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Puede Chat GPT reemplazar a Google

¿Puede Chat GPT reemplazar a Google?

Desde que se lanzó Chat GPT el año pasado ha causado furor en todo el mundo. ¿Por qué? Porque es capaz de generar respuestas similares a las que daría un ser humano a una amplia variedad de preguntas. ¡Es impresionante!

La verdad es que mucha gente se está preguntando si Chat GPT podría reemplazar a Google, pero la respuesta es no. Google es un motor de búsqueda diseñado para buscar palabras y frases en miles de millones de páginas web para encontrar la información que necesitas. Su objetivo principal es encontrar sitios web y sugerir páginas relacionadas.

ChatGPT no va a reemplazar a Google Search en el corto plazo. Esto no se debe a que ChatGPT no pueda acceder a internet ni a que le falte información actual.

La razón por la cual no reemplazará a Google no es porque sea mejor o peor, es porque es diferente. El punto de vista arquitectónico que se utiliza para ofrecer servicios como Google requiere un conjunto diferente de elecciones al utilizado en ChatGPT.

El objetivo de ChatGPT (y su antecesor GPT) es: Obtener significado de la información textual, tanto en términos de datos como de sentimientos. Generar una respuesta basada en la intención (lo que ha preguntado el usuario) y el contexto (lo que ya se ha discutido).

El objetivo de Google Search es proporcionar información basada en palabras clave.

No genera información por sí mismo.

 

Hagamos una inmersión profunda en el tema.

Cómo funciona la búsqueda de Google:

 

  • A un nivel muy alto, la búsqueda de Google es simplemente un rastreador web combinado con una enorme base de datos indexada.
  • Y ese índice está en constante crecimiento. El rastreador continúa escudriñando la World Wide Web periódicamente y agrega nuevas URL a su base de datos.
  • Lo más importante: almacena todos los documentos web completos en esas páginas, indexados por las palabras clave suministradas por los webmasters. Esto se hace a través del texto de anclaje HTML y las etiquetas meta. Cada vez que un usuario busca «monopatines cruiser», Google prácticamente recoge todas las páginas (por ejemplo, abc.com y pqr.com) que tienen «monopatines cruiser» como sus palabras clave.
  • Aún más importante: junto con el contenido de la página web, Google también almacena algo que históricamente ha sido el punto de referencia de credibilidad más cercano: la puntuación de backlinks. Si abc.com/about tiene 50 enlaces que apuntan a ella (llamados backlinks), ese número se almacena como parte del registro de la base de datos de abc.com/about.html. Si pqr.com/about tiene 29 enlaces que apuntan a ella, ese número también se almacena en el registro de la base de datos de pqr.com/about. Esto se convierte en un intrincado gráfico, cuyos detalles son demasiado complicados para desarrollar en este artículo.

Aún no hemos terminado. La parte más importante es ordenar esas páginas candidatas, lo que permite mostrar solo los resultados más relevantes para el usuario en cuestión. Este trabajo lo realiza el famoso algoritmo central de Google llamado Pagerank, creado por sus fundadores Larry y Sergey.

La explicación detallada de este algoritmo utiliza conceptos matemáticos avanzados y está más allá del alcance de este artículo. El resumen que mostramos abajo, es para comprender su objetivo:

  • Entre millones de páginas web que Google casi recogió, solo unas pocas afortunadas sobreviven. Esos son los que tienen la densidad de palabras clave correcta (pero sin sobrecargar, como solía ser el caso a principios de la década de 2000), contenido inofensivo (de acuerdo con las pautas de Google), sin duplicidad (es decir, plagio) y varios otros criterios de credibilidad.
  • Pagerank luego procesa las páginas usando varios puntajes, los backlinks son uno de ellos.
    Además de lo anterior, en la última década, como parte de su marco AMP, Google ha hecho obligatorios varias exigencias (por ejemplo, estandarización DOM, tiempo de carga de la página, dónde no colocar JavaScript demasiado pesado, etc.) para la capacidad de búsqueda.
  • El que tiene la puntuación más alta después de todos los filtros se coloca en la parte superior.
  • Todo lo anterior solo se aplica a los resultados de búsqueda orgánicos. Cuando el webmaster ha pagado a Google por ciertas palabras clave, el sitio web obtiene un primer lugar siempre que el usuario coincida con la demografía de la campaña y el presupuesto del webmaster no se haya agotado. Si también resulta ser el mejor resultado orgánico, disfruta de doble ubicación (esto solía ser cierto la mayor parte del tiempo, pero no hemos podido verificarlo últimamente).

