Cercare sul web con la voce

Chiedere «che tempo farà domani» a un'IA che non esce mai dalla sua testa, significa invitarla a indovinare. Abbiamo collegato una vera ricerca web alla conversazione e abbiamo imparato che non tutti i modi di cercare sono uguali.

Rispondere correttamente, o rispondere velocemente

Un modello linguistico può rispondere a quasi tutto, anche quando non sa: questa è la trappola classica dell'IA conversazionale, una risposta sicura che a volte è solo una supposizione travestita da fatto. Per una domanda sul meteo del giorno, una notizia fresca o un tempo di viaggio, non c'è una scorciatoia onesta: bisogna andare a cercare l'informazione, non indovinarla da ciò che il modello ha imparato un dato giorno. Avevamo già un primo meccanismo di ricerca web collegato alla conversazione, ma mostrava i suoi limiti sulle domande a più fasi (un viaggio in più segmenti, una durata da ricomporre da diverse informazioni sparse). «Quanto tempo ci vuole per andare a Lione passando per Chambéry» richiede di cercare due tragitti, sommarli, e poi verificare che l'itinerario abbia un senso: il primo meccanismo spesso trattava questo come una singola domanda piatta, e la risposta ne risentiva. Il tipo di domanda che, ancora una volta, spinge a indovinare piuttosto che a cercare correttamente.

Cambiare motore per davvero

Siamo quindi passati a un motore di ricerca web progettato nativamente per questo tipo di utilizzo, piuttosto che un'estensione innestata a posteriori su un modello linguistico generalista. La differenza si sente soprattutto sulle domande composte: una richiesta di viaggio in più tappe non è più trattata come una domanda isolata, ma come un vero contesto di ricerca, con diverse fonti incrociate prima di rispondere. Il modello utilizzato per questo compito rimane configurabile lato server, senza dipendere da un identificatore fisso nel codice. Utile per cambiare versione non appena ne appare una migliore, senza riscrivere il circuito che la chiama.

Fonti, non affermazioni

Ogni risposta derivante da una ricerca web è accompagnata dalle fonti che l'hanno alimentata. Non è un dettaglio cosmetico: cambia la natura della risposta. XNeuronal non dice più semplicemente «domani pioverà», può dirti da dove proviene questa informazione, e tu mantieni la possibilità di verificare tu stesso se l'argomento lo merita. Una risposta utile può anche diventare una scheda memo consultabile in seguito, fonti incluse, piuttosto che perdersi nel flusso della conversazione una volta pronunciata la frase successiva. È questo meccanismo che trovi oggi nella ricerca web di XNeuronal.

Il confine tra ricordare e cercare

Questo lavoro ha anche chiarito un confine che era meglio non confondere mai: la memoria di XNeuronal ricorda ciò che tu gli dici, la ricerca web va a cercare ciò che tu non sai ancora. I due non devono mai sostituirsi l'uno all'altro: un fatto che hai menzionato non deve innescare una ricerca esterna inutile, e una domanda sull'attualità del giorno non deve mai essere indovinata da un vecchio ricordo mal aggiustato, anche recente, anche formulato con sicurezza. È una distinzione che sembra ovvia sulla carta, ma che bisogna mantenere a ogni turno di conversazione, domanda dopo domanda, senza mai lasciarla svanire.

Il compromesso che ci assumiamo: una ricerca web richiede strutturalmente più tempo di una risposta tratta dalla memoria immediata, perché bisogna effettivamente consultare il mondo esterno prima di rispondere. Preferiamo questo ritardo accettato a una risposta istantanea che avrebbe potuto essere falsa: meglio uno o due secondi in più che un meteo inventato con sfrontatezza.