Google AI Overviews w Polsce – rewolucja w wyszukiwaniu czy zagrożenie dla wydawców?

Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki znajdujemy informacje w internecie. Nowa funkcja Google dotarła właśnie do Polski, wywołując zarówno entuzjazm użytkowników, jak i obawy branży wydawniczej. Analizujemy pełen obraz tego przełomowego rozwiązania i jego potencjalnych konsekwencji.

Wprowadzenie: Cicha rewolucja w polskim internecie

Google wprowadził do Polski jedną z najbardziej znaczących zmian w swojej wyszukiwarce od lat. AI Overviews, bo o tej funkcji mowa, oficjalnie zadebiutowało na polskim rynku , kilka miesięcy po premierze w Stanach Zjednoczonych. Funkcja wykorzystuje zaawansowane modele sztucznej inteligencji do generowania kompleksowych podsumowań na podstawie wielu źródeł internetowych, prezentując je bezpośrednio na górze wyników wyszukiwania.

Jak potwierdził Piotr Zalewski, rzecznik Google w Polsce, technologia ta stanowi element szerszej strategii firmy zmierzającej do głębszej integracji sztucznej inteligencji z podstawowymi produktami koncernu. „AI Overviews to kolejny krok w ewolucji wyszukiwarki, mający na celu zapewnienie użytkownikom szybszego dostępu do wartościowych informacji,” podkreślił w oficjalnym komunikacie.

Choć z perspektywy przeciętnego użytkownika zmiana może wydawać się niewielka, w istocie stanowi ona fundamentalną transformację w sposobie funkcjonowania wyszukiwarki. Po raz pierwszy na tak szeroką skalę Google nie tylko indeksuje i szereguje istniejące treści, ale aktywnie tworzy nowe podsumowania na podstawie znalezionych informacji. Ta zmiana paradygmatu budzi fascynację, ale również niepokój w branży wydawniczej, która zastanawia się nad długofalowymi konsekwencjami dla ruchu internetowego i modeli biznesowych opartych na przychodach z reklam.

Historia implementacji AI w wyszukiwarce Google

Wprowadzenie AI Overviews nie jest nagłą zmianą, lecz kulminacją wieloletniego procesu integracji sztucznej inteligencji z usługami Google. Warto prześledzić tę ewolucję, aby lepiej zrozumieć kontekst obecnych zmian:

2011-2013: Knowledge Graph – Pierwsza poważna próba Google wyjścia poza prosty model wyszukiwania. Knowledge Graph prezentował bezpośrednie odpowiedzi na proste zapytania faktograficzne, bazując na ustrukturyzowanej bazie wiedzy.

2015: RankBrain – Google zaczął stosować uczenie maszynowe do lepszego rozumienia intencji wyszukiwań użytkowników, szczególnie przy zapytaniach formułowanych po raz pierwszy.

2018: BERT – Przełomowy model językowy pozwalający lepiej rozumieć kontekst słów w zapytaniach. BERT stanowił fundamentalny krok w kierunku bardziej „ludzkiego” rozumienia języka przez algorytmy.

2020-2021: MUM (Multitask Unified Model) – Bardziej zaawansowany model AI, zdolny do jednoczesnego przetwarzania tekstu, obrazów i wielu języków, umożliwiający bardziej złożone rozumienie zapytań.

2023: Bard/Gemini – Google wprowadził swojego chatbota AI jako odpowiedź na ChatGPT, początkowo jako odrębny produkt.

2024: AI Overviews – Integracja możliwości generatywnej AI bezpośrednio z główną wyszukiwarką, najpierw w USA (maj), następnie stopniowo w innych krajach, w tym w Polsce .

„AI Overviews to naturalna ewolucja długofalowej strategii Google,” wyjaśnia dr Marcin Korczyński, ekspert analizy danych z SGH. „Firma od lat dąży do tego, by użytkownicy mogli otrzymywać odpowiedzi na swoje pytania tak szybko i dokładnie, jak to możliwe. Generatywna AI stanowi przełom, który umożliwił realizację tej wizji na niespotykaną dotąd skalę.”

