據外電報道，Google轉向人工智慧生成的搜尋結果，取代了熟悉的連結列表，正在重新連接互聯網，並可能加速已有30 多年歷史的萬維網的衰落。 Google用單一機器聲音回答大多數問題的世界使線上生活變得更加方便，也更加乏味。這項變更也可能削減Google搜尋廣告的收入，並使未來的人工智慧缺乏所需的人類數據。

自2022 年底ChatGPT 推出以來，Google一直在穩步提升其人工智慧生成的結果，本週它宣布將向美國所有人推出人工智慧概覽。

這意味著世界上最受歡迎的搜尋引擎將用生成人工智慧編寫的一兩段來回答許多或大多數查詢。

該系統仍然依賴基於網路的信息，但它並沒有透過使用者的存取來滋養該資訊的創建者。

摩擦點：出版商和零售商擔心這會嚴重削減他們的推薦流量並摧毀他們的業務。

但Google的轉變可能會造成更嚴重的損害。

Google的總結性答案使得人類對網路集體知識庫的貢獻變得更加不那麼有吸引力，也可能會給自己和其他人的人工智慧工具留下不太準確、不太及時和不太有趣的訊息。

典型的例子：在周二的Google I/O 活動上，副總裁Rose Yao展示了Google Lens 解讀即時智慧型手機視訊影像的能力。

她用手機指著一個壞掉的轉盤，說她不知道出了什麼問題，甚至不知道該如何開始修復它。

那個長東西一直從唱片上滑下來而不是播放它們。但她不知道它的名字，所以她怎麼能開始寫搜尋查詢呢？

Google的人工智慧告訴她出了什麼問題。它識別了轉盤的品牌和型號，並指導她如何修復它。

這當然很酷，而且可以說比十年前尋求答案的方式更有效。

那時，你必須自己閱讀一些網頁，或者你可能會去一些愛好者的論壇或部落格來提出你的問題。

你會收到一大堆脾氣暴躁但知識淵博的回覆——也許帶著一點居高臨下的態度，但也充滿個性。

在那個世界裡，你找到的答案大多來自人的臉和聲音。

如果他們的貼文沒有被資訊搜尋者訪問，而只是成為人工智慧反芻的素材，那麼很難理解為什麼人們會費心貢獻自己的專業知識。

今天的網路之所以存在，是因為數百萬人花了幾十年的時間用知識、傳說和圖像來擴展它。

這個過程是當今人工智慧能夠了解任何事物的唯一原因。

這些人做出貢獻的目的多種多樣：提高聲譽、贏得地位、幫助他人或結識志同道合的人。

金錢也一直是個重要因素。但塑造當今人工智慧的資料池的關鍵來源——例如維基百科、Reddit 和2000 年代舊部落格圈的殘餘——是在沒有太多利潤誘因的情況下建立的。

如果Google使用單一人工智慧聲音回答世界上大部分問題，那麼任何人在網路上分享他們的專業知識和創造力的動力就會大大減少。

另一方面：Google的人工智慧提供引文和傳統搜尋結果，這些結果將被推到人工智慧摘要下方的結果頁面的下方。

這家搜尋巨頭認為，這意味著大量的網路流量將繼續像往常一樣運作。

背景：早在Google開始進行人工智慧摘要之前，社群媒體平台就開始緩慢拆除開放網路。

Facebook、Twitter 及其競爭對手將建立網路的大部分精力轉移到了大型私人購物中心而不是公共場所進行的對話中。

現實檢驗：這些轉變持續了數年，而不是幾天——正如凱西·牛頓（Casey Newton）在《平台遊戲》中所說，網絡正在通過某種有控制的衰退而枯萎，而不是崩潰。

底線是：如果Google不小心應對這種衰退，人工智慧最終不僅會吃掉網絡，還會吞噬自己的生計。

Perplexity 執行長Aravind Srinivas週二在舊金山BFD 上對Axios 表示： 在一個每個人都可以獲得答案且無需點擊連結的世界裡，最大的輸家是Google。