Search Generative Experiences（SGE）の開発では、SGEの利用者体験を向上させるためにさまざまな保護措置が組み込まれています。しかし、大規模言語モデル（LLM）およびSGEの早期の実験段階に固有の既知の制約を認識することは重要です。
この記事では、評価と敵対的なテスト中に特定された損失パターンや課題、およびSGE内の特定の制約について詳しく説明します。
Search Generative Experiences（SGE）の制約と課題
損失パターンと制約：
- 検証時の誤解釈
- 幻想
- バイアス
- 特定のペルソナを示唆する意見のあるコンテンツ
- 既存の検索機能との重複または矛盾
検証時の誤解釈
観察：SGEは検証のための情報を正しく特定することがありますが、わずかな言語の誤解釈により出力の意味が変わることがあります。
例：スナップショットの検証中、SGEは微妙なニュアンスを誤解釈し、生成されたコンテンツに誤りが生じる可能性があります。
幻想
観察：他のLLMベースのエクスペリエンスと同様に、SGEは事実を誤って伝えたり洞察を正確に特定することができないことがあります。
例：SGEは、架空の情報や誤った情報を含むコンテンツを生成することがあります。これは言語モデルによくある課題です。
バイアス
観察：バイアスを防ぐための取り組みにもかかわらず、SGEは狭い表現や否定的な文脈の関連により、バイアスのある結果を生成することがあります。
例：データパターンのバイアスにより、SGEは特定の視点や口統計を検索結果で好む傾向が生じる場合があります。これは現在の検索結果に存在する課題を反映しています。
特定のペルソナを示唆する意見のあるコンテンツ
観察：中立的で客観的なトーンを維持するよう設計されているにもかかわらず、SGEはウェブ上の意見を反映した出力を誤って生成する場合があります。
例：SGEが特定のペルソナを示唆するコンテンツを生成することがあります。これは意図した中立的なトーンから逸脱するものです。
既存の検索機能との重複または矛盾
観察：SGEが他の結果と一緒に検索結果に統合されるため、その出力は検索結果ページの他の機能からの情報と矛盾する場合があります。
例：SGEが注目のスニペットと一致しない合成された視点を提供することがあります。これにより一貫性に欠ける可能性があります。
課題への対処
開発チームはモデルの更新と微調整を通じて既に改善を実施しており、バイアスの対策やSGEの全体的な正確性と信頼性の向上に努めています。
これらの課題にもかかわらず、SGEは強力なツールであり、進化により検索生成体験の改善が約束されています。
