Die neue Suchmaschine "Metaphor" setzt auf ein generatives Text-zu-Link KI-Modell. Mit dem alternativen Suchprinzip könnt ihr das Web neu entdecken.
1997 startete Google als Suchmaschine, mittlerweile ist der Name des Unternehmens synonym mit Online-Suche. Zwar existieren zahlreiche Alternativen am Markt, doch Google hat die eigene Such-Engine auch durch einen frühen Einsatz von Künstlicher Intelligenz auf Platz eins zementiert.
Um die eigene Relevanz zu sichern, bezieht Google immer neue Modalitäten in die Suche ein. KI-Modelle wie BERT oder MUM verbessern die Suchergebnisse, Kundenbindung gelingt durch Android-Smartphones, GMail oder YouTube.
Metaphor ist eine KI-gestützte Link-Autovervollständigung
Während Google KI-Modelle vorwiegend einsetzt, um Anfragen von Nutzenden besser zu verstehen und so passendere Suchergebnisse auszuspielen, setzt eine neue Suchmaschine des Start-ups Metaphor Systems auf einen anderen Ansatz.
Um den zu verstehen, taugt ein Vergleich mit OpenAIs GPT-3: Das große Sprachmodell sagt ausgehend von einer Text-Eingabe das nächste wahrscheinliche Wort voraus und vervollständigt so etwa Kurzgeschichten oder Übersetzungen.
Die Suchmaschine Metaphor setzt dagegen auf ein KI-Modell, das ausgehend von einer Text-Eingabe einen wahrscheinlich folgenden Link voraussagt.
It’s trained to predict the next *link* (similar to the way GPT-3 predicts the next *word*). You prompt it by writing a phrase that looks like it could end with a link:
— Metaphor (@metaphorsystems) November 10, 2022
Eine Suche mit Metaphor startet also mit einem Satz, der so strukturiert ist, dass er mit einem Link enden könnte. Metaphor gibt dann auf Knopfdruck passende Links aus. "Man kann es sich als eine Art Autovervollständigung vorstellen, bei der Metaphor nur mit Links antworten kann", heißt es auf der Webseite.
Suchen per Metaphor ist Prompt-Engineering
Suchanfragen an das generative Text-zu-Link KI-Modell sollten laut des Start-ups am besten mit einem Doppelpunkt oder mitten im Satz enden. Wer etwa einen Link zu einem DALL-E-Tutorial sucht, könnte "Hier ist ein tolles DALL-E-Tutorial:" schreiben. Wer Python-Tutorials sucht "Ich denke, der beste Weg, Python zu lernen, ist".
Alternativ lassen sich fiktive Dialoge oder Kurzgeschichten als Sucheingabe einsetzen. Das KI-Modell verwendet diese dann als Kontext für die Link-Vorhersage.
Wie genau Metaphor funktioniert, verrät das New Yorker Start-up bisher nicht. Es sagt lediglich, dass es auf selbst-überwachtes Lernen und einen eigenen Nearest Neighbor Index setzt.
Die Ähnlichkeit zu GPT-3, DALL-E 2 oder Stable Diffusion bedeutet auch, dass unterschiedliche Ergebnisse mit verschiedenen Text-Eingaben erreicht werden können - Prompt-Engineering für Suchmaschinen also.
Metaphors Stärke ist die kreativere Suche
Wer eine schnelle und korrekte Antwort auf seine Fragen bekommen möchte, kann sich aktuell noch nicht auf Metaphor verlassen. Auf die Frage nach der Hauptstadt Deutschlands steht an erster Stelle der Wikipedia-Eintrag zu Bonn, dann Frankfurt, dann Berlin. Weitere Beispiele dieser Art sind leicht zu finden. Hier wird schnell klar, dass Metaphor nicht mit Google konkurrieren kann.
Die Stärke von Metaphor liegt dagegen im Entdecken neuer Web-Inhalte: Die zahlreichen Modalitäten in der Suchanfrage führen in die Untiefen des Webs. Manchmal fühlt sich die Suche nach einer Zukunft an, in der intelligente Assistenten selbst zu obskuren Ideen thematisch passende Inhalte beisteuern können.
Wer Metaphor ausprobieren möchte, kann das nach Anmeldung per Discord-Account unter Metaphor.Systems tun.