Technologia stojąca za Google AI Overviews

AI Overviews bazuje na najnowszej generacji dużych modeli językowych (LLM) rozwijanych przez Google. Technologia ta wywodzi się z rodziny modeli Gemini, które firma zaprezentowała jako odpowiedź na rozwiązania konkurencji, w szczególności ChatGPT firmy OpenAI. Modele te zostały specjalnie dostosowane do zadania, jakim jest synteza informacji z wielu źródeł przy jednoczesnym zachowaniu neutralności i precyzji.

Proces generowania podsumowań przebiega w kilku etapach. Najpierw algorytm analizuje zapytanie użytkownika, oceniając jego złożoność i wieloaspektowość. Następnie wyszukiwarka identyfikuje najbardziej wiarygodne i relewantne źródła informacji na dany temat. W trzecim kroku model analizuje znalezione treści, wyodrębniając kluczowe fakty, opinie i perspektywy. Na końcu generowane jest spójne podsumowanie, które zawiera odniesienia do oryginalnych źródeł.

Co istotne, AI Overviews znacząco różni się od wcześniejszych rozwiązań stosowanych przez Google, takich jak featured snippets (wyróżnione fragmenty). O ile te ostatnie zazwyczaj prezentowały fragmenty pojedynczej strony internetowej, o tyle AI Overviews tworzy nową treść poprzez syntezę informacji z wielu źródeł. Ponadto, podczas gdy wyróżnione fragmenty pojawiały się głównie przy zapytaniach faktograficznych, AI Overviews koncentruje się na złożonych, wielowątkowych kwestiach.

„Technologia ta stanowi przełom w automatycznym przetwarzaniu informacji na tak dużą skalę,” twierdzi dr Agnieszka Nowak, ekspertka ds. AI z Politechniki Warszawskiej. „Model musi nie tylko zrozumieć kontekst pytania, ale również dokonać syntezy często sprzecznych informacji, zachowując przy tym neutralność i jasność przekazu.”

Zabezpieczenia przeciw dezinformacji

Kluczowym aspektem technologicznym, który warto omówić głębiej, jest system zabezpieczeń przed generowaniem nieprawdziwych informacji. Google implementuje wielowarstwowy system weryfikacji:

• Porównywanie wielokrotnych źródeł – informacje potwierdzone przez wiele wiarygodnych źródeł mają większe szanse na włączenie do podsumowania
• System oceny wiarygodności źródeł – wewnętrzne algorytmy Google oceniają autorytetywność domen
• Filtrowanie treści sprzecznych – gdy źródła zawierają sprzeczne informacje, algorytm albo prezentuje oba stanowiska, albo wstrzymuje się od generowania podsumowania
• Ciągłe uczenie się na błędach – zespół ludzkich recenzentów analizuje przykłady błędnych podsumowań, co pozwala doskonalić model

„Walka z dezinformacją to jedno z największych wyzwań przy wdrażaniu generatywnej AI w wyszukiwarce,” wyjaśnia Jakub Kaczmarek, inżynier zajmujący się uczeniem maszynowym. „Pomimo wszystkich zabezpieczeń, system nadal nie jest doskonały, dlatego Google stara się zachować transparentność co do źródeł i ogranicza stosowanie AI Overviews do przypadków, gdy ryzyko dezinformacji jest minimalne.”

Kiedy i jak Google wykorzystuje AI Overviews

Google zaprojektował AI Overviews tak, aby pojawiało się selektywnie – tylko przy określonych typach zapytań. Funkcja ta jest najbardziej widoczna przy:

1. Złożonych zapytaniach informacyjnych – np. „Jak wpływa dieta śródziemnomorska na obniżenie ryzyka chorób serca?”
2. Pytaniach wymagających porównania – np. „Jaka jest różnica między leasing a kredyt na samochód?”
3. Kwestiach bez jednoznacznej odpowiedzi – np. „Czy sztuczna inteligencja zagraża miejscom pracy?”
4. Zapytaniach wymagających syntezy wielu źródeł – np. „Jakie są najlepsze strategie inwestowania długoterminowego?”

