר למילות מפתח להצעות על כוונות או נושאי חיפוש, או אפילו על עמדות בתוך תשובת AI (למשל, להיות אחד המקורות המצוטטים בתמצית AI עשוי להיות ערך – בדומה ל-SEO, אך אולי יהיה ניתן אף לשלם על כך, למרות הסיכון לפגיעה באמון אם הדבר לא שקוף למשתמש). ישנה גם שאלה לטווח ארוך: אם חיפוש בינה מלאכותית מצמצם את סך ההקלקות ומכאן את מלאי שטחי הפרסום, האם מחיר המודעות הנותרות יעלה? יתכן שכן – נדירות יכולה לייקר את העלות לפרסום (יש אנליסטים הסבורים שמעט פרסומות אך ממוקדות יותר עשויות להניב אותן הכנסות או אף יותר). לחלופין, אם חברות יתקשו לפרסם ביעילות, התקציבים יוסטו לערוצים חלופיים (כמו משפיענים, או פלטפורמות כגון אמזון שהן גם קמעונאיות וגם פלטפורמת פרסום).
- שירותים ושווקים חדשים: יכולות החיפוש של בינה מלאכותית עשויות להצמיח תעשיות חדשות לחלוטין. למשל, עוזרי בינה מלאכותית אישיים כשירות – אולי בעתיד יהיה לכל אדם עוזר AI בענן שמותאם אישית, וחברות ימכרו AI מתקדם עם מיומנויות מסוימות (AI המתמחה בייעוץ פיננסי, למשל). או מנועי חיפוש אנכיים מבוססי בינה מלאכותית שימומנו דרך מנוי – למשל כלי חיפוש משפטי מבוסס AI שמשרדי עורכי דין ישלמו עליו. הגבולות בין חיפוש לתחומים אחרים (חינוך, בריאות, שירות לקוחות) יטשטשו ככל ש-AI הופך לממשק אוניברסלי. עסקים צריכים להיערך לכלכלת הסוכנים – להבטיח שהמידע והשירותים שלהם נגישים ל-AI (בין אם דרך APIs ועוד), ואולי להפעיל AI משל עצמם מול לקוחות.
- תעסוקה וכישורים: תחום החיפוש והשיווק צפוי לראות תפקידים משתנים. מומחי SEO יצטרכו להפוך יותר לאסטרטגי תוכן ומאמני AI, יתמקדו ביצירת תוכן וסימנטיקה שהבינה המלאכותית תעדיף. מנגד, צורך ביצירת כמויות של תוכן פשוט (כתיבת מאמרים בסיסיים ל-SEO) עשוי לפחות, כי בינה מלאכותית תוכל לעשות זאת; הדגש יעבור לתוכן איכותי ומומחיות ייחודית. בשירות לקוחות, ככל ש-AI יענה על יותר פניות (כולל בצ'אט או שיחות קוליות), תפקיד העובדים ישתנה – פחות עונים על שאלות בסיסיות, יותר טיפול במקרים מורכבים או פיקוח על AI. באופן כללי, בינה מלאכותית עשויה להפוך משרות מסוימות ליעילות יותר, אך תדרוש מיומנויות חדשות (כמו איך לנסח פקודות ל-AI, איך לאמת תשובות וכו').
השלכות חברתיות:
- נגישות למידע: אם חיפוש בבינה מלאכותית יקיים את הבטחתו, הוא עשוי להיות משווה גדול בהנגשת ידע. אנשים שנאבקו עם חיפוש (מחסומי שפה, אוריינות וכדומה) יוכלו לשאול בשפה טבעית ולקבל תשובות. הוא גם יודע לתמצת מידע מורכב לשפה פשוטה – לקצר פערי ידע. למשל, מטופל יוכל לבקש הסבר לדוח רפואי בשפה ברורה. העצמה זו חיובית. עם זאת, היא גם מרכזת את זרימת המידע. אם כולם מסתמכים על מספר מצומצם של מערכות AI לתשובות, אותן מערכות הופכות לשומרי סף. זה מעלה חששות בנוגע למי שולט ב-AI ולאילו הטיות יהיה מקום בתשובות. ככל הנראה החברה תזדקק למנגנוני פיקוח (חקיקה, ביקורות בלתי תלויות, גיוון מקורות) כדי למנוע מצב בו נרטיב אחד מושלט ללא כוונה על ידי AI.
- חשיבה ביקורתית וחינוך: תשובות מהירות מציבות אתגר כפול: מצד אחד, הן משחררות אותנו לעסוק בחשיבה עמוקה – לא חייבים לזכור בעל פה עובדות פשוטות. מצד שני, אם מפסיקים לבדוק מקורות ונוטים להאמין לתוצאות אותם אלגוריתמים כמו שהן, עלולים לפספס ניואנסים או להיטעות אם AI טועה. מערכות חינוך עשויות לשים דגש רב יותר על אוריינות מדיה וכישורי בדיקת עובדות ("ה-AI אמר כך – איך נבדוק שזה נכון?"). אולי נראה כלים מעניינים לבדיקת עובדות של AI – כמו תוספי דפדפן המדגישים אוטומטית את מקורות המידע של עובדות שמספקת בינה מלאכותית.
