Korleis KI endrar nettsøk og nettlesing

AI-teknologiar er i ferd med å endre korleis vi finn informasjon på nett i eit raskt tempo. Frå dei grunnleggjande prinsippa i SEO til framveksten av AI-chatbotar og multimodal søk, er heile økosystemet for søk i stor endring. Denne rapporten gir ein heilskapleg oversikt over desse endringane, organisert etter sentrale tema:

1. SEO i AI-alderen

Søkemotoroptimalisering (SEO) tilpassar seg ei verd der AI har ei sentral rolle i søkeresultata. Tradisjonell SEO fokuserte på nøkkelord og lenkebygging, men moderne AI-drevne søkealgoritmar prioriterer forståing av brukarintensjon og direkte svar på spørsmål. Til dømes gjer Googles bruk av AI-modellar det mogleg for søk å forstå konteksten i førespurnader og matche dei med meiningsfulle resultat, ikkje berre nøkkelord blog.google. I praksis tyder dette at brukarar kan søkje i eit meir naturleg språk og likevel få relevante svar – Google har merka at BERT (ein NLP-modell) hjelpte dei å tolke om lag 1 av 10 engelske søk betre, spesielt lengre og meir samtale-aktige spørsmål blog.google blog.google.

Ein stor endring er framveksten av “null-klikk”-søk og AI-genererte svar på toppen av søkeresultata. Både Google og Bing viser no ofte ein AI-generert oppsummering (med innhald frå fleire nettsider) før lista over tradisjonelle lenker. Desse AI-oversiktene endrar SEO-strategien fundamentalt. Ei fersk studie viste at innan mai 2025 hadde nesten halvparten av alle Google-søk (49 %) ein AI-oversikt på toppen, opp frå berre 25 % mot slutten av 2024 xponent21.com xponent21.com. Desse oppsummeringane inkluderer vanlegvis eit kortfatta svar med nokre få kjeldelenker, og tek opp det viktigaste skjermområdet. Dermed er det ikkje lenger ein garanti for synlegheit å rangere “#1” på gamlemåten – innhald som ikkje blir plukka av AI-oversikta, kan bli heilt forbigått xponent21.com. Kort sagt, “suksess i AI-søk kjem an på kor godt innhaldet ditt samsvarar med korleis AI-modellar forstår relevans, brukarintensjon og autoritet” xponent21.com.

Endringar i SEO-strategi: For å vere synleg tilpassar nettstadseigarar seg med nye taktikkar. No er det fokus på å lage innhald av høg kvalitet og autoritet som AI-algoritmane oppfattar som truverdige beepartners.vc. Marknadsførarar brukar strukturert data (schema markup) og optimaliserer for utvalde utdrag, sidan AI ofte hentar oppsummeringar frå “snippet”-liknande innhald beepartners.vc beepartners.vc. Dei satsar òg på E-E-A-T (Erfaring, Ekspertise, Autoritet, Tillit) for å sikre at AI ser innhaldet som truverdig beepartners.vc. Ein annan taktikk er å skrive i kortfatta, spørsmål-og-svar format – altså å gjere innhaldet “snippet-vennleg” slik at det kan inkluderast i ein AI-oversikt beepartners.vc. Desse stega stemmer med Googles råd om at “innhald må appellere til både AI-algoritmar og menneskelege lesarar, og balansere teknisk optimalisering med ekte engasjement” seoteric.com seoteric.com.

AI påvirkning på klikk: AI-svar gir brukaren det dei treng umiddelbart, noko som betyr færre klikk vidare til nettsider. Tidleg i 2025 fann ei analyse at når Google sin AI-oversikt er vist, fell klikkraten på det første organiske resultatet med om lag 34,5 %, og 77 % av desse søka resulterer i ingen brukar-klikk på nokon resultat i det heile adweek.com. Dette er ei stor endring frå tidlegare, då dei fleste søk førte til at brukaren klikka på ein lenke. SEO-strategiar må derfor også inkludere merkevaresynlegheit innanfor sjølve AI-svaret, og leite etter nye måtar å trekkje trafikk (til dømes meir engasjerande innhald eller alternative kanalar).

Oppsummert: AI pressar SEO til å bli meir heilskapleg og kvalitetsretta. Den gamle boka om berre å rangere ei side vert no erstatta av å rangere inne i eit AI-kurra svar. Merkevarer som tilpassar seg med verkeleg nyttig, godt strukturert innhald har størst moglegheit til å bli vist i AI-oversikta – og såleis bli funne av brukarar xponent21.com xponent21.com.

2. AI-drevne søkeverktøy og plattformer

Saman med endringane i tradisjonelle søkemotorar har vi fått AI-drevne søkeverktøy som let brukarar utforske informasjon på nye måtar. Merkverdige døme inkluderer ChatGPT, Perplexity, Googles Gemini/Bard og Microsoft sin Copilot/Bing Chat. Kvar av desse har sitt eige preg av AI-assistert søk:

• ChatGPT (OpenAI): ChatGPT var opphavleg utforma som ein generell samtale-AI, men fekk så moglegheit til å surfe på nettet og bruke tillegg for å hente sanntidsinformasjon. Mange brukar det no som ein søkeassistent ved å stille spørsmål på naturleg språk og få eit syntetisert svar. ChatGPT kan sjåast som eit alternativ til søkemotoren for komplekse spørsmål eller forsking, sjølv om det ikkje gir kjeldereferansar utan spesielle tillegg. Populariteten eksploderte – besøk til ChatGPT auka med over 180 % tidleg i 2024, noko som viser at millionar brukar det til informasjonssøk adweek.com. Likevel sto det i 2024 berre for ein liten brøkdel av alle søk samanlikna med Google (om lag 2–3 % av mengda) onelittleweb.com, noko som viser kor stor skala tradisjonelle søkemotorar har.
• Perplexity Ask: Perplexity.ai er eit døme på ein ny AI-nativ søkemotor. Den brukar ein stor språkmodell for å svare på spørsmål, men gir samtidig kjeldereferansar til nettstader for kvar del av svaret. Perplexity kombinerer på mange måtar vevsøk med ein AI-oppsummering, noko som gir brukaren meir tillit. Bruken har auka parallelt med at ChatGPT har blitt meir populær adweek.com. Tilnærminga til Perplexity, med svar som har fotnoterte kjelder, har påvirka korleis etablerte søkemotorar presenterer AI-resultat (til dømes lenkjer Bing og Google AI-oversiktane no til kjelder).
• Google Search (Bard og Gemini): Google har innført generativ AI i søk via det dei kallar Search Generative Experience. Bard-chatboten (først powered av PaLM 2-modellen, og forventa å bruke den meir avanserte Gemini seinare) finst no som eige verktøy og blir integrert i Google Assistant analyticsvidhya.com. Enda meir synleg er AI-oversikter på resultatsidene: Dette er AI-opp­summeringar som “kombinerer informasjon frå fleire pålitelege nettsider” og gir eitt samla svar beepartners.vc. Det er Geminis språkmodell som står bak desse beepartners.vc. Google har også lansert ein eigen “AI-modus” i søk – ein samtale-styrt søke­flate. Her kan brukaren stille oppfølgingsspørsmål, få multimodale resultat (til dømes laste opp bilde og spørje om det), og i det heile ha ein dialog med søkemotoren xponent21.com blog.google. Dette gjer søk til noko heilt anna enn berre å skrive og klikke – det blir som ein rik samtale. Google melder at søk i AI-modus oftast er dobbelt så lange som i det tradisjonelle søket, fordi folk stiller meir detaljerte spørsmål blog.google.
• Bing (Microsoft Copilot): Microsoft Bing har blitt forsterka med OpenAI sin GPT-4-modell, og dette vert branda som Bing Chat Copilot. Denne AI-en er innebygd i Edge-nett­lesaren og Windows 11, og fungerer som ein “copilot for nettet”. I Bing sitt søkegrensesnitt kan Copilot levere lettfordøyelege svar øvst, med oppgitte kjelder, slik at brukaren slepp å leite gjennom mange sider microsoft.com. Det støttar òg interaktiv chat – brukarane kan justere søket sitt ved å spørje vidare på naturleg språk, og AI-en hugsar konteksten. Microsoft utvidar dette copilot-konseptet til alle produkta sine (Windows, Office, osv.), slik at nettsøk og produktivitet vil smelte saman i AI-assisterte arbeidsflytar.

Oppsummert gjer AI-søkeverktøy søk meir samtalebasert og intuitivt. Brukarar kan stille spørsmål på vanleg språk og får ofte eitt samla svar (i staden for berre ei liste med lenker), ofte med kontekst og av og til med kjelder. Tabellen nedanfor samanliknar nokre av desse plattformene og viktige funksjonar:

AI-søkjeteneste	Leverandør	Funksjonar & Tilnærming
ChatGPT (med nettlesing)	OpenAI	Allsidig LLM-chatbot brukt til spørsmål og svar. Med nettlesar-utvidinga kan den søkje på nettet og oppsummere funn. Svar blir likevel ikkje automatisk siterte med kjelder. Ofte brukt til komplekse spørsmål eller idédugnad.
Perplexity Ask	Perplexity AI	AI-dreve søkjemotor som gir direkte svar med kjelder. Brukar ein LLM til å tolke søk og sanntids web-resultat for å lage eit kort, kjeldet svar adweek.com. Legg vekt på pålitelege svar ved å lenkje til støttande nettsider.
Google (Bard & AI Search)	Google	Integrerer generativ AI i søk. Bard er Googles chatbot (lik ChatGPT) for samtalebaserte spørsmål. I vanleg søk brukar Google sine AI Overviews sitt Gemini LLM til å setje saman svar frå fleire nettsider beepartners.vc. Googles nye AI Mode tilbyr ei heilt konversasjonell søkjeoppleving (med oppfølgingsspørsmål og og biletebasert søk), og presenterer syntetiserte svar øvst på sida xponent21.com.
Bing Chat (Copilot)	Microsoft	Bings søk forsterka med GPT-4 (OpenAI). Bing Copilot kan svare på spørsmål i ei chat-grensesnitt saman med søkjeresultat, og presenterer ofte eit samandrag med referansar. Det gir moglegheit for å tilpasse spørsmål interaktivt og er bygd inn i Edge-nettlesaren. Microsoft marknadsfører det som ein AI-assistent som gir “klare svar rett øvst” i resultatet microsoft.com, og integrerer nettsøk med nyttig dialog.

Verknad på brukarar: Desse verktøya gjer at brukarane har fleire val i korleis dei søkjer. I staden for å finne den perfekte kombinasjonen av stikkord, kan ein stille eit heilskapleg spørsmål og få forklaring med ein gong. Dette er spesielt nyttig for utforskande søk (t.d. å planlegge ei reise eller lære om eit konsept) der ein interaktiv dialog kan klargjere behova. Det er talande at Google har funne at brukarar som testar AI-overview/konversasjonssøk har tendens til å stille fleire oppfølgingsspørsmål og utforske meir i djupna, noko som aukar det samla engasjementet for søk business.google.com business.google.com. Samtidig har tilgangen på direkte spørsmål og svar frå ChatGPT og andre AI-verktøy svekka monopolet til tradisjonelle søkjemotorar litt – for første gong skjer ein merkbar del av informasjons-søk utanfor Google. (Den delen er framleis liten; frå april 2024 til mars 2025 hadde dei 10 mest brukte AI-chatbotane samla rundt 55 milliardar besøk kontra 1,86 billionar besøk til dei 10 største søkjemotorane onelittleweb.com. Med andre ord: chatbotar stod for ca 1/34 av søkjevolumet – veks raskt, men har ikkje erstatta søk onelittleweb.com onelittleweb.com.)