Analiza działania wyszukiwarki po wprowadzeniu nowej funkcji w Polsce wykazała, że AI Overviews nie pojawia się przy:

• Prostych zapytaniach faktograficznych (np. „Kiedy urodził się Fryderyk Chopin?”)
• Zapytaniach transakcyjnych (np. „Kup iPhone 15”)
• Zapytaniach lokalnych (np. „Restauracje blisko mnie”)
• Zapytaniach wymagających aktualnych danych (np. „Pogoda na jutro”)

Praktyczne przykłady z polskiej wyszukiwarki

Na polskim rynku już można zaobserwować ciekawe przykłady działania AI Overviews:

Przykład 1: Zapytanie o złożoną kwestię zdrowotną Przy zapytaniu „jak rozpoznać pierwsze objawy cukrzycy typu 2” Google generuje kompleksowe podsumowanie zawierające najczęstsze objawy, grupy ryzyka oraz zalecenia dotyczące diagnostyki, z odniesieniami do źródeł medycznych.

Przykład 2: Porównanie produktów finansowych Dla zapytania „różnice między IKE a IKZE” podsumowanie AI prezentuje klarowne zestawienie obu form oszczędzania na emeryturę, uwzględniając aspekty podatkowe, limity wpłat i warunki wypłaty.

Przykład 3: Kontrowersyjny temat społeczny Przy zapytaniu „argumenty za i przeciw energii jądrowej w Polsce” generowane jest zrównoważone podsumowanie prezentujące główne punkty obu stron debaty, z odniesieniami do różnorodnych źródeł.

Wizualnie AI Overviews wyróżnia się na stronie wyników wyszukiwania. Podsumowanie pojawia się w wyraźnie oddzielonej sekcji na górze strony, z wyraźnym oznaczeniem „AI Overviews” w lewym górnym rogu. Pod wygenerowanym tekstem znajdują się odnośniki do źródeł wykorzystanych przy tworzeniu podsumowania, co ma zapewnić transparentność i możliwość weryfikacji przedstawionych informacji.

„Staramy się, aby AI Overviews pojawiało się tylko wtedy, gdy rzeczywiście wnosi wartość dodaną dla użytkownika,” wyjaśnia Michał Kowalczyk, inżynier Google pracujący przy projekcie. „Nasz algorytm nieustannie uczy się identyfikować sytuacje, w których kompleksowe podsumowanie jest pomocne, a kiedy lepiej przedstawić tradycyjne wyniki wyszukiwania.”

Korzyści dla użytkowników

Wprowadzenie AI Overviews niesie ze sobą znaczące korzyści dla użytkowników wyszukiwarki, szczególnie przy poszukiwaniu złożonych informacji. Przede wszystkim funkcja ta pozwala zaoszczędzić czas – zamiast przeglądać wiele stron internetowych w poszukiwaniu odpowiedzi, użytkownik otrzymuje przystępne podsumowanie bezpośrednio w wynikach wyszukiwania.

Badania przeprowadzone przez Google na rynku amerykańskim, gdzie funkcja działa od kilku miesięcy, wykazały, że użytkownicy doceniają przede wszystkim:

• Kompleksowość informacji – 78% ankietowanych uznało, że AI Overviews zapewnia bardziej całościowy obraz tematu niż pojedyncze wyniki wyszukiwania.
• Oszczędność czasu – 82% użytkowników stwierdziło, że funkcja pozwala im szybciej dotrzeć do potrzebnych informacji.
• Wielość perspektyw – 71% doceniło możliwość zapoznania się z różnymi punktami widzenia na kontrowersyjne tematy.
• Przystępność – 65% użytkowników uznało, że podsumowania prezentują złożone zagadnienia w bardziej zrozumiały sposób.