- גיוון מידע: חיפוש מסורתי מציג לרוב מספר תוצאות, ומאפשר למשתמש לבחור, לראות זוויות שונות. AI עלול להציג נרטיב אחיד שעושה סינתזה מכל החומר. האם אותו נרטיב יהיה מגוון ומייצג? לשאלות שנוי במחלוקת, באידיאל AI יציג מספר דעות ("חלק מהמומחים סבורים X, אחרים Y"). קיימת עבודה כאקטיבית לשיפור הנושא – לספק תשובות מורכבות ומגוונות. עם זאת, קיים סיכון לתרבות אחידה של ידע אם לא יושם דגש. מהצד השני, ייתכן ש-AI דווקא יעזור לשבור בועות-מסנן כאשר הוא מסכם מדעות רבות, בעוד המשתמש בעצמו היה נוטה לבחור רק קישור מועדף בודד. התוצאה בפועל תלויה בהחלטות עיצוב ב-AI.
- הטיה והוגנות: יש חשש שחברתית בינה מלאכותית תפגין או תחזק נטיות קיימות מנתוני האימון שלה. ללא ניהול נכון, היא עלולה לשקף דעות קדומות או להמעיט חשיבות לדעות מיעוטים – ובכך להשפיע לא במתכוון על דעת קהל או להדיר קבוצות. הגברת ההוגנות של תגובות AI – למשל על ידי הסתמכות על מקורות מגוונים ומודעות לנושאים רגישים – היא תחום למחקר פעיל ולוויכוח ציבורי. למשל, אם משתמש ישאל "למה אנשים מקבוצה X הם Y?", ה-AI יצטרך להיזהר מלא לשחזר סטריאוטיפים או קביעות פוגעניות מהדאטה עליו. במקרים כאלה, על הבינה המלאכותית להפריך את ההנחה או להציג נתונים שמאזנים אותה.
- רגולציה וממשל: כאשר AI תופס תפקיד כה מרכזי, ממשלות מתחילות להתעניין. הזכרנו את הצעד של איטליה כלפי ChatGPT. תקנות AI של האיחוד האירופי, שצפויות להיכנס לתוקף בקרוב, יטילו מגבלות על "מערכות AI בסיכון גבוה" – ייתכן גם אלה שמעצבות דעת קהל (וחיפוש עשוי להיכנס לקטגוריה הזו). הדבר עשוי להכתיב שקיפות רבה יותר לגבי אופן יצירת תשובות AI, או אפילו פיקוח אלגוריתמי. גם עולים שיקולי הגבלים עסקיים: האם הגמוניה של מספר חברות בודדות בבינה מלאכותית תעצים את בעיות התחרות? נכון להיום, ריכוז המומחיות בתחום AI בחברות ענק בולט. ייתכן שיוזמות קוד פתוח יאזנו זאת – והרגולטורים עשויים לדרוש אקו-סיסטמות פתוחות (למשל, לאפשר חיבור שירותים של צד שלישי לעוזרי AI, בדומה לאיך שכל אתר אינטרנט יכול להופיע בתוצאות חיפוש גוגל).
- אינטראקציה והתנהגות חברתית: אם עוזרים וירטואליים ייהפכו לבני שיח מוכשרים מאוד, יכולים להיות לכך השלכות חברתיות – אנשים עלולים לפנות ל-AI למידע או לחברה, במקום למומחים אנושיים או חברים. למשל, במקום לשאול חבר או מורה, פשוט ישאלו תמיד את ה-AI. זה עשוי לשנות את דפוסי שיתוף הידע. מצד שני, AI עשוי לסייע לאנשים מסוימים (כמו על הספקטרום האוטיסטי, או אנשים עם חרדה חברתית) לתרגל תקשורת בסביבה רגועה. קשה לחזות את ההשלכות החברתיות הכוללות, אך עם התגברות הנוכחות של עוזרי AI נורמות חדשות יתהוו (למשל, האם מנומס להיעזר בעוזר AR בשיחה פנים-אל-פנים? נגלה, כפי שלמדנו להתמודד עם סמארטפונים).
- שוויון עולמי: פן חיובי הוא שמודלים של בינה מלאכותית יכולים להיות רב-לשוניים, ולסייע להרחיב את ההנגשה ברשת. כבר היום, AI של Bing ושל Google תומכים בעשרות שפות. אדם בכפר נידח, עם חינוך פורמלי מוגבל אך טלפון חכם בסיסי, יכול לשאול שאלות בקול בשפת האם ולקבל תשובה מדובררת – דבר שחיפוש באנגלית בלבד עלול היה למנוע ממנו. ייתכן שזה יזרז פיתוח וחינוך. יש יוזמות להכשיר מודלים בעוד ועוד שפות, ולמען שפות מוחלשות. חשוב לוודא שגם המידע שניתן בשפות אלה יהיה איכותי ועשיר, ולא רק תרגום של זווית אחת בלבד.
