Jeszcze kilka lat temu pytanie „wygoogluj to” miało jednoznaczne znaczenie. Użytkownik wpisywał zapytanie, otrzymywał listę wyników i samodzielnie decydował, które źródła odwiedzić. Taki model funkcjonował przez ponad dwie dekady i stał się fundamentem współczesnego Internetu. Coraz więcej sygnałów wskazuje jednak, że ten etap dobiega końca. Jednym z najciekawszych tematów analizowanych w ostatnich tygodniach przez media technologiczne jest kierunek rozwoju Google Search po zapowiedziach przedstawionych podczas konferencji Google I/O. Zarówno TechCrunch, The Verge, jak i sam Google zwracają uwagę na koncepcję „post-search”. Jest to pojęcie świata, w którym użytkownik nie wyszukuje już informacji samodzielnie, lecz deleguje to zadanie systemom sztucznej inteligencji działającym w tle. Dla środowiska OSINT może to oznaczać jedną z największych zmian metodologicznych od czasu upowszechnienia wyszukiwarek internetowych.
Od wyszukiwania do delegowania zadań
Przez lata wyszukiwarki były przede wszystkim narzędziami odnajdywania dokumentów. Nawet najbardziej zaawansowane algorytmy rankingowe pozostawiały użytkownikowi końcową decyzję. To człowiek oceniał źródła, porównywał informacje i budował własne wnioski. Nowa wizja Google wygląda jednak zupełnie inaczej. Firma rozwija funkcje pozwalające systemom AI samodzielnie zbierać informacje, monitorować określone tematy i realizować zadania bez aktywnego udziału użytkownika. Jak opisuje The Verge, część tych procesów ma odbywać się automatycznie w tle, bez konieczności wydawania kolejnych poleceń. W praktyce oznacza to przejście od modelu „znajdź mi informacje” do modelu „zajmij się tym za mnie”.
Narodziny ery „post-search”
Media technologiczne coraz częściej używają określenia „post-search era”, czyli epoki po tradycyjnym wyszukiwaniu. The Verge zwraca uwagę, że Google coraz mocniej przesuwa punkt ciężkości z listy linków na systemy AI wykonujące wyszukiwanie w imieniu użytkownika. Nie jest to jedynie zmiana interfejsu czy sposobu prezentowania wyników. W praktyce zmienia się sama definicja wyszukiwarki oraz jej rola w procesie pozyskiwania informacji. Przez lata sukces wyszukiwania mierzono jakością wyników. W nowym modelu sukces może być oceniany przez skuteczność wykonania zadania. Jeżeli system AI znajdzie potrzebne informacje, porówna oferty, przeanalizuje dokumenty i przygotuje podsumowanie, użytkownik może nigdy nie zobaczyć tradycyjnej listy wyników.
Co to oznacza dla OSINT?
Dla analityków informacji taka zmiana ma fundamentalne znaczenie. Klasyczny OSINT opiera się na samodzielnym docieraniu do źródeł. Proces wyszukiwania jest jednocześnie procesem oceny wiarygodności danych. Wykorzystanie systemów AI znacząco skraca tę ścieżkę. Z jednej strony oznacza to ogromny wzrost efektywności. Algorytmy mogą monitorować wiele źródeł jednocześnie, analizować duże ilości danych i automatycznie wykrywać nowe informacje. Z drugiej strony pojawia się nowe ryzyko. Analityk coraz częściej będzie pracował nie na źródłach, lecz na efektach pracy algorytmu.
Problem niewidocznych źródeł
Jednym z najważniejszych wyzwań nowego modelu jest transparentność. Jeżeli odpowiedź przygotowuje system AI działający w imieniu użytkownika, konieczna staje się wiedza o tym:
- z jakich źródeł korzystał,
- które informacje zostały pominięte,
- jakie kryteria selekcji zastosowano,
- jak oceniono wiarygodność danych.
Bez takich informacji trudno przeprowadzić pełną weryfikację. W środowisku OSINT od lat obowiązuje zasada, że wartość informacji zależy nie tylko od jej treści, ale również od możliwości sprawdzenia jej pochodzenia.
System AI jako nowy filtr informacji
Pojawia się również interesujące pytanie metodologiczne: czy system AI staje się nowym źródłem informacji? Formalnie nie, ponieważ nie tworzy nowych faktów ani nie prowadzi własnych obserwacji. W praktyce pełni jednak rolę zaawansowanego filtra rzeczywistości informacyjnej. To algorytm decyduje, które informacje zostaną uznane za istotne, jakie źródła zostaną uwzględnione oraz które dane ostatecznie trafią do użytkownika. Dla analityków oznacza to konieczność badania nie tylko źródeł pierwotnych, ale również mechanizmów selekcji stosowanych przez modele AI.
Koniec „dziesięciu niebieskich linków”
Jak zauważa TechCrunch, Google stopniowo odchodzi od modelu słynnych „ten blue links”, który przez lata definiował sposób korzystania z wyszukiwarek internetowych. Coraz większą rolę odgrywają odpowiedzi generowane przez AI, konwersacyjne interfejsy oraz systemy autonomicznie realizujące zadania wyszukiwawcze. Dla użytkowników jest to wygodne. Dla rynku informacji oznacza jednak głęboką zmianę ekonomiczną i organizacyjną. Mniej kliknięć w źródła oznacza mniejszy ruch dla wydawców. Jednocześnie większa odpowiedzialność spoczywa na dostawcach systemów AI, którzy stają się głównymi pośrednikami między użytkownikiem a informacją.
Konsekwencje dla przyszłości analizy informacji
Analizy publikowane przez TechCrunch, The Verge oraz Google wskazują, że rozwój systemów AI prowadzi do stopniowego przejścia od klasycznego wyszukiwania do modelu, w którym znaczną część pracy związanej z pozyskiwaniem i analizowaniem informacji wykonuje algorytm. Dla środowiska OSINT oznacza to początek nowego etapu. Umiejętność wyszukiwania informacji pozostanie ważna, ale równie istotne stanie się rozumienie sposobu działania systemów AI, które będą te informacje odnajdywać za użytkownika. W świecie „post-search” przewagę zachowają ci analitycy, którzy nadal potrafią dotrzeć do źródeł pierwotnych i zweryfikować to, co wcześniej przygotował dla nich algorytm.
Źródło: Google Search, TechCrunch, The Verge