Con base en nuestro anterior ejemplo, una búsqueda de «patinetas de cruiser» dará como resultado que abc.com aparezca como el primer resultado de búsqueda, superando a pqr.com.

Una vez más, la explicación anterior es demasiado simplista para el alcance de este artículo. Con el tiempo, el algoritmo original de Google no solo ha cambiado, sino que también tiene algunos matices de generación y comprensión del lenguaje natural basados ​​en IA.

Por ejemplo, Google Search, con su modelo MUM AI, puede detectar si el usuario que busca está tratando de encontrar formas de suicidarse y puede ofrecer ayuda mental en lugar de cumplir con su consulta.

Cómo funciona ChatGPT:

No hemos analizado las complejidades de cómo ChatGPT deriva el significado de las consultas de los usuarios y proporciona respuestas perspicaces. Sin embargo, intentaré diseccionar su creación desde el punto de vista de un profano.

Cualquier modelo de IA se construye con entradas conocidas -> salidas conocidas. Así es como deriva sus reglas.

Por ejemplo:

Eventualmente, el modelo de IA no tardará mucho en aprender que:

Esto no es muy diferente a entrenar a un perro para que vaya a traer la pelota (premiándolo con comida) pero no el palo (castigándolo con el mismo palo).

Un chatbot basado en IA, en un nivel muy alto, contiene lo siguiente:
– Analizador: esto se hace a través de la tokenización (separación de oraciones en verbos, sustantivos, objetos y sujetos)

– Analizador de sentimientos: Basado en el orden de las palabras, la presencia de símbolos como “!” y “?”, y otros indicadores tonales, se puede enseñar la emoción. Un analizador de sentimientos suele emitir una puntuación: puntuación de emoción positiva o negativa. ¿Más matizado? Puntuación de ira: 0,8, puntuación de frustración: 0,2, puntuación de sarcasmo: 0,4.

-Bucle de retroalimentación: mientras entrenan el modelo de chatbot, los creadores de la señal lo alimentan con una entrada de texto conocida y marcan el resultado previsto como correcto/incorrecto.

Por ejemplo, digamos que un modelo de datos tiene 3 entradas:

“Peter se comió el plátano enojado.” (sujeto = Peter, Verbo = comió, objeto = pláyano)
“Joanna corrió el sprint a toda prisa” (sujeto = Joanna, Verbo = corrió, objeto = sprint)
“El elefante salvó a la niña con cuidado.” (sujeto = elefante, Verbo = salvó, objeto = niña)

 

Después de señalar suficientes oraciones con esos patrones, el modelo sabrá lo suficiente sobre la estructura de la oración y los términos. Cuando se invoque, nos dará la salida deseada según el requisito. (p. ej., Joanna salvó la banana; divertido, pero no incorrecto según la formación de oraciones que aprendió).

Eso fue bastante simplista. Pero el uso real de la IA surge cuando está entrenada para inferir varios fenómenos del lenguaje a partir de las siguientes tuplas de oraciones:

 

En el ejemplo anterior, la humedad puede dañar a las personas, pero tiene varios otros resultados, como el crecimiento de los pastizales. Todos estos fenómenos son solo entradas de datos sin procesar (<clave><valor> pares de causas, efectos, consecuencias, etc.) a un modelo de lenguaje que intenta usarlos para volverse poderoso.

Cuantas más brocas de este tipo se alimentan al modelo, más grueso se vuelve el modelo. Al mismo tiempo, también se vuelve computacionalmente costoso trabajar con él. Según una estimación de Twitter, la versión beta gratuita de ChatGPT le está costando a OpenAI $ 3 millones por mes, que rápidamente se convertirá en miles de millones.

En algún momento, le correspondería a Microsoft extraer significativamente el costo de su base de clientes hambrientos de IA.

