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Was ist eine KI-basierte Suchmaschine?

Eine KI-basierte Suchmaschine ist eine Suchmaschine, die künstliche Intelligenz (= KI) verwendet, um komplexe Suchanfragen zu verstehen und relevantere und genauere Ergebnisse als herkömmliche Suchmaschinen zu liefern. Im Gegensatz zu klassischen Suchmaschinen, die hauptsächlich auf vordefinierten Algorithmen und Indizierung basieren, nutzt eine solche KI-basierte Suchmaschine Techniken wie maschinelles Lernen und sogenanntes Natural Language Processing (NLP), um die Semantik von Suchanfragen besser zu verstehen und damit den Inhalt der Suchanfrage sinnvoller zu interpretieren.

Die historische Entwicklung dieser KI-Suche begann mit einfachen Stichwort- bzw. Keyword-Suchen in den 1990er Jahren. Dann revolutionierte Google diesen Bereich mit seinem PageRank-Algorithmus, der die Relevanz von Webseiten anhand von Verlinkungen bewertete. Seitdem haben sich die Suchmaschinen weiterentwickelt, um die Suchabsichten besser zu verstehen. In den letzten Jahren wurde auch in die klassischen Suchmaschinen KI integriert, was die Art und Weise der Informationsbeschaffung stark verändert hat.

Unterschiede zwischen KI-basierten und klassischen Suchmaschinen

Klassische Suchmaschinen wie Google und Bing funktionieren durch die Indexierung von Webseiten und die Zuordnung von Keywords zu diesen Seiten. Bei der Eingabe eines Suchbegriffs durchsucht die Suchmaschine ihren Index und listet relevante Ergebnisse auf, die nach verschiedenen Faktoren wie der Anzahl von Verlinkungen und SEO (Search Engine Optimization) optimiert sind.

KI-basierte Suchmaschinen hingegen analysieren die Suchanfragen tiefergehend, verstehen die natürliche Sprache und kontextuelle Zusammenhänge und liefern auf dieser Basis personalisierte und präzisere Ergebnisse. Sie können komplexere Fragen interpretieren und versuchen, auf spezifische Informationsbedürfnisse einzugehen.

Vorteile einer KI-basierten Suchmaschine:

• Bessere Verarbeitung komplexer Anfragen: KI kann die Bedeutung und Absicht hinter einer Anfrage besser erfassen und entsprechende Antworten liefern.
• Personalisierte Ergebnisse: Durch maschinelles Lernen können Ergebnisse auf den Nutzer zugeschnitten werden.
• Kontextverständnis: KI kann nicht nur Keywords, sondern auch den Kontext der Anfrage berücksichtigen.

Nachteile:

• Eingeschränkte Transparenz: Die Funktionsweise von KI-Systemen kann schwer nachvollziehbar sein, was zu einer Blackbox-Entscheidungsfindung führt.
• Höherer Ressourcenbedarf: KI-basierte Systeme benötigen deutlich mehr Rechenleistung.
• Mögliche Fehlinterpretationen: Komplexe Algorithmen sind nicht immer in der Lage, kulturelle Nuancen oder individuelle Sprachunterschiede korrekt zu interpretieren.

Beispiele für KI-basierte Suchmaschinen

ChatGPT (darauf bin ich bereits mehrfach eingegangen, weil damit der öffentliche Hype um die KI erst richtig losging): Durch die Nutzung eines Chatbots wie ChatGPT können Nutzer Suchanfragen in natürlicher Sprache stellen. Die Ergebnisse sind oftmals präziser bei komplexen Fragen, aber der Zugang zu Echtzeitdaten ist eingeschränkt.

You.com: Diese Suchmaschine bietet nicht nur klassische Web-Ergebnisse, sondern auch direkt integrierte Antworten auf Basis von KI. Der Fokus liegt auf der personalisierten Informationsbereitstellung, allerdings leidet sie teilweise noch unter der Datenvielfalt.

Nona: Eine datenschutzfreundliche Suchmaschine, die auf AI-gestützte Technologien setzt, um relevante und personalisierte Ergebnisse zu liefern, ohne Nutzerverhalten zu verfolgen. Allerdings ist der Index nicht so umfassend wie bei Google. Nona ersetzt die leider untergagenagne Suchmaschine Neeva.

Perplexity ist eine KI-basierte Suchmaschine, die darauf spezialisiert ist, präzise Antworten auf Fragen zu geben, indem sie aus verschiedenen Quellen Informationen zusammenführt. Sie verwendet KI-Modelle, die wie auch ChatGPT wie ein Dialogsystem funktionieren, um eine "natürliche" Interaktion zu ermöglichen. Perplexitiy hat eine sehr benutzerfreundliche Ausgabe der Antworten, indem es auf weitere, ähnliche Fragen bzw. Antworten verweist.

Kagi hebt sich wie Nona durch ein starkes Engagement für Datenschutz und werbefreie Suchergebnisse ab. Sie kombiniert konventionelle Suche mit KI-gestützten Funktionen, wobei der Schwerpunkt auf Transparenz und hochwertigem Content liegt. Die Nutzer können bestimmte Quellen priorisieren oder blockieren, um die Suchergebnisse besser zu personalisieren. Während Perplexity eher für schnelle Antworten geeignet ist, konzentriert sich Kagi auf eine umfassende und datenschutzorientierte Sucherfahrung.

Anwendungsbeispiele für die Arbeit mit KI-basierten Suchmaschinen

Anstatt nur ein paar Keywords einzugeben, kannst du eine KI-basierte Suchmaschine verwenden, um vollständige Fragen oder sogar Problemlösungen zu formulieren, wie z.B. “Was sind die Vorteile von KI in der Medizin?”

Du kannst die KI bitten, Inhalte zu analysieren und zu vergleichen, etwa “Vergleiche die wirtschaftlichen Auswirkungen von KI in Europa und den USA”.

Basierend auf Ihren bisherigen Suchen kann eine KI-Suchmaschine wie dir maßgeschneiderte und personalisierte Vorschläge machen.

Grenzen der Arbeit mit KI-basierten Suchmaschinen

Obwohl KI-basierte Suchmaschinen leistungsfähig sind, stoßen sie auch auf Grenzen:

• Viele KI-Modelle greifen auf bereits verfügbare Daten zurück und aktualisieren sich nicht in Echtzeit. Das bedeutet, dass aktuelle Ereignisse oder Themen nicht immer sofort erkannt werden.
• Künstliche Intelligenz kann durch die Daten, mit denen sie trainiert wurde, vorgeprägt sein. Das führt unter Umständen zu einer Verzerrung der Suchergebnisse.
• Obwohl KI viele Datenquellen gleichzeitig analysieren kann, ist die Abdeckung nicht immer so umfassend wie bei klassischen Suchmaschinen.

Zukünftige Entwicklungen von KI-basierten Suchmaschinen

In der Zukunft wird es multimodale KI-Systeme geben, die nicht nur Text, sondern auch Bild- und Videoinhalte besser verarbeiten können. Durch den Einsatz von Echtzeit-Daten und die Verbindung mit weiteren Systemen wie dem Internet der Dinge (IoT) werden Suchmaschinen zunehmend als intelligente Assistenten fungieren, die "schlimmstenfalls" proaktiv Informationen liefern. Am Ende wird man auf das menschliche Denken womöglich ganz verzichten können und sich vielleicht gleich einen Chip implantieren können...

Bildquelle: Pexels (Tara Winstead)