3. Naturlig språk-søk og spørsmålsprosessering

Éin av dei mest grunnleggjande endringane AI har ført til for søk, er moglegheita for brukarane til å søkje i naturlig, samtaleaktig språk – og at systemet verkeleg forstår kva ein meiner. Historisk måtte brukarar ofte skrive korte, stikkord-baserte spørsmål (ibland kalla “keyword-ese”) for å få gode resultat blog.google. No er det i endring. Moderne søkjemotorar nyttar avanserte Natural Language Processing (NLP)-modellar – som Google sine BERT og MUM, og ulike transformator-baserte modellar – til å tolke søk i samanheng. Dette betyr at søkjemotoren ser på heile formuleringa, ikkje berre enkeltord, for å finne det du eigentleg vil ha svar på.

Til dømes illustrerte Google korleis BERT hjelpte dei å tolke søket «2019 brazil traveler to usa need a visa.» Før AI kunne Google oversjå tydinga av ordet «to» og returnere resultat om amerikanske reisande til Brasil. Med BERT si kontekst-forståing forstod Google rett at dette var ein brasilianar som skulle reise til USA, og leverte relevant informasjon blog.google. Generelt tek AI-modellar omsyn til stop words og preposisjonar (“to”, “for”, osv.) som tidlegare blei ignorert, men som kan endre tyding drastisk blog.google. Resultatet er langt meir treffsikre svar på lengre, samtaleaktige spørsmål.

Sett frå brukaren sitt perspektiv, blir søk meir som å snakke med ein kunnskapsrik assistent. Folk kan formulere heile spørsmål eller beskrive eit problem. Søkjesystemet, driven av NLP, tolkar nyansane. Faktisk har Google, sidan 2020, brukt AI-språkmodellar på så godt som alle engelske søk for å fange betre opp intensjonen reddit.com. Det er òg grunnen til at funksjonar som stemme-søk (der ein brukar si eiga stemme) har blitt aktuelle – AI kan forstå eit formulert spørsmål munnleg på liknande måte som eit skrive spørsmål.

Samtalebaserte spørsmål: AI har òg gjort det mogleg med fleir-delte samtalar når ein søkjer. Med verktøy som Bing Chat eller Googles AI Mode kan ein spørje om noko, få eit svar, og følgje opp med “Kva med neste helg?” eller “Forklar det på enklare språk,” og systemet hugsar samanhengen. Dette er ei stor endring i handsaminga av søk. AI-en held styr på ein slags dialog-tilstand – noko gamle søkjemotorar ikkje gjorde. Microsoft sin Bing Copilot oppmodar til oppfølgingsspørsmål og gir til og med forslag til vidare utforsking microsoft.com microsoft.com. Resultatet er at søk ikkje lenger er éin og ferdig – det kan vere ein iterativ prosess som liknar å snakke med ein ekspert. Som Microsoft seier: “Copilot Search tilpassar seg behova dine … og gir brukarar moglegheit til å samtale meir, som ein dialog med ein ekspert.” microsoft.com.

Fordelar med naturlig språk-søk: Denne endringa senkar terskelen for å finne informasjon. Folk treng ikkje kunne avanserte søkjeoperatorar eller nøyaktige stikkord. Dei kan spørje “Korleis fiksar eg ein dryppande kran som ikkje sluttar å renne?” eller “Kva er nokre gode 3-stjerners Michelin-restaurantar i Paris, og kvifor er dei spesielle?” – komplekse spørsmål som AI kan dele opp og forstå. I bakgrunnen kan søkjemotoren gjere fleire søk på dine vegner (til dømes brukar Google si AI Mode teknikken “query fan-out” for å lage mange undersøk før AI-en samankjeder blog.google) – men for brukaren virker det som éin samanhengande spørsmål-og-svar.

Naturlig språk-forståing heng òg saman med stemme-søk og virtuelle assistentar, som vi skal omtale meir seinare. Poenget er det same: Når du spør smart-høgtalaren din eit spørsmål, forventar du at han tolkar det og gir eit nyttig svar. Takket vere framsteg i NLP blir stemme-spørsmål no tolka langt meir presist enn for berre få år sidan, og dette har styrka utbreiinga (omtrent 20% av internettbrukarar globalt brukte stemme-søk i 2023–2024, eit tal som har stabilisert seg etter først sterk vekst yaguara.co).

Oppsummert har AI-drive NLP gjort søkjemotorar mykje betre til å forstå meininga med spørsmål. Brukarar kan søkje meir naturleg og få svar som er tilpassa det dei faktisk lurer på, ikkje berre treff på stikkord. Dette har gjort søk meir samtaleaktig og intuitivt, og lagt grunnen for stemme- og chat-baserte interaksjonar som blir stadig meir vanleg.

4. Visuell, talestyrt og multimodal søk

AI gjer det no mogleg å søkje gjennom bilete, lyd og andre modalitetar, ikkje berre tekst. Moderne søk er ikkje lenger avgrensa til det klassiske tekstfeltet – du kan søkje ved å peike kameraet mot noko eller ved å stille eit spørsmål høgt. Desse multimodale søketeknologiane har utvikla seg raskt:

• Visuelt søk: AI-dreven biletgjenkjenning har gjort det mogleg å søke ved hjelp av bilete eller kamera. Verktøy som Google Lens og Bing Visual Search lar brukarar identifisere objekt, omsetje tekst i bilete, finne produkt og meir berre ved å ta eit bilete. Visuelt søk gjer kameraet ditt om til eit søkefelt. I bakgrunnen analyserer modellane for datamaskinsyn biletet for å oppdage objekt, tekst eller landemerke, og systemet letar deretter etter treff eller relaterte opplysningar på nettet. Dette har blitt svært populært – Google Lens blir no brukt til over 20 milliardar visuelle søk per månad business.google.com. Folk brukar det til alt frå å identifisere plantar eller insekt, til å skanne ein restaurantmeny for omtalar, eller til shopping (t.d. ta bilete av ei jakke du likar og søk etter kvar den kan kjøpast). Google opplyste at 1 av 4 Lens-søk er relatert til handel, noko som viser den kommersielle betydninga til visuelt søk business.google.com. Forbetringar i AI gjer at Lens kan forstå heile scenariet, ikkje berre eitt objekt. I 2025 lanserte Google multimodal AI-søk i si AI-modus: du kan laste opp eit bilete og stille spørsmål om biletet – altså ein kombinasjon av syn og språkforståing. AI-en (med Gemini-modellen) kan forstå “heile scenariet, inkludert samanhengar mellom objekt, materiale og form” og svare med relevante lenker for meir informasjon blog.google blog.google. Til dømes kan du vise eit bilete av eit sjakkbrett og spørje: “Er dette ein god opning?” og få eit informert svar som analyserer biletet.
• Talestyrt søk: Søk med stemme har blitt vanleg takka vere AI si evne til talesyntese og forståing av naturleg språk. Smarte mobilassistentar (Google Assistant, Siri) og smarthøgtalarar (Amazon Echo/Alexa, mfl.) lar brukarar spørje med stemme. Per 2024 brukar rundt 20–21 % av folk talestyrt søk jamleg (minst kvar veke) yaguara.co yaguara.co, og talet er høgare for mobil (over kvar fjerde brukar gjer dette). Talestyrt søk blir ofte brukt til raske spørsmål på farten – t.d. for vegbeskrivingar, vêr, enkle kunnskapsspørsmål – og til lokale søk (“Finn ein kafé i nærleiken”). AI spelar her to roller: først å gjere tale om til tekst (med avanserte talegjenkjenningsmodellar), og deretter å forstå språkspørsmålet slik som tidlegare omtalt. Ei konsekvens av talebasert søk er at spørsmåla ofte blir lengre og meir samtaleprega (Google har observert at “80 % av talestyrte søk har samtalepreg”, altså at dei liknar på fulle spørsmål eller kommandoar). Dette pressar søkemotorane til å svare tilsvarande – ofte ved å lese opp svaret. Til dømes, om du spør ein stemmeassistent “Kva er hovudstaden i Brasil?”, brukar den AI til å finne svaret og så tekst-til-tale-AI for å svare: “Hovudstaden i Brasil er Brasília.” Talestyrt søk gjer at resultata i større grad må presenterast som direkte svar (ofte ved bruk av utvalde tekstbitar/knowledge graph). Ifølgje ei undersøking står utvalde tekstbitar for rundt 41 % av talestyrte svar – fordi assistenten føretrekkjer å lese eit konsist svar yaguara.co. AI forbetrar òg kvaliteten på samtalane – assistentar blir betre til å hugse samanheng (t.d. kan du spørje “Kven regisserte Inception?” og så “Kva andre filmar har han regissert?” og assistenten veit at han viser til Christopher Nolan).
• Multimodalt og ambient søk: No går vi inn i ei tid der søk kan ta blanda input – tekst, stemme og bilete – og levere resultat som òg kan vere multimodale. Google sin “multisøk”-funksjon, lansert i 2022, gjer det mogleg å kombinere bilete og tekst i same søk (t.d. ta bilete av ein kjole og legg til “i raud farge” for å finne han i raudt) econsultancy.com. Dette er mogleg takka vere AI som kan knyte visuell informasjon til språk. Meir generelt ser ein no ambient søk: her er søk innbygd i miljøet eller kvardagsrutinene våre, nokre gongar så det kan føreseie kva vi treng. Til dømes kan AR-briller vise informasjon om stadar du ser på, eller telefonen kan proaktivt vise deg informasjon om kalenderen din, reise, eller attraksjonar i nærleiken utan at du har søkt eksplisitt. Dette er ein forlenging av multimodale evner kombinert med kontekstforståing. Google sitt mål, ifølgje ein av deira VPar, er at søk skal bli ambient – “tilgjengeleg alltid, overalt, utan eksplisitt spørsmål,” som å spørje ein allvitande ven 1950.ai. Teikn til dette ser vi allereie: Google sine Live og Lens-funksjonar lar deg no stille spørsmål i sanntid om det kameraet ditt ser (still spørsmål om ein live-scene) blog.google, og assistentar kan bruke kontekst som lokasjon eller e-postane dine (med løyve) for å skreddarsy svar (t.d. foreslå ting å gjere på reisa di basert på flybooking blog.google).

Summen av visuelt, talestyrt og multimodalt søk er ei meir intuitiv brukaroppleving. Du treng ikkje lenger berre skrive inn ord. Ser du noko, kan du søkje på det. Er du travel eller køyrer bil, kan du berre spørje høgt. Dersom du treng informasjon frå eit bilete eller ein video, kan AI hente det ut. Dette minskar friksjon og opnar for søk i situasjonar der det å skrive er upraktisk (derfor er talebaserte og kamerabaserte søk mykje brukt på mobil). Bedrifter tilpassar seg ved å gjere innhaldet sitt multimedievenleg – til dømes med beskrivande alt-tekst på bilete (slik at AI kan tolke dei) og ved å sikre at opplysningar ligg i knowledge graphs slik at stemmeassistentar finn dei.

5. Personalisering og anbefalingsmotorar drevne av AI

Søk og oppdaging vert stadig meir personalisert, takka vere AI som analyserer store mengder brukar­data for å skreddarsy resultat og tilrådingar. Personalisering i denne samanhengen betyr at to personar kan få ulike resultat på same søk, eller få tilrådd ulikt innhald, basert på interesser, lokasjon, tidlegare aktivitet og andre faktorar. AI er motoren som står for desse vala, ved å lære av mønster i dataene.

