Kā mākslīgā intelekta tīmeklis pārveido satura atklāšanu: No meklēšanas ranga līdz avotu izguvei

Ievads

Vairākas desmitgades tīmeklis tika veidots, pamatojoties uz vienkāršu darījumu: publicējiet saturu, saņemiet pārlūkošanu, ieņemiet vietu meklēšanas rangā, un datplūsma sekos. Saites, autoritāte, ātrums, atslēgvārdi - sviras bija zināmas, spēle pārredzama. Redzamība bija vienāda ar atklāšanu. Atklājums bija vienāds ar izaugsmi.

Šodien šis līgums tiek klusiņām izbeigts.

Ai dzinēju un ģeneratīvo dzinēju optimizācijas - ChatGPT, Perplexity, Claude un tiem radniecīgo - attīstība maina veidu, kā tiek meklēta, sintezēta un sniegta informācija. Mākslīgais intelekts vairs nenovirza lietotājus uz jūsu lapu. Tas atbild tiem tieši. Tas lasa, saprot un pārfrāzē - bieži vien bez neviena klikšķa. Šajā jaunajā pasaulē jūsu saturs vairs necīnās par savu pozīciju. Tas cīnās par izpratni.

Un, ja mākslīgais intelekts nespēj viegli analizēt, kontekstualizēt un uzticēties jūsu informācijai? Jūs ne tikai atpaliekat. Jūs pazūdat.

Ardievas, reitingi. Sveiks, atgūšana.

Vecās meklētājprogrammas darbojās, indeksējot dokumentus. Tās uzglabāja tīmekļa momentuzņēmumus, sarindoja tos pēc autoritātes un nozīmīguma un sūtīja lietotājus tālāk. Ģeneratīvie dzinēji darbojas citādi. Tās veido saliktas atbildes no vairākiem avotiem. Tās atlasa, secina un sintezē. Šajā pasaulē redzamība nav saistīta ar pozīciju lapā. Runa ir par to, lai mašīna, veidojot atbildi, to atlasītu kā ticamu materiālu.

Saturs, kas nav strukturēts, apkopots un nav viegli saprotams mašīnām, var tikt uzskatīts par troksni. Vai, vēl sliktāk, vispār netiks parādīts.

Izguve ir apsteigusi rangu veidošanu, un lielākā daļa tīmekļa vietņu to vēl nav paspējušas.

Cilvēkiem un mašīnām paredzēts tīmeklis

Šo pārmaiņu pamatā ir klusa problēma: tīmekļa vietnes nekad nav bijušas paredzētas šāda veida lasītājiem.

Tie ir pārblīvēti ar JavaScript, apgrūtināti ar izkārtojuma vingrinājumiem, apgrūtināti ar UX uzlabojumiem, kas apžilbina cilvēkus, bet mulsina analizatorus. Ģeneratīvajam dzinējam ir nepieciešama tīra, strukturēta, pārbaudāma informācija - un ātri.

Taču mūsdienās nav vietējā signāla, kas saka: "Lūk, šī ir nozīmīgākā daļa. Lūk, kam var uzticēties."

Šajā tukšumā radās tādas iniciatīvas kā llms.txt: vietnes saknē tika mēģināts piedāvāt mašīnām draudzīgu kopsavilkumu. Vienkāršs Markdown, bez traucējošiem elementiem, ar virsrakstiem, kopsavilkumiem un galvenajām saitēm. Piebilde garāmgājējam mākslīgajam intelektam: lūk, kas ir svarīgi.

Tajā pašā laikā ir parādījušās arī vērienīgākas sistēmas, piemēram, Anthropic Model Context Protocol (MCP), kas definē faktisku protokolu, ar kura palīdzību mākslīgā intelekta aģenti var reāllaikā pieprasīt no serveriem dzīvus, atļautus datus. MCP nav spekulatīvs, tas jau tiek pieņemts, un OpenAI pievienojās Anthropic, atbalstot to.

Mērķis ir skaidrs: strukturēt tīmekli mašīnām, kas nelasa - tās sarunājas.