לסיכום, להשלכות העסקיות והחברתיות של חיפוש הנשלט על ידי בינה מלאכותית יש משמעות עמוקה. בפועל, אנו משנים את האופן שבו בני אדם ניגשים לכל אוצר הידע האנושי. עסקים ייאלצו להסתגל לדרכי גילוי ותחרות חדשות – להעמיק שיתופי פעולה עם פלטפורמות AI או לפתח יכולות משלהם. החברה תצטרך להתאים נורמות, חינוך ואף רגולציה כדי שפרדיגמה זו תשרת את כלל הציבור ותצמצם נזקים. זהו עתיד מעורר השראה – מזכיר את המהפכה עם פרוץ עידן האינטרנט, אך כעת המתווך הוא בינה מלאכותית.
סיכום:
העתיד של חיפוש ודפדוף באינטרנט, המונעים על ידי בינה מלאכותית, מבטיח חוויה יותר מותאמת אישית, שיחתית ומשולבת. אסטרטגיות ה-SEO משתנות כדי להתיישר עם ההבנה של הבינה המלאכותית; כלים חדשים מבוססי בינה מלאכותית צצים כדי לענות ישירות על השאלות שלנו; חיפוש בשפה טבעית וחיפושים מולטימודליים הופכים לנורמה; והעוזרים הדיגיטליים שלנו הופכים ליותר מוכשרים ויזומים. מאחורי כל זה, מודלים גדולים של שפה וחיפוש נוירוני באמצעות וקטורים הם הטכנולוגיות שמאפשרות את השינוי.
בעוד שהיתרונות בנוחות ונגישות הם עצומים, ההתפתחויות האלה גם מכריחות אותנו לשקול מחדש מודלים עסקיים, נורמות אתיות, ואיך אנו מעריכים מידע. הרשת כפי שאנחנו מכירים אותה מתפתחת ממאגר סטטי של עמודים לפלטפורמת ידע וביצוע משימות דינמית באוצרות בינה מלאכותית. במעבר הזה, שמירה על רשת פתוחה ובריאה – שבה המידע אמין, מגוון ויוצרים מתוגמלים – תהיה אתגר מרכזי.
אנו עומדים בתחילת הטרנספורמציה שמובלת על ידי הבינה המלאכותית בתחום החיפוש. השנים הבאות כנראה יביאו חידושים שקשה לנו לחזות כיום, וגם לקחים מטעויות בשלבים המוקדמים. על ידי שמירה על מיקוד בצורכי המשתמש, הוגנות, ושיתופי פעולה בין בעלי עניין (חברות טכנולוגיה, מפרסמים, רגולטורים, משתמשים), עתיד החיפוש יכול להיות כזה שבו הבינה המלאכותית תעצים כל אחד למצוא בדיוק את מה שהוא צריך – ולעשות זאת בביטחון ובקלות.
מקורות:
- Search Engine Land (2025), איך הבינה המלאכותית משנה את תחום ה-SEO seoteric.com seoteric.com
- Xponent21 (2025), סקירות בינה מלאכותית שולטות בתוצאות החיפוש xponent21.com xponent21.com xponent21.com xponent21.com
- Microsoft Bing Blog (2023), הצגת Copilot Search microsoft.com microsoft.com
- Google Blog (2019), להבין חיפושים טוב מאי פעם blog.google blog.google
- Bee Partners (2025), אופטימיזציה ל-SEO עבור סקירות בינה מלאכותית beepartners.vc beepartners.vc
- Adweek (2025), עידן החיפוש עם בינה מלאכותית של Google adweek.com adweek.com adweek.com adweek.com
- Onelittleweb Study (2025), צ'אטבוטי בינה מלאכותית מול מנועי חיפוש onelittleweb.com onelittleweb.com
- Yaguara (2025), סטטיסטיקות חיפוש קולי yaguara.co yaguara.co
- Think with Google (2024), כמה אתה באמת מכיר את Google Search? business.google.com
- Google Product Blog (2025), הבאת חיפוש מולטימודלי למצב בינה מלאכותית blog.google blog.google
- CIP, UW (2024), אמינות חיפוש בבינה מלאכותית גנרטיבית cip.uw.edu cip.uw.edu cip.uw.edu
- Google Developers Blog (2023), דוח ספאם ברשת 2022 developers.google.com
- InfoWorld (2023), מאגרי וקטורים בחיפוש infoworld.com infoworld.com
- 1950.ai (2023), סקירות בינה מלאכותית ואינטרנט אמביינטלי 1950.ai 1950.ai 1950.ai
- Reuters (2023), איטליה מחזירה את ChatGPT לאחר איסור reuters.com reuters.com