Personalisert søk: Google har i mange år brukt enkel personalisering (som å prioritere lokale resultat eller bruke søkjehistoria di for forslag). AI tek dette mykje lengre. Til dømes vil Google sine kommande AI-forbetringar la brukarar velje å slå på personleg kontekst, der AI kan bruke data frå tidlegare søk og andre appar (som Gmail, med løyve) for å gi skreddarsydde svar blog.google. Søkjer du på “arrangement denne helga” og har gitt tilgang til e-post og lokasjon, kan AI-en foreslå svært tilpassa forslag: t.d. “Det er ein musikkfestival 8 km unna, og ein restaurant du har besøkt ligg i nærleiken med utandørskonsert på laurdag.” Dette vart eksemplifisert av Google: “AI-modus kan vise deg restaurantar med uteservering basert på tidlegare reservasjonar og søk, og foreslå arrangement nær der du bur (frå fly- og hotellbekreftingane dine).” blog.google. Alt dette skjer privat i kontoen din, og Google understrekar at det er under brukarstyring (du må velje det sjølv, og kan når som helst slå av datakoblinga) blog.google blog.google.

Sjølv utan så djupt integrert data, justerer AI stadig kva du ser. Anbefalingssystem på plattformer (tenk YouTube sine videosforslag, Netflix sine serieanbefalingar, eller artiklane i Google Discover-strømmen din) er klassiske døme. Desse brukar maskinlæringsmodellar for å spå kva brukaren sannsynlegvis kjem til å engasjere seg i neste gong. Dei analyserer tidlegare åtferd (videoar du har sett, lenkjer du har trykt på, tid brukt osv.) og samanliknar mønster med millionar av andre for å løfte fram innhald du vil like. AI gjer det mogleg å finne subtile samanhengar – for eksempel at folk som les artikkel A og B også liker artikkel C, så C blir tilrådd om du har sett på A og B. Slik kollaborativ filtrering i stor skala hadde ikkje vore mogeleg utan AI til å analysere dataen.

Fordelar: Personalisering betyr at du ofte får resultat som er meir relevante for deg. Viss du alltid søkjer etter vegetarianske oppskrifter, kan eit AI-drevet søk rangere vegetariansk innhald høgare ved å lære seg dine preferansar. Om du vanlegvis klikkar på ei viss nyheitskjelde, kan ein tilrådingsmotor vise deg meir frå den kjelda. Netthandel nyttar AI-tilråding mykje: Amazons “Du vil kanskje også like” eller “Ofte kjøpt saman” er AI-drevne forslag, det same er rekkefølga produkta vert vist i. Faktisk brukar no selskap som Amazon generativ AI til å personalisere produktomtalar og tilrådingar i sanntid (for eksempel ved å framheve ulike produktfunksjonar avhengig av kva AI-en trur ei brukargruppe bryr seg om) aboutamazon.com.

Risikoar og omsyn: Samstundes som personalisering kan betre brukaropplevinga, skaper det bekymringar. Eitt problem er “filterboble”-effekten – om ein AI alltid gjev deg innhald likt det du alt bruker, kan du gå glipp av ulike perspektiv eller ny informasjon. Til dømes kan ein personalisert nyheitsstraum forsterke nokon si politiske slagside ved hovudsakleg å vise artiklar dei er einige i. Plattformar er klar over dette og prøver å balansere relevans med variasjon, men det er ei pågåande, etisk utfordring. Ein annan bekymring er personvern – personalisering krev innsamling og analyse av personopplysningar. Brukarar og reguleringsmyndigheiter stiller spørsmål som: Kva data vert brukt? Er det innhenta samtykke? Kor trygt er dataene lagra? Me kjem meir inn på personvern i neste avsnitt.

For verksemder er personalisering kraftfullt. Det aukar engasjementet (folk klikkar oftere på det som er tilpassa dei) og kan betre konverteringsratane (i netthandel kan rett produkttilråding føre til sal). Det finst ein heil industri for Recommendations AI-tenester (for eksempel tilbyr Google Cloud ei Recommendation AI-teneste for detaljhandel). Desse AI-modellane finjusterer tilrådingane sine kontinuerleg med teknikkar som forsterkingslæring – dei “lærer” av om du klikka på eit forslag eller ignorerte det, og blir betre over tid.

Personalisering i sanntid og prediktiv personalisering: Ein nyare trend er at AI prøver å føresjå behova dine før du spør. Til dømes kan telefonen din vise “estimert reisetid heim” rundt klokka 17 utan at du har spurt, fordi den “veit” at du vanlegvis reiser heim då – dette er ein enkel form for ambient personalisering. Eller Google Discover kan vise deg tema relatert til noko du nyleg søkte på, fordi systemet antar du er interessert. Desse prediktive funksjonane viskar ut skiljet mellom søk og tilråding: AI-en søkjer i praksis på dine vegner, basert på din personlege kontekst.

Oppsummert betyr AI-dreven personalisering at nettopplevinga stadig blir meir unik for kvar brukar. Søkeresultat, tilrådingar og innhaldsstraumar vert filtrert gjennom AI-modellar som lærer frå vår åtferd. Målet er å gjere oppdaging meir effektiv – du brukar mindre tid på å sile ut irrelevant informasjon og meir tid på ting du faktisk bryr deg om. Baksida er å sikre at dette skjer transparent og rettferdig, utan å krenke personvernet eller lage ekkokammer – utfordringar samfunnet framleis jobbar med.

6. AI i filtrering, rangering og tolking av nettresultat

AI spelar ei kritisk, bak-kulissene-rolle i korleis søkemotorar filtrerer ut søppel, rangerer dei beste resultata, og til og med tolkar kva resultata betyr for brukarane. Desse funksjonane er mindre synlege for brukarane, men er avgjerande for å levere kvalitetssøk.

Filtrering og reduksjon av søppel/spam: Moderne søkemotorar nyttar AI-baserte system for å gjenkjenne lågkvalitets eller skadelig innhald og hindrar det i å rangere. Googles eigne SpamBrain er eit AI-system utvikla for å identifisere søppelsider, svindelinnhald og anna “skrap” som brukarane ikkje skal få sjå developers.google.com. Det nyttar maskinlæring for å kjenne att mønster av søppel (til dømes lenkefarmar eller automatisert vasete tekst) mykje meir effektivt enn manuelle reglar. Ifølgje Google har framstega til SpamBrain hjelpt til med å halde over 99% av Google-søk frie for søppel developers.google.com. Berre i 2022 fanga SpamBrain opp 200 gongar meir søppelsider enn då det starta i 2018 seroundtable.com. Dette betyr at når du søkjer, har AI sannsynlegvis allereie filtrert bort ein enorm mengde søppel, slik at resultata du får kjem frå legitime, relevante nettstader. Tilsvarande brukar AI for å filtrere ut upassande innhald (som vald, hat eller vaksne-tema) frå søkeforslag eller -resultat, i tråd med retningslinjer og lokale lover.

Rangeringsalgoritmar: Det å avgjere kva resultat som kjem øvst er ei kompleks oppgåve passa for AI. Googles rangeringsalgoritme brukar til dømes maskinlæringssignal – slik som RankBrain, introdusert i 2015, som nyttar AI for å justere rangeringar basert på korleis brukarar interagerer med resultat (den lærer kva resultat brukarar verker nøgde med) og for å betre matche resultat til tvetydige spørsmål. Seinare blei Neural Matching og BERT integrert for å hjelpe søkemotoren å kople saman tematisk relaterte ord og forstå kontekst. I 2020 sa Google at BERT vart brukt på nesten alle engelske søk for å hjelpe med rangering og relevans reddit.com. Dette betyr at når du søkjer, finn ikkje AI-en berre sider med dei nøyaktige orda du skreiv, men også sider som semantisk svarar på spørsmålet ditt. Søker du for eksempel “best måte å lære gitar raskt på”, finst ikkje “øv på skalaer dagleg” i søket, men eit AI-informert system veit at ei side som seier “øv på skalaer dagleg” kan vere eit godt treff, fordi det er eit råd for å lære gitar kjapt.

Bruken av nevrale nettverk i rangering hjelper også med ting som å forstå synonym eller det overordna temaet på ei side. Om ei side ikkje har eit nøyaktig nøkkelord men tydeleg dekkjer brukarens intensjon bak søket, kan AI hjelpe å løfte denne sidan høgare. Dette gjev meir nyttige søkeresultat.

Tolking og oppsummering av resultat: Ein framveksande rolle for AI er ikkje berre å hente og rangere treff, men å tolke dei for brukaren. Dette ser vi i generering av rike utdrag (rich snippets) eller direkte svar. Til dømes, stiller du eit fakta­spørsmål, kan Google vise eit utdrag som gjev svaret direkte. Tradisjonelt var utdraget berre eit eksakt sitat frå ei nettside. Med generativ AI kan søkemotoren no lage eit syntetisert svar (som diskutert, AI Overviews). Då tolkar AI-en fleire resultat og kombinerer informasjonen deira.

Men denne tolkninga har utfordringar. Store språkmodellar (LLM-ar) har tendens til hallusinasjonar – dei lagar av og til informasjon som verkar sann, men som er feil eller ikkje støtta av kjeldene. I søkesamanheng kan dette føre til at AI-oppsummeringar får med seg feil, eller mistolkar. Ei studie frå University of Washington sitt Center for an Informed Public synte dette tydeleg: Då dei spurte ein generativ søkemotor om eit oppdikta konsept (“Jevin’s theory of social echoes”), svarte AI-en sjølvsikkert med ei detaljert forklaring med kjelder – men både forklaring og kjelder var oppdikta cip.uw.edu. Systemet “drøymde opp” svaret fordi LLM-en ikkje ville seie den ikkje fann noko. Som AI-ekspert Andrej Karpathy sa: “Ein LLM drøymer 100% og har hallusinasjonsproblemet. Ei søkemotor drøymer 0% og har kreativitetssproblemet.” cip.uw.edu. Med andre ord: tradisjonelt søk “finn ikkje på” info (det viser berre det som finst), men manglar AI sin evne til å gje eit enkelt, ryddig svar; medan ein AI kan lage eit fint svar, men finne på fakta om den ikkje er støtta i kjeldene.

For å bøte på dette tek søkemotorar i bruk hybride tilnærmingar som Retrieval-Augmented Generation (RAG). Med RAG søkjer AI-en først nervalt etter relevante dokument, og tvingar deretter språkmodellen til å basere svaret sitt på dei dokumenta (ofte med kjeldetilvisingar også). Denne tilnærminga nyttast av Bing sin chat og Google SGE for å halde svara knytt til ekte innhald. Den minskar hallusinasjonar, men fjernar dei ikkje heilt. Som forskarane ved CIP påpeika: sjølv med henta dokument kan AI ta informasjon ut av kontekst – til dømes sitere noko feil eller blande fakta feilaktig cip.uw.edu cip.uw.edu. Å finjustere AI for å oppsummere og attribuere korrekt er framleis eit utviklingsområde.

AI vert også brukt for å tolke brukarintensjon ut over reine søkjeord. For eksempel prøver Google sine system å avgjere om søket ditt handlar om eit kjøp (kommersiell intensjon), er lokalt (vil ha resultat i nærleiken), eller om det er eit nyheitssøk, osb., og tilpassar utforminga av resultata (viser handlenkjer, kart, nyheitsartiklar, osb. etter dette). Slik klassifisering skjer med AI-modellar som vurderer både søkeord og brukarens overordna kontekst.

Oppsummert kan AI si rolle i filtrering, rangering og tolking av resultat sjåast som hjernen til søkemotoren:

• Det reinskar innputten (filtrerer ut spam og skadeleg innhald),
• ordnar utdata intelligent (rangering av dei mest nyttige og tiltruigde infoane høgare),
• og i aukande grad forklarar eller oppsummerer desse resultata (gjer søkjeresultat meir umiddelbart nyttige gjennom utdrag eller AI-svar).