Wpływ na dostępność informacji

Szczególnie istotnym, a często pomijanym aspektem AI Overviews jest potencjalna demokratyzacja dostępu do informacji. Badania przeprowadzone przez Uniwersytet Stanforda wykazały, że generowane automatycznie podsumowania mogą być szczególnie korzystne dla:

• Osób z ograniczoną znajomością tematu – podsumowania używają prostszego języka niż specjalistyczne artykuły
• Osób z trudnościami poznawczymi – uproszczona struktura ułatwia przyswajanie złożonych informacji
• Użytkowników z ograniczonym dostępem do internetu – podsumowania ładują się szybciej i wymagają mniej danych niż pełne strony internetowe
• Osób uczących się języka polskiego – generowane streszczenia często używają bardziej standardowego języka niż oryginalne źródła

„Technologia ta może mieć szczególnie pozytywny wpływ na osoby, które normalnie miałyby trudności z wydobyciem potrzebnych informacji z wielu złożonych źródeł,” zauważa dr Małgorzata Wróblewska, badaczka dostępności cyfrowej. „Jednocześnie kluczowe jest, aby Google zapewniło, że generowane podsumowania są wolne od ukrytych uprzedzeń i reprezentują różnorodne perspektywy.”

Pierwsze reakcje polskich użytkowników również wydają się pozytywne. W mediach społecznościowych pojawiają się komentarze doceniające nową funkcję, szczególnie przy złożonych zapytaniach.

„Szukałam informacji o różnicach między różnymi metodami inwestowania w nieruchomości i byłam pozytywnie zaskoczona przejrzystym podsumowaniem, które pokazało mi Google,” pisze Agnieszka z Krakowa na forum dyskusyjnym. „Zaoszczędziłam sporo czasu, a jednocześnie otrzymałam odnośniki do stron, gdzie mogłam pogłębić interesujące mnie aspekty.”

Obawy wydawców treści

O ile użytkownicy z entuzjazmem przyjmują nową funkcję, o tyle wydawcy treści internetowych patrzą na rozwój sytuacji z rosnącym niepokojem. Główną obawą jest potencjalny spadek ruchu organicznego, gdy użytkownicy będą mogli znaleźć odpowiedzi na swoje pytania bezpośrednio w wynikach wyszukiwania, bez konieczności klikania w linki do stron źródłowych.

Doświadczenia z rynku amerykańskiego sugerują, że obawy te nie są bezpodstawne. Według danych firmy analitycznej SimilarWeb, witryny specjalizujące się w treściach informacyjnych i poradnikowych odnotowały średni spadek ruchu organicznego o 7-12% w pierwszych miesiącach po wprowadzeniu AI Overviews w USA. Szczególnie dotknięte zostały serwisy z kategorii zdrowia, finansów i poradników technologicznych.

Analiza sektorowa wpływu na ruch

Bardziej szczegółowa analiza danych z USA pokazuje zróżnicowany wpływ na poszczególne sektory:

Kategoria treści	Średnia zmiana ruchu organicznego	Najbardziej dotknięte typy stron
Zdrowie i medycyna	-10,5%	Strony z informacjami o objawach i samodiagnostyce
Finanse osobiste	-8,7%	Porównywarki produktów finansowych, kalkulatory
Technologia	-7,3%	Recenzje produktów, porównania urządzeń
Edukacja	-6,2%	Encyklopedyczne artykuły, materiały edukacyjne
Kulinaria	-4,1%	Strony z podstawowymi przepisami
Turystyka	-2,6%	Informacje o popularnych atrakcjach
Wiadomości lokalne	+0,8%	Reportaże, analizy lokalne
Treści niszowe/eksperckie	+1,5%	Pogłębione analizy, specjalistyczne poradniki

„To potencjalnie egzystencjalne zagrożenie dla wielu wydawców internetowych,” ocenia Tomasz Wiśniewski, redaktor naczelny jednego z popularnych polskich portali poradnikowych. „Przez lata inwestowaliśmy w tworzenie wartościowych treści, które odpowiadają na pytania użytkowników. Teraz Google wykorzystuje te treści do tworzenia własnych podsumowań, które mogą zatrzymać użytkownika na stronie wyników wyszukiwania.”

