По словам заместителя по цифровому развитию председателя Комиссии по качеству образования РУДН Макара Берестова, также Google используется BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — нейросеть, улучшающая понимание естественного языка. Благодаря BERT поисковик лучше понимает контекст запроса, особенно когда речь идет о длинных или неоднозначных фразах.
Google интегрирует ИИ в поисковик: объясняют эксперты
Google активно внедряет технологии искусственного интеллекта в свой поисковик, чтобы сделать поиск более точным и удобным для пользователей. Одна из ключевых технологий — это MUM (Multitask Unified Model). Она представляет мощную модель машинного обучения, которая способна понимать информацию на нескольких языках и эффективно справляется со сложными запросами. О «многолетней дружбе» поисковика с нейросетями и последних разработках — эксперты в статье «ТехИнсайдера».
Freepik
По данным на 2025 год, Google занимает около 90% мирового рынка поисковых систем.
«Все эти технологии разрабатываются внутренними командами Google, включая исследовательское подразделение Google Research и группу Google AI. Некоторые элементы строятся на открытых архитектурах, таких как Transformer, которые также используются во многих других ИИ-системах по всему миру», — подчеркнул он.
Сейчас основное внимание уделяется генеративным функциям: AI Overviews (консолидированные ответы поверх традиционной выдачи) и AI Mode (цельный AI-интерфейс вместо «синих ссылок»), опирающиеся на семейство языковых моделей Gemini от DeepMind и PaLM (Pathways Language Model) от Google Research.
Заведующий лабораторией доверенного искусственного интеллекта РТУ МИРЭА Юрий Силаев рассказал, что Gemini 2.0 и 2.5, выпущенные в декабре 2024 года и марте 2025 года, обладают расширенной мультимодальностью (текст, изображение, видео, аудио) и встроенным механизмом рассуждения перед выдачей ответа.
«AI Overviews начали разворачиваться в массовом порядке еще в 2024 года через программу Search Labs и к концу года охватили сотни миллионов пользователей, показывая сводки и ссылки на источники прямо над основными результатами поиска. AI Mode, уже тестируемый среди части пользователей в США, выводит ответы напрямую из индекса Google, сохраняя при этом кликабельные карточки с деталями (часы работы, отзывы, цены) и навигацию по истории запросов в боковой панели. Таким образом, Google строит "полный стек" ИИ-решений на собственных наработках Google Research и DeepMind, не полагаясь на сторонние модели, и постепенно превращает поиск из набора ссылок в интерактивный AI-ассистент», — уточнил эксперт.
Ухудшит ли ИИ качество выдаваемых ответов?
По словам Силаева, с одной стороны, генеративные модели могут допускать «галлюцинации» – выдавать звучащие убедительно, но неверные или неточные ответы без прямых ссылок на первоисточники. Это особенно критично для сложных или узкоспециализированных запросов, где недостаток точности недопустим.Однако Google активно внедряет меры контроля качества:
- Обязательные ссылки внутри AI Mode — каждая сгенерированная сводка включает гиперссылки на конкретные сайты, откуда были взяты факты, что снижает риск распространения дезинформации.
- В AI Overviews пользователи могут выбрать более упрощенный или более подробный вариант изложения, а также скорректировать уровень глубины (например, разбить материал на пошаговые инструкции);
- Gemini 2.5 умеет работать с изображениями и видео, что позволяет анализировать визуальные данные и давать более точные ответы на запросы типа «Что не так с этой деталью?».
«По внутренним метрикам Google, внедрение AI Overviews уже показало рост кликабельности ссылок в сводках по сравнению с традиционной выдачей, а опция уточнения и корректировки ответов даёт пользователям возможность самостоятельно повысить релевантность получаемой информации. Таким образом, при грамотном использовании и дальнейшем улучшении моделей качество выдачи скорее улучшится, чем ухудшится», — подчеркнул специалист.
В свою очередь Макар Берестов отметил, что, как правило, внедрение ИИ направлено на улучшение качества результатов поиска, а не на его ухудшение. Нейросеть, по его мнению, помогает лучше понимать намерения пользователя, анализировать контекст и предлагать наиболее релевантные ответы.
«Однако, как и любая новая технология, ИИ не идеален. Иногда он может давать неточные или даже ошибочные ответы, особенно если запрос сложный или требует глубокого понимания нюансов. Поэтому Google постоянно обучает и тестирует свои модели, а также использует обратную связь от пользователей для улучшения алгоритмов», — уточнил заместитель по цифровому развитию председателя Комиссии по качеству образования РУДН.
Увеличит ли нововведение популярность поисковика среди пользователей?
Юрий Силаев считает, что на фоне стремительного роста конкуренции со стороны специализированных AI-решений (ChatGPT, Perplexity, BingChat) Google вынужден трансформировать поиск, чтобы сохранить и приумножить аудиторию. Предварительные результаты уже показывают, что AI Overviews привлекли 1,5 млрд активных пользователей в месяц в более чем 140 странах, демонстрируя высокий интерес и вовлеченность аудитории; при этом коммерческие показатели (конверсии по рекламным кампаниям) выросли на 26 % год к году.
Сегодня аналитики отмечают, что корректная монетизация AI-функций (интеграция рекламы внутри диалогов и партнерских предложений) не только не отталкивает пользователей, но и повышает ценность поиска как для конечных пользователей, так и для рекламодателей.
«Таким образом, новые AI-возможности позволяют Google не только удержать существующих пользователей, но и привлечь новую аудиторию, ищущую быстрые и глубокие ответы, что в совокупности увеличит популярность поисковой системы в ближайшей перспективе», — заключил заведующий лабораторией доверенного искусственного интеллекта РТУ МИРЭА.