For brukarar betyr dette betre resultat med mindre innsats – men det krev også at ein stoler på at AI behandlar informasjonen rett. Å oppretthalde denne tilliten er grunnen til at selskapa er forsiktige: til dømes har Google gradvis rulla ut sine generative samandrag og understrekar at dei er eksperimentelle, nettopp fordi tolking kan by på utfordringar. Openheit (til dømes å gje kjeldelenker) er éi løysing for å la brukarar verifisere svar levert av AI microsoft.com microsoft.com. Etter kvart som AI blir betre, kan vi vente endå smartare filtrering (til dømes identifisering av feilinformasjon eller motstridande informasjon), meir nyansert rangering (kanskje tilpassa kvar enkelt brukar), og rikare tolking (kanskje AI som oppsummerer heile tema eller legg fram fleire synspunkt side om side).

7. Verknad av AI på digital annonsering og innhaldsproduksjon for synlegheit

Innføringa av AI-dreven søkjer rystar økonomien på nett – spesielt digital annonsering (ein industri verdt over 200 milliardar dollar, i stor grad basert på søketrafikk) og måten innhald blir laga for å tiltrekkje publikum.

Annonsering i ei AI-søk-verda: Søkemotorar som Google tener tradisjonelt pengar på å vise annonser ved sidan av søkjeresultat. Dersom brukarar klikkar på desse, tener Google pengar. Men kva skjer når ein AI gjev deg svaret direkte? Færre klikk på resultat kan også bety færre visingar og klikk på annonser. Faktisk varslar tidlege data til annonsørar: med AI-svar øvst på sida har organiske klikk falt betydelig, og mange søk endar utan at brukaren klikkar på noko resultat i det heile (som nemnt, inntil 77 % null-klikk for AI-svar adweek.com). Dersom brukaren er nøgd med AI-oppsummeringa, vil han kanskje verken bla til annonsane eller dei organiske lenkene i det heile.

Google er veldig medviten om dette og eksperimenterer aktivt med måtar å integrere annonser i AI-opplevinga. Sundar Pichai (Google-sjef) forsikra investorar om at dei har “gode idear for originale annonsekonsept” i AI-chat-resultat adweek.com. I dagens Search Generative Experience inkluderer Google annonser – som oftast to sponsa lenker eller shoppingresultat – inne i eller like under AI-overblikk-boksen, merka som annonser. Dei prøver å få desse annonsane til å passe naturleg inn, slik at sjølv om brukaren ikkje klikkar på ein standard blå lenke, får han kanskje eit relevant sponsa forslag. Om t.d. AI-oppsummeringa handlar om dei beste billige smarttelefonane, kan eit sponse-resultat for ein spesiell mobiltilbod kome opp i same samanheng.

Samtidig er dette ein balansegang. AI-en sitt oppdrag er å gje brukaren det han vil ha; for påtrengjande annonser kan forringe opplevinga. Google-leiarar har uttrykt tru på at når dei får brukaropplevinga til å fungere med AI, vil dei finne ut av annonseringsdelen etter kvart adweek.com – altså kjem brukarane og tillit først, lønsemda etterpå. Èin interessant moglegheit er at AI-dreven søk kan gi meir målretta annonser. Om AI-en forstår nyansen i brukarspørsmålet betre, kan han vise ei annonse som er ekstra relevant for brukarens reelle behov. Til dømes, i ein AI-samtale om planlegging av fjelltur, kan ei annonse for eit bestemt utstyr visast akkurat idet brukaren vurderer kva han treng. Dette er ein form for kontekstavhengig annonsering forsterka av AI si forståing av samtalen.

Nokre annonceekspertar seier til og med at den tradisjonelle måten å kjøpe annonser på etter nøkkelord kjem til å minke. Dersom brukarar ikkje lenger skriv inn nøkkelord, men stiller spørsmål, korleis skal annonsørar plassere seg? Ein tidlegare Google-annonse-leiar spådde: “for fyrste gong på 20 år trur eg faktisk nøkkelord er døde” adweek.com – og spranget kan bli at bransjen går mot målretta annonsering ut ifrå tema eller målsetnad som AI kan tolke, i staden for spesifikke søkeord.

Enno er Google si søkjeannonseinntekt stor, men presset aukar. Konkurrentar som Amazon har kapra annonsedelar (på produktsøk), og dersom AI reduserer antallet søk som er lette å tene pengar på, kan dominansen til Google svekkast. Ein marknadsprognose omtalt i Adweek anslår Google si andel av den amerikanske søkjeannonsemarknaden vil falle frå 64 % for ti år sidan til omlag 51,5 % i 2027 adweek.com, på grunn av denne utviklinga og konkurransen. Samtidig kan ei AI-søk-verda gi nye annonsemoglegheiter: om brukarane stiller fleire spørsmål, kjem det fleire sjansar for annonser i løpet av ein lengre søkjesesjon, sjølv om kvar enkelt spørsmål gir færre klikk. Bing, til dømes, plasserer også annonser i sin chat og melder om brukbare klikkratar når dei er relevante.

Innhaldsproduksjon og synlegheit: På den andre sida står innhaldsskaperane – nyheitsnettstader, bloggarar, verksemder med nettside – som tradisjonelt har stola på søkemotorar for å få trafikk (enten via SEO eller at brukarar trykker på annonser). AI-søk utfordrar dette på to måtar:

1. Lågare trafikk for utgjevarar: Dersom svar kjem direkte på søkjesida, vil brukarane kanskje ikkje klikke seg vidare til kjelda. Nettstadseigarar er uroa for å miste trafikk og inntekt. Vi såg tidligare at null-klikk-søk alt låg over 65 % i 2023, og er venta å passere 70 % snart 1950.ai. Nokre liknar AI-utdrag på “utvalgt utdrag” på steroider – AI samlar info frå mange ulike nettstader og brukaren får svaret utan å opne nokon av dei. Dette utfordrar den tradisjonelle balansen i nett-økosystemet, der søkemotorar sende folk til nettstader som igjen tente pengar på annonser eller abonnement. Om AI blir den viktigaste mellommannen, får ikkje innhaldsskaperane klikk eller kreditering. Det diskuterast nye rammeverk – til dømes at AI-resultat må ha tydeleg kjeldehenvisning eller til og med kompensasjon til originalforfattaren (eit forlenging av debatten om Google News-utsnitt). Reguleringar blir vurdert: EU og andre myndigheiter ser på om bruk av utgjevarinnhald i AI-svar bryt opphavsrett eller krev deling av inntekt i visse tilfelle 1950.ai.
2. AI-generert innhaldsflod: Sjølve innhaldsproduksjonen er også transformert av AI. Marknadsførarar og skribentar har no verktøy som GPT-4 for å lage bloggar, produktomtalar, sosiale medieinnlegg og meir i stort omfang. Dette kan vere positivt for produktiviteten – ei lita bedrift kan lage synleg innhald utan skribentstab. Men det fører også til innhaldsmetting. Om “alle” kan pumpe ut ein haug AI-skrevne artiklar, kan nettet fløyme over av repetitivt eller lågkvalitetsinnhald. Då må søkemotorar verte endå betre på å filtrere (som nevnt med “helpful content updates” og vekt på “menneskeførst”-innhald). Google har uttalt at AI-generert innhald ikkje strir mot retningslinene i seg sjølv, men innhald laga hovudsakleg for å manipulere rangering (spam) vil bli straffa, uansett om det er laga av menneske eller AI seo.ai. Derfor gjeld kvalitet over kvantitet. Kravet til dei som skaper innhald blir høgare: den gjennomsnittlege kvaliteten på “greitt nok”-innhald stig (fordi AI kan lage “godt nok” veldig raskt), så skal du skilje deg ut, vert menneskeleg erfaring, originalitet og ekspertise endå viktigare. I SEO-forum snakkar folk om at E-E-A-T vert enda viktigare i AI-tida – til dømes: har du førstehands erfaring eller eigne forskingsdata i innhaldet, er det større sjanse for at det blir vurdert som verdifullt, samanlikna med ein AI-skrevet eller omskriven variant av “same gamle” beepartners.vc.

På den positive sida kan AI hjelpe innhaldsskaperar å optimalisere innhaldet sitt. Det kan analysere søkedata for å foreslå kva ein bør skrive om, eller hjelpe med å optimalisere for utdragsplass (f.eks. ved å strukturere teksten som spørsmål/svar, sidan AI og stemmeassistenter favoriserer presis Q&A). Anbefalingsalgoritmar (som på YouTube eller TikTok) brukar også AI for å vise skaparen sitt innhald til potensielt interesserte. Dette er ein fordel dersom AI klarer å matche rett innhald til rett brukar. Det har no vokse fram ein “AI-SEO”, der innhaldsskaperar ikkje berre spør “Korleis rangerer eg på Google?” men “Korleis blir eg kjelda AI-assistentar føretrekk å sitere eller lenke til?”. Triks kan vere å sikre faktanøyaktigheit (for å bli påliteleg kjelde), bruke schema-metadata (så AI kan lese innhaldet enkelt), og byggje merkevareautoritet (om AI-en veit nettstaden din er ein påliteleg autoritet, er sjansen større for at han brukar informasjonen din).

Skaping av annonsar med kunstig intelligens: Annonsørar brukar sjølve KI for å lage innhald – til dømes ved å generere mange variantar av annonsetekstar og la plattforma si eiga KI plukke ut kva som fungerer best. Google Ads har byrja å introdusere KI-verktøy som kan lage annonseoverskrifter og skildringar ut frå ei nettside sitt innhald. Dermed effektiviserer KI utforminga av annonsar, noko som potensielt gjer annonsering meir effektiv. KI kan også automatisk tilpasse annonsar til ulike målgrupper (dynamisk personleggjering, til dømes å vise ulike bilete til ulike demografiske grupper). I sosiale medium hjelper KI både med målretting og med kreativitetsoptimalisering (som Facebook sine algoritmar som lærer kva annonseuttrykk som gir mest engasjement hos ulike brukarar).

Oppsummert omformar KI insentiva og metodane for digital annonsering og innhald. Annonsørar må tilpasse seg nye format (for eksempel å sørgje for at bodskapen deira kjem med i eit KI chat-svar, eller at dei er synlege der KI gir tilrådingar). Publisistar og innhaldsskaparar må finne nye strategiar for å oppretthalde synlegheit og inntekt – det kan vere å optimalisere for å bli ein KI-sitert kjelde, spre tilgang på trafikk frå ulike kjelder, eller sjølv bruke KI for å lage unikt innhald. Feltet utviklar seg raskt, og bransjen følgjer nøye med på korleis balansen mellom KI-gitte svar og vidarevising av trafikk utviklar seg. Vi kan få nye partnarskap eller kompensasjonsmodellar (for eksempel lanserte OpenAI i 2023 ein nettlesar-plugin som faktisk hentar innhald frå nettsider og viser det direkte til brukaren, potensielt med sidene sine eigne annonsar – ein måte å gje verdi til publisistar samstundes som KI vert brukt). Det einaste som er sikkert, er at lærebøkene for digital marknadsføring vert skrivne om.