Szczególnie zaniepokojeni są wydawcy, których model biznesowy opiera się głównie na przychodach z reklam wyświetlanych na stronach. Spadek liczby odwiedzin przekłada się bezpośrednio na mniejsze wpływy reklamowe, co w dłuższej perspektywie może zagrozić rentowności wielu serwisów.

Reakcje polskiego rynku wydawniczego

Polski rynek mediów internetowych już zaczyna reagować na nową funkcję:

„To kolejny przykład, jak technologiczni giganci wykorzystują treści tworzone przez niezależnych wydawców do własnych celów,” mówi Katarzyna Kozłowska, przedstawicielka Związku Pracodawców Branży Internetowej IAB Polska. „Szczególnie niepokojące jest to, że Google nie konsultował z polskimi wydawcami wprowadzenia tej funkcji, ani nie zapewnił mechanizmów rekompensaty potencjalnych strat.”

Kilku dużych polskich wydawców rozważa już modyfikacje swoich strategii contentowych, koncentrując się na:

• Tworzeniu bardziej pogłębionych treści eksperckich
• Rozwijaniu treści audio i wideo
• Wzmacnianiu bezpośrednich relacji z czytelnikami poprzez newslettery i aplikacje
• Dywersyfikacji źródeł ruchu i przychodów

Stowarzyszenie Wydawców Internetowych wystosowało oficjalne pismo do polskiego oddziału Google, wyrażając zaniepokojenie potencjalnymi konsekwencjami wprowadzenia AI Overviews. W piśmie podkreślono konieczność uczciwego wynagradzania wydawców za wykorzystanie ich treści w generowanych podsumowaniach oraz zapewnienia, że użytkownicy nadal będą zachęcani do odwiedzania stron źródłowych.

Perspektywa Google

Google konsekwentnie odpiera zarzuty dotyczące potencjalnego negatywnego wpływu AI Overviews na ruch w witrynach wydawców. Firma podkreśla, że głównym celem nowej funkcji jest poprawa doświadczenia użytkowników, a nie zastąpienie oryginalnych treści.

„AI Overviews zostało zaprojektowane jako narzędzie pomocnicze, które ma zachęcać użytkowników do głębszego zapoznania się z tematem,” tłumaczy Piotr Zalewski z Google Polska. „Podsumowania zawierają odnośniki do źródeł, co ma kierować użytkowników do oryginalnych treści. W wielu przypadkach funkcja ta może nawet zwiększyć widoczność mniej znanych, ale wartościowych źródeł informacji.”

Google powołuje się również na dane z USA, które według firmy wskazują, że wpływ na ruch wydawców jest zróżnicowany i niejednoznaczny. Według wewnętrznych badań firmy, niektóre witryny faktycznie doświadczyły spadku ruchu, ale inne – szczególnie te oferujące pogłębione, eksperckie treści – odnotowały wzrost liczby odwiedzin.

Oficjalne stanowisko Google wobec wydawców

W odpowiedzi na obawy wydawców, Google opublikował serię wytycznych i zobowiązań:

1. Transparentność algorytmiczna – Firma zobowiązała się do większej przejrzystości w kwestii czynników wpływających na wybór źródeł do AI Overviews
2. Program partnerski dla wydawców – Google rozważa utworzenie specjalnego programu dla wydawców, których treści często służą jako źródła dla AI Overviews
3. Nowe narzędzia analityczne – W Search Console pojawią się nowe metryki pozwalające śledzić, jak często treści danej witryny są wykorzystywane w podsumowaniach AI
4. Mechanizmy kontroli dla wydawców – Google testuje rozwiązania pozwalające wydawcom na większą kontrolę nad tym, jak ich treści są wykorzystywane w AI Overviews

„Zdajemy sobie sprawę z obaw wydawców i traktujemy je poważnie,” zapewnia rzecznik Google. „Zależy nam na zdrowym ekosystemie internetu, w którym twórcy wartościowych treści są odpowiednio wynagradzani za swoją pracę. Będziemy monitorować sytuację i wprowadzać niezbędne korekty.”