La fase de generación de lenguaje natural (NLG):
Esto es relativamente más simple, ya que consiste en las mismas reglas de lenguaje alimentadas anteriormente. Esta vez, genera el contenido de la respuesta. Todo lo que necesita es un diccionario adecuado. Opcionalmente, podría obtenerse de cualquier repositorio de léxico o idioma según el uso, p. revistas de investigación, revistas, etc.

Una parte importante de la fase NLG es realizar una gestión adecuada del sentimiento. Por ejemplo, la IA no debería darnos resultados enojados en respuesta a la entrada de un usuario enojado, y así sucesivamente. También debe estar libre de sesgos de discriminación.

ChatGPT está capacitado en más de 175 mil millones de parámetros, lo que significa que tiene amplias capacidades para manejar una amplia gama de entradas lingüísticas. Como resultado, conoce el contenido de los trabajos de investigación y la vasta literatura, es capaz de inferir sus significados y también puede escribir historias y buena poesía.

¿Por qué todos preguntan si ChatGPT reemplazará a Google?

La cuestión de la reemplazabilidad de Google ha surgido debido a sus propias acciones.

Para explotar su posición dominante (y evitar que los usuarios se alejen de ella), Google comenzó a incluir contenido en línea de foros (Quora), medios de comunicación, sitios web de tutoriales, Wikipedia y su hijo favorito, YouTube. La práctica también resultó en su batalla legal con las editoriales.

El mundo comenzó a usar inconscientemente a Google como un chatbot.

Como resultado, la mayoría de los usuarios comenzaron a utilizarlo como una herramienta improvisada de preguntas y respuestas, en lugar de navegar a través del complejo laberinto de enlaces llamado World Wide Web.

Esto se vio reforzado por su profunda penetración en la vida de las personas a través de Android, los valores predeterminados (Google es el valor predeterminado tanto en iOS como en Android) y las aplicaciones de Gmail.

Es en este sentido que muchos usuarios sienten que ChatGPT amenaza la existencia de Google.

 

Conclusión:

Ya exploré si ChatGPT puede escribir una novela. El poder de ChatGPT radica en su comprensión del lenguaje humano y en generar una respuesta basada en millones de páginas de contenido textual.

La búsqueda (abastecimiento, filtrado, clasificación y presentación) no es lo mismo que la interpretación, una tarea en la que ChatGPT es bueno, con todas sus imperfecciones.

Con su cuota de mercado, la búsqueda de Google no se enfrenta a ninguna amenaza inmediata. Parte de esto también se debe a su enorme inventario de comportamiento del usuario + datos de investigación. Con su sólida base tecnológica, puede pivotar con la máxima agilidad.

Sin embargo, ChatGPT, siendo el bebé de Microsoft, eventualmente encontrará su camino hacia Bing. Desde la derrota de Microsoft en la web en la década de 2000, la búsqueda de Google ha estado ganando en todas las plataformas, gracias en parte a su hegemonía con Apple (Apple le permite ser el motor de búsqueda predeterminado en iOS con un pago considerable todos los años, un trato bajo el escáner de los EE. UU. antimonopolista).

Debido a la inminente amenaza de litigio de la IA sesgada (una preocupación también con ChatGPT), Google ha decidido en contra de cualquier nueva iniciativa de IA en la búsqueda a partir de ahora.

Habiendo concluido que, si:

Bing+/otro producto empresarial MS ofrece más por el dinero gracias a ChatGPT, y DuckDuckGo logra hacer avances serios (opcionalmente, lo que resulta en que Microsoft lo adquiera)…las carreteras rápidamente se volverían cuesta arriba para la búsqueda de Google.

Con la llegada de la IA utilizable por humanos, las mareas están a punto de cambiar durante la década actual.

En resumen, Chat GPT es un modelo de lenguaje IA en línea que no puede reemplazar la búsqueda en Google. Aunque tienen algunas similitudes, los motores de búsqueda y los modelos de lenguaje IA tienen objetivos completamente diferentes.

Fuente: https://levelup.gitconnected.com/

 

 

 

Autor

  • Komunicando

    MERCEDES COLLADO REAÑO Consultora de Marketing Digital y Comunicación. Especialista en posicionamiento web SEO y SEM y marketing digital. En Komunicando escribo sobre SEO, analítica web, SEM y más temas relacionados con mi experiencia como profesional del Marketing Digital.

    https://www.komunicando.es/

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