8. Etiske omsyn og personvern i KI-assistert nettsurfing

Integreringa av KI i søk og nettlesing fører ikkje berre til forbetringar, men også etiske utfordringar og personvernspørsmål som krev grundig vurdering:

Misinformasjon og skjevskap: Som drøfta kan KI-system av og til gje gale svar med stor sjølvtillit. Dette gir etiske problem – brukarar kan verta villeda av eit tilsynelatande autoritativt KI-svar som i røynda er feil. Til dømes, om ein KI gir feil svar på eit medisinsk eller juridisk spørsmål, kan konsekvensane verte alvorlege. Eitisk må tilbydarar av KI-søk minimere slike “hallusinasjonar” og tydeleg kommunisere usikkerheit. Vi ser tiltak i den retninga: Brukargrensesnitt for KI-søk inneheld ofte ansvarsfråskrivingar (t.d. “Generativ KI er eksperimentell og kan vere unøyaktig”) blog.google og oppmodar brukarar til å sjekke kjeldene som vert siterte. Det er òg eit spørsmål om skjevskap i KI-system. Desse modellane lærer frå data på nettet, og der kan det finnast samfunnsmessige skjevskapar eller skeive perspektiv. Utan tiltak kan ein KI til dømes reflektere kjønns- eller raseskjevskap i svara sine (som å knyte visse yrke til bestemte kjønn), eller gje for mykje vekt til fleirtalsperspektiv og for lite til minoritetar. Eitisk arbeider selskapa med alignment – teknikkar for å gjere KI-svar meir rettferdige og faktabasert – men det er ei pågåande utfordring som krev openheit og mangfaldige vurderingar.

Transparens: Når ein KI gjev eit svar, bør den forklare korleis det vart til? Mange meiner ja. Difor er kjeldereferansar viktige – brukarane har rett til å vite “Ifølgje kven?” svaret er korrekt. Eit vanleg ankepunkt mot tidlege, lukka KI-system var manglande transparens (det såkalla “black box”-problemet). Ved å oppgje kjelder eller iallfall forklare noko (“Eg henta informasjonen frå Wikipedia og Britannica”) kan KI-søkemotorar bli meir opne og gje brukarane høve til å verifisere informasjon microsoft.com microsoft.com. Det vert òg arbeidd for at KI-system skal erkjenne usikkerheit i staden for å dikte opp svar. Ein tradisjonell søkemotor kan berre seie “ingen resultat funne” ved veldig smale spørsmål. KI har ein tendens til å svare uansett, sjølv om det er funne på. Eitisk kan det vere betre at KI ibland svarar “Eg er ikkje sikker” eller “Eg fann ikkje informasjon om dette”. For tida er mange KI-chatbots justert til å nekte å svare på visse spørsmål eller uttrykkje usikkerheit (til dømes kan ChatGPT svare “Eg har ikkje informasjon om det” dersom den faktisk ikkje har det). Denne åtferda er å føretrekkje framfor å misleie brukaren, sjølv om det kan følast mindre tilfredsstillande.

Brukarens personvern: KI-assistert nettsurfing inneber ofte at meir brukardata vert handsama for å personalisere og betre resultata. Dette reiser personvernspørsmål: korleis vert data lagra? kven har tilgang? kan det lekke eller misbrukast? Eit markant døme fann stad tidleg i 2023 då Italias datatilsyn mellombels forbød ChatGPT på bakgrunn av personvernproblem reuters.com. Myndigheita peika på at OpenAI ikkje hadde rettsleg grunnlag for å samle inn den enorme mengda persondata for modelltrening, og at brukarane ikkje vart tilstrekkeleg informert om korleis dataen (inkludert samtalar) kunne lagrast og brukast reuters.com reuters.com. Som svar innførte OpenAI tiltak: meir openheit i personvernerklæringa, eit verktøy for alderssjekk (sidan data om mindreårige var eit problem), og ei moglegheit for brukarane å takke nei til at samtaleloggane vert brukt til modelltrening reuters.com. Dette illustrerer at KI-verktøy må følgje datavernreglar. EUs personvernforordning (GDPR) og tilsvarande lover krev at ein har formål med datainnsamling, og at brukarar kan be om sletting eller reservere seg. Tenester som ChatGPT gir no innstillingar der brukaren kan slå av samtalehistorikk (som gjer at samtalane ikkje vert brukte til å trene KI vidare).

I tillegg, når KI-søkeagentar surfar nettet på dine vegner, er det eit spørsmål kor mykje av din kontekst som vert delt. Til dømes – dersom ein KI hjelper deg med å bestille ein flyreise, kan den bruke posisjonen din og andre personlege opplysningar. Det er viktig å sørgje for at slike opplysningar ikkje blir delte med tredjepartar utan vidare. Konstruktørar av KI-system må ofte innføre vernereglar: både for å hindre at sensitiv data kjem ut i svar, og for å sikre dataen på baksida. Som eit enkelt døme: om du spør ein KI “Kva er min noverande posisjon?” burde den nekte av omsyn til personvern (og mange digitale assistentar svarar faktisk ikkje, med mindre brukaren sjølv gir samtykke).

Datasikkerheit: Når KI handterer meir data, blir det endå viktigare å sikre denne. KI-modellar kan utilsikta hugse informasjon frå treningsdata, inkludert persondata. Det finst døme der folk har funne at tidlege versjonar av GPT-2 av og til kunne gje frå seg delar av treningsdataen ordrett (som utsnitt frå opphavsrettsleg verna artiklar eller kode). Dette er eitt av fleire årsaker til at selskap prøver å fjerne personidentifiserande informasjon (PII) frå treningsdata, og kvifor bruk av brukar-samtalar til trening er kontroversielt. Særleg verksemder er varsame – mange har forbydd tilsette å skrive konfidensiell informasjon i ChatGPT, i frykt for at det kan lekke. (Til dømes skal tilsette i Samsung ha limt inn sensitiv kode i ChatGPT, som så vart del av treningsgrunnlaget til OpenAI – ein potensiell lekkasje). Som svar tilbyr bedriftsversjonar av desse KI-tenestene garantiar om at slike data ikkje vert brukt til modelltrening, samt kryptering og revisjonsloggar for å oppfylle tryggleikskrav i næringslivet.

Etisk bruk av innhald: Enda eit etisk aspekt gjeld innhaldsskaparar – er det rettferdig at KI nyttar alt nettinnhald for å generere svar? Nokre meiner det er ein transformerande bruk som kjem samfunnet til gode ved å vere kunnskapsskapande. Andre (til dømes nokre kunstnarar og forfattarar) meiner KI nyt godt av deira verk utan kreditering eller kompensasjon. Dette fører til debattar og til og med rettssaker (t.d. forfattarar som saksøker OpenAI for å bruke bøkene deira i trening utan samtykke). Utfallet kan forme politikk rundt korleis treningsdata skal skaffast. Allerede kan EUs framlegg til KI-lov krevje openheit om opphavsrettsleg materiale brukt av generativ KI reuters.com. Vi kan komme til å sjå at søkemotorar lar publisistar reservere seg (til dømes gjennom eit spesielt merke, “ikkje inkluder innhaldet mitt i KI-samandrag”), liknande slik dei kan reservere seg mot indeksering via robots.txt. Faktisk har Google antyda ein “NoAI”-metatag som nettsider kan bruke for å fortelje robotane til Google at innhaldet ikkje skal nyttast til KI-trening eller utdrag – dette er eit konsept som truleg vil utvikle seg snart.

Brukarens sjølvstende og avhengnad: Eitisk er det òg eit spørsmål om korleis KI kan forme brukaråtferd og meiningar. Dersom KI-assistentar vert dei primære portvaktane for informasjon, blir brukarar for avhengige av éin kjelde? Kan det gjere det lettare for aktørar med uærlege hensikter å påverke KI-en og slik villeie millionar? Det gir mykje makt til dei som styrer KI-modellen. Samfunnet vil nok krevje tilsyn og ansvarleggjering – for eksempel tredjepartsrevisjon for rettferd og nøyaktigheit i KI-system. På den andre sida kan KI demokratisere tilgang til informasjon for folk som slit med tradisjonelle grensesnitt – til dømes kan analfabetar eller folk med funksjonshemmingar no stille spørsmål med tale og få oppleste svar. Det er eit etisk gode: å forbetre inkludering og tilgang til kunnskap.

Personvern vs Personleg tilpassing: Som nemnt i seksjon 5, kan høgt personleg tilpassa AI-tenester tilby stor nytteverdi, men krev bruk av persondata. Å finne rett balanse er nøkkelen. Ein sannsynleg tilnærming er å gi brukarar kontroll – la dei sjølve velje om dei vil ha tilpassing og informer tydeleg kva data som vil bli brukt (slik Google gjorde ved å tillate Gmail-integrasjon i AI-søk, men berre om brukaren samtykker blog.google). Å byggje inn robust anonymisering – til dømes å bruke data i aggregert form eller handsaming på eininga – kan også verne om personvernet (for eksempel ved at nokre AI-funksjonar køyrer lokalt på di eiga eining, slik at rådata aldri forlét den).

Oppsummert dreier det etiske og personvernmessige landskapet rundt AI i nettlesing seg om tillit. Brukarar må kunne stole på at AI gir dei nøyaktig, upartisk informasjon og vernar deira personlege data. Dette krev stadig betring i AI-gjennomsikt (vis kjelder, innrøm usikkerheit, tillat revisjon), dataprakisar (følgje personvernlover, gi brukarar råderett over eigne data), og innhaldsetikk (respektere åndsverk og innsats frå innhaldsprodusentar). Selskapa som rullar ut AI i søk står i søkelyset for å få dette til rett. Vi vil sannsynlegvis sjå kontinuerlege oppdateringar av AI-åtferd (t.d. færre halusinasjonar etter kvart som modellane vert betre), oppdaterte personvernfunksjonar (som meir detaljert val for databruk og lagring), og kanskje nye regelverk (myndigheitene kan utarbeide reglar for AI-tenester, på liknande vis som dei har gjort for datavern og nettinnhald tidlegare).

9. Framtidsprediksjonar: AI-agentar, omgivande søk og virtuelle assistentar

Ser vi framover, vil skiljelinja mellom «søkemotor», «nettlesar» og «assistent» bli stadig meir utydeleg. AI-agentar som sjølvstendig kan utføre oppgåver på nettet er på veg, og søk vil bli meir integrert i kvardagslege situasjonar (omgivande databehandling). Her er nokre viktige spådomar og trendar for framtidas nettlesing/søk:

• Autonome AI-agentar for oppgåver: I staden for berre å hente informasjon, vil framtidas AI-system kunne utføre handlingar på vegner av brukaren. Vi ser dei første eksempla i funksjonar som Googles agent-liknande eigenskapar i Søk. Google demonstrerte ein AI som, når du bad den finne billettar til ein konsert, kunne sjekke fleire billettnettstader, samanlikne alternativ, og til og med byrje å fylle ut kjøpsskjema – der den endelege avgjerda låg hos brukaren blog.google. Med andre ord søkte AI-en etter informasjon («kva billettar er tilgjengelege») og utførte deler av transaksjonen («tast inn tal på billettar, sjekk prisar på ulike sider»). Dette peiker mot ei framtid der AI kan fungere som ein alt-i-eitt konsulent. Sjå for deg: «AI, bestill ei vekes strandferie til under 20 000 kr budsjett» – AI-en søkjer fly, hotell, kanskje les han anmeldingar, og presenterer ein plan eller bookar etter ditt samtykke. Microsoft er også på veg dit med sin copilot-visjon, der assistentar ikkje berre finn informasjon, men faktisk utfører ting for deg (Windows Copilot kan allereie justere innstillingar eller oppsummere dokument; framtidige versjonar kan kanskje automatisk styre kalender og e-post). Desse agentane vil bruke nettsøk, ja, men også integrerte tenester og API-ar. Dei behandlar nettet som både ein database for handlingar og for informasjon. Til dømes kan ein AI-agent bruke OpenTable-API-en for å booke ein restaurant, eller bruke scraping-teknikk for å fylle skjema på meir ustrukturerte nettsider. Dette reiser interessante spørsmål: Må nettstader byggje AI-venlege grensesnitt (API-ar, strukturerte data) så agentar kan bruke dei? Truleg ja. Allereie no er det tenester som Google Duplex (kan ringje og reservere bord på restaurantar) som peiker mot denne agentframtida. I SEO og marknadsføring spekulerer ein i “AI-funnelar” – der du ikkje berre optimaliserer for menneskelege brukaropplevingar, men for AI-agentar som vel produkt eller innhald for brukaren. Viktig: Om AI-agentar vel kva merkevare av produkt dei skal kjøpe for deg, må bedrifter syte for at AI-en vurderer deira produkt. Det kan gi opphav til ein ny type optimalisering: AI-agentoptimalisering, tilsvarande SEO. Som ein SEO-ekspert sa: «AI-system vil velje kva merkevarer dei skal tilrå, og di oppgåve er å sørge for at dei vel deg.» xponent21.com. Dette kan handle om å ha god produktmetadata, konkurransedyktige prisar og eit tillitvekkande merke – for ein AI som handlar for brukaren vil sannsynlegvis vere trent til å maksimere brukarfornøgdheit (f.eks. vil den kanskje favorisere merke med betre anmeldingar eller garanti). Så verksemder må vinne over AI-evaluatorar, ikkje berre menneskelege forbrukarar direkte.
• Omgivande søk og kontinuerleg assistanse: Konseptet omgivande søk betyr at søk skjer i bakgrunnen av liva våre, og gir informasjon proaktivt. Vi beveger oss allereie mot allstadsdatabehandling – smarte einingar rundt oss heile tida. I framtida kan AR-brillene dine konstant kjenne att det du ser på og tilby informasjon (namn, vegvising, omsetjing) utan at du aktivt spør. Dette er ein form for søk starta implisitt ut frå kontekst. Til dømes, når du går nedover gata kan AR-brillene vise ratingar på restaurantar du passerer – ei omgivande søkjeoppleving, der stad, syn og AI kombinerast. Eit anna døme er kontekstmedvitne stemmeassistentar som lyttar etter signal. Dersom du har ein samtale (og har gitt løyve til det), kan assistenten din stille hente inn fakta som er relevant for det som vert diskutert, og stå klar til å svare om du spør. Eller bilassistenten din: den kan seie «Du har lite drivstoff igjen, og det er ein billig bensinstasjon 3 km framme» – i praksis søkjer den etter bensinprisar og bruk høve til å gje råd fordi den har tolka behovet. Omgivande databehandling handlar ofte om prediktiv AI: å føreutse behov. Googles sjef for Søk, Elizabeth Reid, forklarte målet som at det skal bli så enkelt å spørje Google om noko at det følest som å spørje ein allvitande venn, naturleg integrert med omgivnaden 1950.ai. I praksis kan vi etter kvart komme dit at du sjeldan skriv inn spørsmål; heller bruker ein kombinasjon av sensorar (syn, stad, helse m.m.) og AI til å forstå kva tid informasjon er nyttig. Personvern blir heilt essensielt her – omgivande søk bør vere tungt brukarstyrt (ingen vil ha ein snikande assistent som eavesdroppar eller syner informasjon til andre utan samtykke). Truleg får framtidas einingar modusar der brukar styrer om ein vil ha omgivande assistanse, slik ein i dag kan skru av og på “Hey Siri” eller “OK Google”-lytting.
• Neste generasjons virtuelle assistentar: Digitale assistentar som Siri, Google Assistant, Alexa osv. vil bli langt meir avanserte når dei får språkmodellar integrert. Google har allereie annonsert Assistant med Bard, der taleassistenten får Bard (LLM) sin kapasitet analyticsvidhya.com. Det betyr at han kan gi rike, samtale-baserte svar og gjere meir komplekse oppgåver i staden for forhåndsdefinerte svar. Vi kan vente oss assistentar som sømlaus gjennomfører fleirstegsforespurnader (t.d. «Assistent, hjelp meg å arrangere ei gjenforeiningshelg: finn lokale, send e-post for å kartlegge tidspunkt og sett opp eit forslag til plan»). Assistenten vil sannsynlegvis også bli meir personleg og betre på lange samtaler – kanskje oppfyller ein endeleg sci-fi-draumen om ein verkeleg samtalebasert AI-støttespelar. Det er sannsynleg at vi om nokre år vil sjå «AI-sekretær» som vanleg – ein agent som styrer kvardagen (les og oppsummerer e-post, planlegg avtalar han meiner du treng, minnar på oppgåver osv.). Microsoft 365 sin Copilot går allereie den vegen på kontoret. For privatlivet kjem liknande agentar.
• Integrasjon med IoT og andre datakjelder: Framtidas søk kan koblast til personlege datastraumar – tenk om du kan søkje i ditt eige «livslogg». Har du smarte einingar som held orden på helsa di, kan du spørje «Når var sist gong eg sprang over 5 km?» og få svar frå pulsklokka di. Eller «Finn oppskrifta eg laga i fjor med sopp» og den søkjer i smartovnen sin historikk eller i personlege notat. Søket kjem då til å gå langt utanfor det opne nettet, inn i personlege og sensordata, der AI forbind alt. Dette er kraftig – og sensitivt (personvern igjen!), så implementasjonen vil skje varleg.
• Neurale grensesnitt og nye modalitetar: Lenger fram forskar nokre teknologiselskap på direkte hjerne-datamaskin-grensesnitt. Om det blir mogleg, kan søk bli like raskt som ein tanke. Det er spekulativt, men illustrerer retninga mot mindre friksjon. Meir konkret vil multimodale AI-modellar (som kommande versjonar av GPT og Googles Gemini) handsame tekst, bilete, lyd og til og med video sømlaus. Du kan få ein AI som ser ein video for deg og svarar på spørsmål om den. Til dømes: «AI, skum gjennom denne 1-times møtereferansen og fortel kva som vart bestemt.» Det er søk i audiovisuelle data. Eller sanntids-omsetjing og kontekstkobling – øyreproppar som ikkje berre overset tale, men også finner relevant informasjon om det som vert sagt (om nokon nemner ei bedrift, kviskrar AI inn siste nytt om den til deg).
• Samfunns- og forretningsendringar: Etter kvart som AI-agentar handterar meir av søk og nettlesing, vil nokre yrke endre seg eller bli overflødige. Til dømes kan reisebyrå- eller kundeservice-roller gå over til å overvake AI-agentar som gjer grovarbeidet. Søkjemarknadsføring (SEO/SEM) vil forvandlast til noko nytt (nokre meiner det kan bli meir som Answer Engine Optimization, eller at du må prøve å få data/tenester integrert i AI-assistentane). Bedrifter må kanskje levere data direkte til desse økosystema (via API, feedar) for å bli synlege. Vi kan få nye partnarskap, som når selskap gir innhald direkte til AI-plattformer for garantert inkludering (visse nyhendeorganisasjonar forhandlar allereie med Microsoft Bing AI om dette).

For brukarane betyr super-integrert AI at digital kompetanse må inkludere forståing av AI: t.d. å kunne stille gode spørsmål (prompting), og å kunne vurdere AI-svar kritisk. Skulesystemet vil ta i bruk AI som verktøy, men også lære opp kritisk tankegang så ein ikkje ukritisk godtek alt AI-en foreslår.

I hovudsak beveger framtida for nettlesing og søk seg mot ei KI-mellomledd oppleving der brukarens intensjon kan oppfyllast med minimal friksjon, kanskje utan tradisjonelle nettsider involvert for mange oppgåver. Søk vil bli meir handlingsorientert (ikkje berre finne informasjon, men faktisk få gjort noko) og kontekstsensitivt. Tradisjonell nettsurfing kan bli meir ei nisjeaktivitet, for når ein ønskjer å fordjupe seg i forskning eller oppleve manuell utforsking – medan mange daglegtale spørsmål («finn dette, kjøp det, vis meg korleis, fortel meg no») vil bli handtert av KI via tale eller andre grensesnitt.

Konsekvensane er enorme: informasjon blir meir tilgjengeleg, men også meir styrt av KI som mellomledd. Selskapa som styrer desse KI-mellomledda (som Google, Microsoft, OpenAI, Apple, Amazon) kan få endå større innverknad, noko som understrekar kor viktig konkurranse og opne økosystem er. Det fins også ein positiv vinkling: KI-agentar kan hjelpe til å bridga tilgjengelegheitsgap (for dei som tidlegare ikkje kunne bruke internett effektivt), og dei kan ta seg av kjedelege oppgåver slik at menneske kan bruke tida si på meir kreative ting.

Oppsummert går vi inn i ei tid med omgivande, agente og samtalebasert databehandling. Det er som å ha ein super-smart følgjesven som kan navigere den digitale verda for deg. Kjerneprinsippa for søk – å finne den beste informasjonen – står fast, men korleis denne informasjonen blir henta og levert vil endre seg dramatisk og bli djupt integrert i liva våre gjennom KI.

10. Teknisk grunnmur: LLM-ar, nevrale søk og vektordatabasar

KI-forvandlingane i søk blir drevne av framskritt i kjerne-teknologi. Å forstå desse grunnmurene gir innsikt i korleis KI-søk fungerer:

• Store språkmodellar (LLM-ar): Dette er enorme nevrale nettverksmodellar (som GPT-4, PaLM eller Google sin Gemini) som er trente på massive mengder tekst. LLM-ar utgjer hjernen i samtale- og generativt søk – dei skaper menneskeliknande svar og kan tolke komplekse språklege spørsmål. Teknisk sett er ein LLM ein djup transformermodell som har lært statistiske mønster i språk ved å «lese» milliardar med setningar. Den hentar ikkje fakta frå ein database i tradisjonell forstand; i staden har den implisitt koda inn mykje kunnskap i parameterane sine. Når du spør om noko, spår han i praksis eit sannsynleg svar basert på mønstra den såg under trening cip.uw.edu. Til dømes har den lært frå mange dokument at «Hovudstaden i Frankrike er Paris» ofte kjem etter frasen «hovudstad i Frankrike», så den kan svare det. LLM-ar er svært gode på språkopgåver (samandrag, oversetting, tekstresonnement, osb.), og difor er dei sentrale i å tolke spørsmål og skape svar. Men fordi LLM-ar ikkje er databasar, har dei ikkje garantert faktanøyaktigheit eller oppdatert kunnskap med mindre dei er knytt til ein. Ein stor del av nyare søk-KI-arbeid handlar om å gjere LLM-ar og søkjeindeksar komplementære – slik at du får flyten frå ein LLM og faktagrunnlaget frå ein database/nett.
• Nevralt søk og vektorrepresentasjonar: Tradisjonelle søkemotorar brukar inverterte indeksar og nøkkelordmatching. Til samanlikning representerer nevralt søk ord og dokument som vektorar (talrekkjer) i eit rom med mange dimensjonar. Dette blir mogleggjort av nevrale nettverk som lagar embeddingar – numeriske representasjonar av tekst (eller bilete, lyd, osb.), slik at liknande innhald ligg nær kvarandre i dette rommet. Til dømes kan orda «hund» og «valp» ende opp med vektorar som er nær kvarandre, sjølv om dei er ulike ord, fordi dei blir brukt i liknande samanhengar. Dette gjer semantisk søk mogleg: Spør du om «treningstips for valp», kan eit nevralt søk finne ein artikkel som heiter «Slik trener du din nye hund», sjølv om ordet «valp» ikkje står der, fordi «hund» er semantisk lik «valp». Desse embeddingane vert laga av nevrale modellar (ofte transformerbaserte) og er no ryggraden i KI-søk. Google sitt søk brukar modellar som BERT til å embedde spørsmål og dokument, for å betre matching. Bing gjer det same. Ved bruk av KI-chat-søk blir det i bakgrunnen ofte gjort eit vektorsøk: spørsmålet ditt blir embedda, og systemet finn dei vektordokumenta som ligg nærast i ein vektorindeks. Dette går forbi eksakte nøkkelord og ser etter konseptlikskap infoworld.com. Vektordatabase: For å støtte nevralt søk i stor skala har ein utvikla spesialiserte databasar for å lagre og hente vektorar effektivt. Ein vektordatabase (som Pinecone, Milvus eller Facebook sitt FAISS-bibliotek) kan lagre millionar eller milliardar av embedding-vektorar og kjapt returnere dei som ligg nærast til ei gitt søkjevektor infoworld.com infoworld.com. Dette er avgjerande for KI-søk – det er slik ein KI hentar relevant kunnskap for å forankre svara sine. For eksempel, når du spør Bing si KI «Kva er fordelane ved å resirkulere plast?», vil systemet embedde spørsmålet, søkje gjennom embeddingar av nettsider etter relevant innhald (t.d. sider som diskuterer fordeler og ulemper med plastresirkulering), hente dei mest relevante utdraga og sende desse inn i LLM-en for å syntetisere eit svar. Vektorsøk fungerer spesielt godt med ustrukturert data og naturlege språkspørsmål, samt multimodalt data. Det er ikkje berre tekst: bilete kan embeddes som vektorar (via datamodellar for bilete) slik at du får «søk med bilete» på vektorsamanlikning. Lyd og video kan også vektoriserast. I røynda har vektordatabase og vektorsøk gjort det mogleg å søkje meir menneskeleg – basert på meining – i staden for bokstavleg strengmatching infoworld.com. Dette gir meir relevante søkeresultat og er ei av hovudgrunnane til at moderne søk oppfattast mykje smartare.
• Hentingsforsterka generering (RAG): Kombinasjonen av LLM-ar og vektorsøk gir RAG-tilnærminga vi var inne på. Teknisk består eit RAG-system av to hovuddelar: ein hentar (ofte ein vektorsøkemotor som finn dei N mest relevante dokumenta for eit spørsmål) og ein generator (LLM-en som tar dei dokumenta + spørsmålet og lagar eit sluttsvar). Slik kompenserer systemet for at LLM-en manglar oppdatert eller detaljert kunnskap om spesifikke ting, ved å hente inn dei faktiske kjeldene cip.uw.edu. Resultatet blir eit svar som både er flytande og (forhåpentlegvis) forankra i verkelege data. Denne metoden driv til dømes Bing Chat, Google SGE og ei rekke KI-assistentar som treng oppdatert informasjon. Frå eit teknisk ståstads heng RAG på gode embeddingar (for å finne rett informasjon) og på «prompt engineering» (korleis ein skal mate utvald tekst til LLM-en effektivt). Ofte blir henta tekst limt inn framfor spørsmålet med ei oppmoding som: «Bruk følgjande informasjon for å svare på spørsmålet …» før brukarspørsmålet. LLM-en vever så inn svaret med desse opplysningane.
• Nevral rangering og forsterka læring: Ut over henting blir KI brukt for å rangere og finjustere resultat. Søkeselskap har brukt maskinlæring (lær-å-rangere-algoritmar) lenge, trent modellar på klikkdata for å spå kva for resultat som bør ligge høgst. No brukast djupe modellar (som Google sin RankBrain eller lærde transformermodellar) til det. Utover statisk rangering brukar system som Bing chat ein iterativ metode: dei kan generere fleire potensielle svar eller bruke forsterka læring med tilbakemelding frå menneske for å finjustere svarestilen. (OpenAI brukte til dømes forsterka læring frå menneskeleg tilbakemelding – RLHF – for å gjere ChatGPT-svar meir tilpassa og hjelpsame.) I tillegg, når KI genererer svar, må ein sikre at dei følgjer visse reglar (ingen hatsk tale, osb.). Det krev KI-modereringsmodellar – klassifiserarar som sjekkar innhaldet i KI-svar og kan filtrere eller endre svar som bryt med retningslinjer. Dette er også ei viktig grunnmur: kvar gong du spør ein KI om noko, køyrer det som regel ein tryggleiksmodell i parallell som vurderer både spørsmålet og svaret.
• Infrastruktur (datakraft og ventetid): Teknisk sett er AI-søk i stor skala utfordrande når det gjeld infrastruktur. LLM-ar er tunge å køyre – å bruke GPT-4 for eit enkelt spørsmål krev mykje meir CPU/GPU enn eit vanleg nøkkelordoppslag. Likeeins treng vektorsøk i enorme indeksar spesialisert maskinvare (GPU-ar eller TPU-akseleratorar, mykje RAM, eller algoritmar for omtrentleg næraste nabo for å gje fart). Selskapa jobbar kontinuerleg med å effektivisere. Google har for eksempel rulla ut TPU-chipar i datasentra sine spesielt for å køyre BERT-modellar raskt for søk blog.google. Microsoft har noko dei kallar «Orchestrator» for Bing, som bestemmer når den store GPT-modellen skal brukast og korleis ein cacher resultat, osb. – for å handtere kostnad og fart. Ventetid (latency) er eit stort tema – folk forventar svar på eitt sekund eller to. Ein LLM kan normalt bruke fleire sekund på å generere svar. Mye ingeniørkunst går med på å få dette til å kjennast raskt ut (som å «streame» svaret token for token slik at det ser ut til å begynne med ein gong, sjølv om heile svaret tek lenger tid). Over tid vil vi sjå meir effektive modellar (destillerte modellar, kvantiserte modellar) som køyrer raskare, kanskje også nokre på eininga di for personleg tilpassing eller offline-bruk.
• Kunnskapsgrafar og hybride system: Sjølv om LLM-ar og vektorar er nytt og heitt, brukar søk fortsatt tradisjonelle strukturerte data i mange tilfelle. Google sin Knowledge Graph – ein database med fakta om entitetar (personar, stader, ting og relasjonane deira) – blir brukt for å svare på mange faktaspørsmål med ein rask faktaboks. KI har ikkje erstatta dette; tvert om kan KI utfylle det (t.d. om ein har data i grafen, kan KI velje å bruke det for å sikre korrektheit). Mange søkeresultat kombinerer fleire system: ei kunnskapspanel på sida (strukturerte data), nokre klassiske blå lenker, og no ei KI-samandrag øvst. Det er ei hybrid tilnærming for å få det beste frå begge leirar.
• Open Source og eigne modellar: Det er verd å merke at ikkje all AI-søk vil drivast av dei store selskapa. Det finst opne LLM-ar og vektordatabasar som verksemder kan bruke til å lage spesialiserte søkeløysingar – til dømes når ein skal implementere KI-søk i eigne dokument. Vektordatabase som FAISS eller Weaviate kan køyrast lokalt, og mindre LLM-ar (eller større via API-ar) kan brukast til spørsmål og svar. Denne demokratiseringa gjer at grunnmurane vi snakkar om ikkje berre er eigd av dei største; dei blir standardverktøy for utviklarar. Det vil føre til spesialiserte søkeapplikasjonar – t.d. ein medisinsk forskingssøkjemotor, der ein LLM er finjustert på medisinske artiklar og med vektorindeks over dei ferskaste studiane, for å gi legar eit raskt samandrag av kva ein veit i ein sak. Eller føretakssøk som kan leite i heile føretaket sine dokument og svare tilsette «Har vi ein policy på X?»

Samla sett kombinerer den tekniske grunnmuren for KI-drive søk nevrale nettverksmodellar for språk og forståing (LLM-ar, transformerar) med nevrale representasjonar av data (embeddingar og vektorsøk). Dei førstnemnde gir hjernen til å forstå og generere språk; dei sistnemnde gir minnet for å lagre og hente kunnskap effektivt infoworld.com infoworld.com. I lag, og forsterka med teknikkar som RAG cip.uw.edu, gjer desse det mogleg med dei smarte søkjeopplevingane vi har diskutert. Vi kan vente at desse modellane blir meir kapable med forskinga vidare (t.d. multimodale modellar som forstår tekst + bilete i lag) og meir effektive. Forbetringar i algoritmar (som betre likskapssøk, betre treningsmetodar med mindre «hallusinasjon», osb.) vil stadig finjustere KI-søkeopplevinga – og gjere han raskare, meir nøyaktig og meir til å stole på med tida.

11. Forretnings- og samfunnsmessige implikasjonar av AI-dominert nettsøk

Auka bruk av AI i søk endrar ikkje berre teknologi – det har breie implikasjonar for næringsliv, samfunn og det globale informasjonslandskapet:

Forretningsimplikasjonar:

• Endring i trafikk og maktdynamikk: Nettstader som tidlegare levde godt på søketrafikk kan oppleve nedgang etter kvart som AI-svar tappar vekk klikk. Nettutgivarar (nyheitssider, «how-to»-nettstader, osb.) uttrykkjer bekymring for at innhaldet deira blir brukt til å gi svar utan at brukarar besøker sida (og utan annonsevisningar eller inntekter for dei). Dette kan tvinge fram ei endring i nettets forretningsmodellar. Nokre moglegheiter: utgivarar kan krevje kompensasjonsavtalar (likt med korleis nyheitsutgivarar kjempa med Google News i somme land), eller dei kan prøve å optimalisere innhaldet for å bli den valde kjelda i AI-samanfattingar, eller dei kan satse på andre kanalar enn søk (nyhendebrev, sosiale medier, osb., for å nå publikum direkte). Tala viser at organisk trafikk allereie fell – med anslag om at innan 2025 kan dei største nettstadene få vesentleg mindre trafikk frå søk enn for få år sidan 1950.ai. Dette legg økonomisk press på utgivarar om å tilpasse seg eller slå seg saman. Me kan få meir betalingsmurar eller abonnementsmodellar dersom annonseinntektene sviktar.
• Moglegheiter for nye aktørar: Oppbrot i søkemarknaden opnar dører. Til nyleg var «Google Søk» praktisk talt synonymt med å finne informasjon. No finst det eit vindauge for nye aktørar (OpenAI, Neeva før det vart lagt ned, Braves Summarizer, fleire oppstartsselskap) som kan fange brukarane som ønskjer AI-drevne opplevingar. Faktisk har alternative tenester som ChatGPT og Perplexity hatt stor vekst i bruk, om enn frå eit lite utgangspunkt adweek.com. Google dominerer framleis, men det er slående at i april 2023 gjekk den globale søketrafikken til Google litt ned (1 % år-over-år) medan besøk på ChatGPT og Perplexity hoppa opp 180 % adweek.com. Dette tyder at nokre brukarar byter over for visse søk. Om ikkje Google sjølv hadde svart med sin eigen AI, kunne dei blitt hengande etter i ein paradigmeskifte. No har vi i praksis eit teknologikappløp: Google, Microsoft (med OpenAI), og andre (kanskje Meta, Amazon, Apple med eigne AI-planar) konkurrerer om å definere neste generasjon søk. Forretningsimplikasjonen er stor: det selskapet som tilbyr den beste AI-søkeopplevinga kan vinne store marknadsdelar. Google sitt langvarige søkemonopol er ikkje garantert i ein AI-først-verden (sjølv om dei har ein fordel i skala og datamengde for å trene AI og halde marknadsposisjonen).
• Inntektsmodellar og nye annonseformat: Vi har omtala korleis annonsar påverkas. Dette vil tvinge fram innovasjon i annonsemodellar. Vi kan få samtaleannonsar, der ein AI-assistent til dømes opplyser: «Eg kan finne eit produkt til deg – her er eit sponsa forslag.» Eller merkevare-bot-ar (tenk deg å spørje nettbutikken sin AI-agent om hjelp, og så blir ein lett og ledig promotert til eigne produkt). Søkjeannonsar kan gå frå å byrje på nøkkelord til å byrje på intensjonar eller temaa, eller til og med plasseringar i AI-svar (for eksempel kan det bli verdifullt å bli sitert som kjelde i ein AI-samanfatning, omtrent som SEO i dag, men det kan også bli noko ein kan betale for i visse former, sjølv om slik praksis kan undergrave tillit om det ikkje er tydeleg merka). På lengre sikt: dersom AI-søk gir færre klikk og dermed mindre annonseplass, kan prisen på gjenværande annonseplass gå opp? Kanskje – knappheit kan gi høgare pris per annonse (nokre analytikarar trur at færre, men meir målretta annonsar kan likevel gi like høg eller høgare inntekt). Alternativt, dersom det blir vanskelegare for selskap å annonsere effektivt, kan dei flytte budsjett til andre kanalar (influensarmarknadsføring, plattformer som Amazon, som både er forhandlar og annonsørplattform).
• Nye tenester og marknader: AI-søk kan føre til heilt nye bransjar. Til dømes personlege AI-assistentar som teneste – kanskje har vi ein dag kvar vår skybaserte AI skreddarsydd til oss, og bedrifter kan selge premium AI-ar med spesielle ferdigheiter (til dømes ein AI spesialisert på økonomisk rådgiving). Eller vertikale AI-søkemotorar der inntekta kjem via abonnement – til dømes eit juridisk AI-verktøy for advokatfirma. Landa mellom søk og andre sektorar (utdanning, helse, kundeservice) vil utviskast etter kvart som AI blir eit universelt grensesnitt. Bedrifter bør førebu seg på AI-agent-økonomien: sikre at informasjonen og tenestene deira er tilgjengeleg for AI (gjennom API-er, o.l.), og kanskje ta i bruk eigne AI-ar for å samhandle med kundar.
• Arbeid og kompetanse: Søkje- og marknadsføringsbransjen vil sjå at stillingar endrar seg. SEO-spesialistar må kanskje bli meir som innhaldsstrategar og AI-trenarar, med fokus på å lage autoritativt innhald og metadata som AI-algoritmene favoriserer. På den andre sida vil lågkompetanse innhaldsproduksjon (masseproduserte enkle artiklar for SEO) kunne forsvinne sidan AI kan gjere den biten; i staden blir det vekt på meir kvalitet og unik fagkunnskap. I kundestøtte vil AI ta fleire førespurnader (også i chat eller på telefon), og arbeidsinnhaldet endrar seg – færre førstelinje-svararar, fleire som tek seg av komplekse saker eller overvaker AI. Totalt sett kan AI gjere enkelte jobbar meir produktive, men det krev også nye ferdigheiter (korleis prompte AI effektivt, kvalitetssikre AI-svar, osb.).