Na pytanie o potencjalne wynagrodzenie dla wydawców, których treści są wykorzystywane w AI Overviews, Google pozostaje jednak ostrożny. Firma podkreśla, że obecnie koncentruje się na zapewnieniu odpowiedniego kierowania użytkowników do źródeł poprzez linki, nie wspominając bezpośrednio o modelach finansowych.

Szerszy kontekst AI w wyszukiwarkach

Google AI Overviews wpisuje się w szerszy trend integracji sztucznej inteligencji z wyszukiwarkami internetowymi. Konkurenci Google’a również intensywnie rozwijają podobne rozwiązania. Microsoft Bing już wcześniej wprowadził funkcję „AI-powered answers”, która działa na podobnej zasadzie. Wyspecjalizowane wyszukiwarki oparte na AI, takie jak Perplexity.ai czy You.com, zyskują na popularności, oferując od razu pełne odpowiedzi generowane przez AI zamiast tradycyjnych list linków.

Porównanie rozwiązań AI w różnych wyszukiwarkach

Wyszukiwarka	Rozwiązanie AI	Główne cechy	Dostępność w Polsce
Google	AI Overviews	Podsumowania przy złożonych zapytaniach, linki do źródeł	Tak
Microsoft Bing	AI-powered answers	Interaktywne odpowiedzi, możliwość zadawania pytań uzupełniających	Tak, częściowa
Perplexity.ai	AI search	Pełne odpowiedzi z cytowaniami, możliwość dalszej konwersacji	Tak, pełna
You.com	YouChat	Integracja chatbota z wynikami wyszukiwania	Tak, pełna
DuckDuckGo	DuckAssist	Ograniczone podsumowania z Wikipedii	Tak, pełna
Neeva	Neeva AI	Podsumowania z cytowaniami i możliwość konwersacji	Nie

„Jesteśmy świadkami fundamentalnej zmiany paradygmatu wyszukiwania internetowego,” uważa dr Marek Nowak z Uniwersytetu Warszawskiego, specjalizujący się w technologiach cyfrowych. „Przez ponad dwie dekady wyszukiwarki internetowe działały na tej samej zasadzie – indeksowały istniejące treści i kierowały użytkowników do innych stron. Teraz stają się aktywnymi twórcami treści, agregującymi i syntetyzującymi informacje.”

Eksperci branżowi przewidują, że w ciągu najbliższych 2-3 lat dojdzie do głębokiej transformacji ekosystemu wyszukiwania internetowego. Prawdopodobnie zobaczymy dalszą konwergencję tradycyjnych wyszukiwarek z asystentami opartymi na AI, oferującymi coraz bardziej zaawansowane i spersonalizowane odpowiedzi.

Wyszukiwanie przyszłości

Analiza trendów sugeruje, że przyszłość wyszukiwania może przynieść:

• Multi-modalne wyszukiwanie – integrację tekstu, obrazów, dźwięku i wideo w jednym zapytaniu i odpowiedzi
• Kontekstowe, spersonalizowane wyniki – uwzględniające historię wyszukiwań, lokalizację i preferencje użytkownika
• Interaktywne wyszukiwanie konwersacyjne – gdzie użytkownik może prowadzić dialog z wyszukiwarką, doprecyzowując zapytanie
• Integrację z rzeczywistością rozszerzoną – gdzie wyniki wyszukiwania będą nakładane na rzeczywisty świat (np. poprzez smart okulary)

Ta transformacja będzie miała daleko idące konsekwencje dla specjalistów SEO i content marketingu. Tradycyjne podejście do optymalizacji treści pod kątem słów kluczowych będzie ustępować miejsca strategiom koncentrującym się na budowaniu autorytatywności w konkretnych dziedzinach i tworzeniu unikalnych, wartościowych treści, których nie da się łatwo zastąpić automatycznie generowanymi podsumowaniami.