No cerīgiem mājieniem līdz oficiāliem kanāliem

Daudzējādā ziņā llms.txt atspoguļo agrīnā tīmekļa paštaisīšanas garu: vienkāršs un ātri ieviešams, negaidot standartu komiteju darbu. Tam nav oficiālas validācijas, nav versiju. Tā panākumi ir atkarīgi no labas gribas - ka mākslīgā intelekta dzinēji to pamanīs, analizēs un respektēs tā saturu.

Savukārt MCP ir izstrādāts kā pilnvērtīgs protokols: ar versijām, specifikācijām un dokumentiem. Tas paredz nākotni, kurā tīmekļa vietnes pēc pieprasījuma mākslīgā intelekta aģentiem atklāj kontrolētas tiešraides informācijas fragmentus ar atribūciju, konteksta veidošanu un drošības pasākumiem. Tā vietā, lai nolasītu novecojušas lapas, mākslīgais intelekts varētu uzdot strukturētus jautājumus strukturētiem galapunktiem.

Pirmie piemēri, ko īstenojuši tādi uzņēmumi kā Sourcegraph un Block (Square), liecina, kā tas varētu izskatīties: reāllaika, autentificēta, kooperatīva zināšanu nodošana starp vietnēm un ģeneratīvajām sistēmām.

Tas vairs nav rāpuļtīkls. Tas kļūst par sarunu tīmekli. Un tādi protokoli kā MCP norāda, ka tuvākajā nākotnē vietnēm būs divas API: viena - cilvēkiem, otra - mašīnām.

Iekļaušanas cena

Protams, ir kāds āķis. Redzamība, izmantojot MCP un saistītās sistēmas, nav bezmaksas pakalpojums.

Lai atklātu tiešos datus, ir jāsabalansē ātrums, drošība un zīmola drošība. Ir jauns riska aprēķins: cik daudz jūs atklājat? Kā nodrošināt, lai jūsu dati netiktu nepareizi citēti vai izmantoti? Tādi protokoli kā MCP ļauj veikt apjomīgus pieprasījumus, metadatu ieviešanu un konteksta atribūciju, taču līdzdalība joprojām prasa uzticēšanos, modrību un gatavību pielāgot savu infrastruktūru mašīnu lietošanai.

Tomēr lielākajai daļai tīmekļa vietņu alternatīva ir vēl sliktāka - neredzamība.

Ja jūsu informācija nebūs viegli strukturēta, apkopota un atgūstama, jūs aizvien biežāk paliksiet ārpus mākslīgā intelekta radītajām sarunām - no produktu ieteikumiem līdz ekspertu citātiem.

Jauna veida tīmekļa klātbūtnes izveide

Šajā jaunajā laikmetā panākumus gūs tās vietnes, kas būs paredzētas divām auditorijām vienlaikus.

Viņi izmantos mašīnlasāmus kopsavilkumus, skaidru semantisko organizāciju, faktu skaidrību un pārredzamus autoritātes marķierus. Viņi izmantos jaunos standartus, piemēram, llms.txt un MCP, nevis kā pienākumus, bet kā sviras.

Instrumenti jau palīdz. Tādi risinājumi kā Geordy automatizē mākslīgā intelekta optimizētu strukturētu rezultātu ģenerēšanu - no llms.txt failiem līdz YAML shēmām -, sniedzot tīmekļa vietnēm iespēju proaktīvi veidot savu stāstījumu mašīnām, nevis cerēt, ka tas tiks pareizi interpretēts.

Jo mākslīgā intelekta tīmeklī cerība nav stratēģija.

Jaunie redzamības noteikumi

Tīmeklis ir sadrumstalots: viena versija cilvēkiem, otra - mašīnām. Un tās noteikumi joprojām tiek izstrādāti.

Šodien strukturēta slāņa ieviešana mākslīgā intelekta vajadzībām nav obligāta. Rīt tas var kļūt par obligātu prasību.

Šī klusā protokolu kara uzvarētāji nebūs skaļākie zīmoli. Tie būs tie, kuru sniegtā informācija tīrā veidā ieplūdīs mašīnu prātos, jo viņi jau laikus saprata, ka mākslīgā intelekta tīmeklī būt saprotamam ir spēcīgāk nekā būt populāram.