Samfunnsmessige implikasjonar:

• Tilgang til informasjon: Dersom AI-søk held det det lovar, kan det bli ein stor utjamnar for tilgangen til informasjon. Folk som har slite med søk (på grunn av språk, leseferdigheiter, o.l.) kan spørje naturleg og få svar. AI kan også oppsummere komplekse ting meir forståeleg, og hjelpe til å tette kunnskapsgap. Til dømes kan ein pasient få forklart ein medisinsk rapport på enkel måte. Dette gir makt til individet. Men det sentraliserer informasjonsstraumen. Om alle byrjar stole på ein handfull AI-system, blir desse systema portvakter. Dette reiser spørsmål om kven som styrer AI-en og kva for kjønn kan prege svara. Samfunnet treng truleg mekanismar (regulering, uavhengige revisjonar, eller pluralisme i AI-kjelder) som skal sikre at ikkje éin versjon av sanninga blir handsama som einaste svar.
• Kritisk tenking og utdanning: Enkle svar er eit tveegga sverd. På den eine sida kan raske faktasvar frigjere oss til å tenkje djupare – du treng ikkje hugse trivialitetar, AI kan gi deg dei. På den andre sida: om brukarane slutar å undersøkje kjelder sjølve, og berre stolar på AI-svar, kan dei gå glipp av nyansar eller bli villeia dersom AI tar feil. Utdanninga bør kanskje vektlegge mediekunnskap og faktasjekk (”AI-en sa dette, men korleis veit eg det stemmer?”). Kanskje får vi verktøy for å sjekke AI-informasjon – t.d. nettlesartillegg som automatisk syner opphavet til fakta AI-en gjev.
• Mangfald i informasjon: Tradisjonelle søk viser ofte fleire resultat, og brukarane kan velje ulike lenker og sjå ulike perspektiv. Ein AI kan derimot koke alt ned til éin forteljing. Vil den forteljinga vere mangfaldig og representativ? For kontroversielle spørsmål bør AI ideelt sett vise fleire synsvinklar («Her seier somme ekspertar X, andre Y»). Det jobbes med dette, for å gi nyanserte svar. Men det er ein risiko for monokultur i kunnskap om det ikkje handterast godt. På den andre sida kan AI-baserte svar også bryte filterbobler ved å syntetisere frå fleire kjelder – medan ein brukar sjølv kanskje ville ha valt berre eitt lenke. Kva som skjer med mangfaldet avhenger av val i AI-algoritmane.
• Bias og rettferd: Samfunnsmessig er det uro for at AI forsterkar skjevheiter i treningsdataene sine. Dersom det ikkje blir handtert rett, kan AI-søk for eksempel spegle fordommar eller underrepresentere minoritetsstemmer. Dette kan forme opinionen og marginalisere grupper. Å sikre rettferd i AI-svar – til dømes gjennom å henta inn eit balansert kjeldegrunnlag og vere bevisst på sensitive kategoriar – er under forsking og debatt. Til dømes: dersom nokon spør «Kvifor er gruppe X slik Y?», må AI-en handtere spørsmålet forsiktig, så ikkje det berre kjem fordommar eller sårande generalisering frå treningsdata. Kanskje må AI-en heller korrigere premissen, eller presentere fakta som motseier fordommen.
• Regulering og styring: Etter kvart som AI får ein så sentral rolle, byrjar styresmaktene å følgje med. Vi har nemnt Italia si handling mot ChatGPT. EUs AI-act, som truleg kjem i løpet av nokre år, vil gi krav til «høg-risiko»-system – kanskje inkludert dei som påvirker opinionen (søk kan vere omfatta). Dette kan krevje meir openheit kring korleis AI-svar blir laga, eller til og med algoritmetilsyn. Også konkurranselovene spelar inn: om få selskap kontrollerer AI, kan det bli eit konkurranseproblem. Allereie er AI-kompetansen samla hos store aktørar. Men open kjelde-initiativ kan vege opp for dette, og styresmaktene kan oppmuntre til opne økosystem (t.d. at tredjeparts-tenester kan koplast på AI-assistentar, slik alle nettsider kan kome opp i Google-søk).
• Sosial interaksjon og åtferd: Dersom virtuelle assistentar blir svært kompetente samtalepartnarar, kan det få sosiale følgjer – folk kan bruke AI som informasjonskjelder og til og med som vennar, og mindre gå til menneskelege ekspertar eller vener. Til dømes: i staden for å spørje ein ven eller ein lærar, spør ein alltid AI-en. Dette kan endre korleis kunnskap blir delt mellom folk. Det kan også føre til isolasjon om ein ikkje balanserer det – men på den andre sida kan AI hjelpe somme grupper (t.d. personer med autisme eller sosial angst) med å øve samtale i trygge omgjevnader. Den samla samfunnseffekten er vanskeleg å spå, men ettersom AI-assistentar blir utbreidde, vil det utviklast normer for bruk (t.d. er det høfleg å bruke AR-assistent for info under ein samtale? Det finn vi ut av over tid, slik vi gjorde med smarttelefonar).
• Global likskap: Ein positiv tendens er at AI-modellar kan vere fleirspråklege og hjelpe fleire delar av verda ut på nettet. Allereie i dag støttar Bing og Google si AI mange språk. Nokon på landsbygda med lite formell utdanning, men ein enkel smarttelefon, kan få tilgang til kunnskap gjennom røyr-søk på morsmålet sitt og få svaret opplest – noko som søk på nettet på engelsk kanskje hadde utestengt dei frå. Dette kan akselerere utvikling og utdanning. Fleire selskap har som mål å trene modellane på mange språk, også lågressursspråk. Men ein må sikre at informasjonen faktisk er solid og ikkje berre oversetting av éi forteljing.

Samla sett er dei forretningsmessige og samfunnsmessige implikasjonane av AI-dominert søk djupgåande. Vi endrar i praksis måten menneske forheld seg til alt innspelt kunnskap på. Bedrifter må tilpasse seg nye måtar å bli oppdaga på, og konkurransen vil truleg krevje meir samarbeid med AI-plattformer eller eiga AI-satsing. Samfunnet må tilpasse normer, utdanning og kanskje også regulering for å gje fordeler til alle og redusere skade. Det er ei spennande framtid – som kan minne om overgangen då internett sjølv vart dominerande, men no er det ein AI som er mellomledd.

---

Konklusjon:

Framtida for internettsøk og nettlesing, driven av KI, lovar ei meir personleg, samtale-orientert og integrert oppleving. SEO-strategiane endrar seg for å passe betre saman med KIs forståing; nye KI-drevne verktøy kjem for å svare oss direkte; naturleg språk og multimodale søk blir den nye normalen; og våre digitale assistentar blir stadig meir kapable og proaktive. Under alt dette ligg store språkmodellar og nevral vektorsøk, teknologiane som mogleggjer endringa.

Sjølv om fordelane med auka brukervennlegheit og tilgjenge er store, tvingar denne utviklinga oss òg til å revurdere forretningsmodellar, etiske normer og korleis vi set pris på informasjon. Nettet slik vi kjenner det, utviklar seg frå eit statisk register av sider til ein dynamisk, KI-kuratert kunnskaps- og oppgåveløysingsplattform. I denne overgangen vil det vere ei stor utfordring å halde oppe eit ope og friskt internett – der informasjonen er truverdig, mangfaldig, og skaparen blir belønna.

Vi står på starten av denne KI-drevne omforminga av søk. Dei komande åra vil truleg bringe innovasjonar vi knapt kan førestille oss, så vel som lærdom frå tidlege feiltrinn. Ved å halde fokus på brukarens behov, rettferd, og samarbeid mellom interessentar (teknologiselskap, utgjevarar, reguleringsmyndigheiter, brukarar), kan framtida for søk bli ein der KI gir alle moglegheita til å finne akkurat det dei treng – og gjere det med tryggleik og enkelheit.

Kjeldar:

• Search Engine Land (2025), Korleis KI endrar SEO seoteric.com seoteric.com
• Xponent21 (2025), KI-overblikk dominerer søkeresultat xponent21.com xponent21.com xponent21.com xponent21.com
• Microsoft Bing Blog (2023), Copilot Search vert lansert microsoft.com microsoft.com
• Google Blog (2019), Forstår søk betre enn nokon gong blog.google blog.google
• Bee Partners (2025), Optimalisering av SEO for KI-overblikk beepartners.vc beepartners.vc
• Adweek (2025), Googles KI-søk-tid adweek.com adweek.com adweek.com adweek.com
• Onelittleweb Study (2025), KI-chattar vs søkemotorar onelittleweb.com onelittleweb.com
• Yaguara (2025), Talet på stemmesøk yaguara.co yaguara.co
• Think with Google (2024), Kor godt kjenner du Google Søk? business.google.com
• Google Product Blog (2025), Multimodalt søk kjem til KI-modus blog.google blog.google
• CIP, UW (2024), Pålitelegheit for generativt KI-søk cip.uw.edu cip.uw.edu cip.uw.edu
• Google Developers Blog (2023), Web Spam Report 2022 developers.google.com
• InfoWorld (2023), Vektordatabasar i søk infoworld.com infoworld.com
• 1950.ai (2023), KI-overblikk og ambient internett 1950.ai 1950.ai 1950.ai
• Reuters (2023), Italia opnar for ChatGPT att etter forbod reuters.com reuters.com