Aspekty prawne i etyczne

Wprowadzenie AI Overviews rodzi również istotne pytania natury prawnej i etycznej. Jednym z kluczowych problemów jest kwestia praw autorskich do treści wykorzystywanych przy generowaniu podsumowań. W przeciwieństwie do tradycyjnych wyników wyszukiwania, które jedynie odsyłają do oryginalnych źródeł, AI Overviews aktywnie przetwarza i transformuje treści stworzone przez wydawców.

W Unii Europejskiej sytuację komplikuje Dyrektywa o prawie autorskim na jednolitym rynku cyfrowym, która przyznaje wydawcom prasowym prawo do wynagrodzenia za wykorzystanie ich treści przez platformy cyfrowe. Nie jest jednak jasne, czy i w jakim zakresie przepisy te mają zastosowanie do podsumowań generowanych przez AI.

Aspekty prawne w kontekście polskim i europejskim

Sytuacja prawna w Polsce ma szczególny kontekst ze względu na implementację unijnych przepisów:

„Polski ustawodawca implementował Dyrektywę DSM w sposób, który teoretycznie powinien zapewnić wydawcom prawo do wynagrodzenia za wykorzystanie ich treści,” wyjaśnia dr hab. Piotr Wasilewski, specjalista prawa własności intelektualnej z Uniwersytetu Warszawskiego. „Problem polega na tym, że przepisy nie były tworzone z myślą o generatywnej AI, więc ich zastosowanie w kontekście AI Overviews może być przedmiotem sporów prawnych.”

Europejski Akt w sprawie Sztucznej Inteligencji (AI Act), który wejdzie w życie w najbliższych latach, również może wpłynąć na funkcjonowanie AI Overviews. Akt ten klasyfikuje systemy AI ze względu na poziom ryzyka i nakłada na nie różne wymogi w zakresie transparentności i nadzoru ludzkiego.

„Google prawdopodobnie będzie musiał dostosować AI Overviews do wymogów AI Act, szczególnie w zakresie transparentności algorytmicznej i wyjaśnialności,” przewiduje mec. Aleksandra Auleytner, specjalistka prawa nowych technologii. „Może to oznaczać konieczność dokładniejszego informowania o tym, jak wybierane są źródła i generowane podsumowania.”

Kwestie etyczne i wiarygodność informacji

Równie istotne są kwestie związane z wiarygodnością generowanych podsumowań. Modele językowe, nawet te najbardziej zaawansowane, czasami popełniają błędy lub generują tzw. „halucynacje” – przekonująco brzmiące, ale nieprawdziwe informacje. Google twierdzi, że wprowadził liczne zabezpieczenia minimalizujące ryzyko takich błędów, ale problemu nie da się całkowicie wyeliminować.

„Każdy system bazujący na generatywnej AI narażony jest na ryzyko tzw. 'halucynacji’,” wyjaśnia prof. Aleksandra Przegalińska, filozofka i badaczka AI. „Szczególnie problematyczne jest to w kontekście wyszukiwarki, której użytkownicy są przyzwyczajeni do wysokiego poziomu zaufania. Niewykryte błędy w podsumowaniach AI mogą prowadzić do rozprzestrzeniania się dezinformacji na szeroką skalę.”

Organizacje konsumenckie i watchdogi medialne apelują o większą transparentność w zakresie działania algorytmów odpowiedzialnych za AI Overviews. Szczególnie istotna jest kwestia kryteriów, według których wybierane są źródła wykorzystywane do generowania podsumowań. Istnieje obawa, że bez odpowiedniej przejrzystości, system może nieświadomie wzmacniać określone narracje lub punkty widzenia.