本文研究了一个道德问题:“什么是好的搜索引擎?”由于搜索引擎是全球在线信息的守门人,因此他们在道德上做得很好。虽然互联网已有数十年历史了,但从跨学科角度来看,该主题仍未探索。本文提出了一种基于角色的新型方法,涉及四种搜索引擎行为类型的道德模型:客户仆人,图书馆员,记者和老师。它参考了信息检索的研究领域探索这些道德模型,并通过涉及COVID-19的全球大流行的案例研究。它还从搜索引擎开发的历史上,从1990年代的较早的努力到最近的大型基于语言模型的对话信息寻求系统的最新前景来反映出四种道德模型,从而扮演了诸如Google之类的既定网络搜索引擎的作用。最后,本文概述了考虑到现在和未来的法规以及对搜索引擎继续发展的考虑的考虑。本文应兴趣信息检索研究人员和对搜索引擎伦理感兴趣的其他人。
背景:提供实验室测试信息的网站数量正在快速增加,尽管报告资源的准确性有时值得怀疑。本研究的目的是评估 Google 搜索引擎在线可检索信息的质量。方法:以尿液分析、胆固醇和前列腺特异性抗原 (PSA) 作为关键词,查询 Google 搜索引擎。使用 Google Trends,在 5 年内评估用户的搜索趋势(随时间的兴趣)。两位审阅者对前三个或十个检索到的结果进行盲分析,并根据所有者或发布者的类型以及报告的 Web 内容的质量进行分类。结果:对所有三个考虑的测试的兴趣随着时间的推移不断增加。大多数 Web 内容所有者是编辑和/或出版团体(前 3 次和前 10 次点击的平均百分比分别为 35.5% 和 30.0%)。公共和卫生机构以及科学协会的代表性较低。在前 3 次和前 10 次点击中,发现引用来源占网页结果的 26.0% 到 46.7% 不等,而对于胆固醇,60% 的检索到的 Web 内容仅报告了作者的签名。结论:我们的研究结果证实了文献中其他研究的结果,表明在线 Web
在Landmark Antrust Case U.S.v。Google中,Google被指控通过支付设备制造商和Web浏览器来垄断互联网搜索市场,以使Google成为其产品上的默认搜索引擎。为了研究这些合同,我介绍了两侧搜索平台之间的新型竞争模型,其中之一是主导的。搜索算法“学习”并随着使用而改进,在消费者方面创建网络效果。平台从广告商那里赚取所有收入,并根据质量竞争消费者。默认会创建“推动”消费者向默认平台“推动”的切换成本。由于算法学习,即使是小的切换成本也可能具有显着的竞争效果。当主导平台的默认值涵盖了很大一部分搜索处理时,这会在大多数合理的条件下降低消费者福利。但是,落后平台狭窄的默认合同可以通过刺激竞争来提高福利。有限的默认合同也可能有助于促进进入。
2024 年 3 月 8 日 — 使用廉价 RC 元件的片上振荡器。(RC:±10%)。• 自动前导码生成。• 用于数据输入的施密特触发器。• 低待机电流。
摘要 搜索引擎(例如 Google 或 Yandex)通过向用户介绍当前和历史现象来塑造社会现实。然而,关于搜索引擎如何处理有争议的记忆的研究很少,这些记忆受到被称为记忆战争的本体论冲突的影响。在本文中,我们研究了搜索引擎如何传播与乌克兰大饥荒(1932-1933 年由苏联镇压政治在乌克兰引起的大饥荒)有关的记忆战争信息。为此,我们对四个搜索引擎(Bing、DuckDuckGo、Google 和 Yandex)进行了基于代理的审计,并检查了它们的顶级搜索结果如何代表乌克兰大饥荒和相关的记忆战争。我们的研究结果表明,搜索引擎优先考虑与记忆战争中的特定方面一致的对乌克兰大饥荒的解释,从而自己成为记忆战士。
摘要 背景 搜索引擎通常是患者获取药物信息的主要资源。然而,由于人工智能 (AI) 聊天机器人的引入,搜索引擎市场正在迅速变化。患者与聊天机器人互动对用药安全的影响在很大程度上仍未得到探索。 目的 探讨搜索引擎中集成的人工智能聊天机器人提供的答案的质量和潜在的安全问题。 方法 向 Bing copilot 询问了 10 个患者常见问题,这些问题涉及美国门诊市场上 50 种最常用的处方药。患者的问题涵盖了药物适应症、作用机制、使用说明、药物不良反应和禁忌症。使用 Flesch 阅读难易度评分评估聊天机器人答案的可读性。根据药学百科全书 drugs.com 中相应的患者药物信息评估完整性和准确性。在预先选择的一组不准确的聊天机器人答案上,医疗保健专业人员评估了如果患者遵循聊天机器人给出的建议,可能造成伤害的可能性和程度。结果在生成的 500 个聊天机器人答案中,根据 Flesch 阅读难易度评分,整体可读性表明答案难以阅读。聊天机器人答案的总体中位完整性和准确性分别为 100.0%(IQR 50.0–100.0%)和 100.0%(IQR 88.1–100.0%)。在 20 个聊天机器人答案中,专家发现 66%(95% CI 50% 至 85%)具有潜在危害。如果患者听从聊天机器人的建议,这 20 个聊天机器人答案中有 42%(95% CI 25% 至 60%)可能造成中度至轻度伤害,22%(95% CI 10% 至 40%)可能造成严重伤害甚至死亡。结论人工智能聊天机器人能够提供整体完整和准确的患者药物信息。然而,专家认为相当多的答案是不正确的或具有潜在危害的。此外,聊天机器人答案的复杂性可能会限制患者的理解。因此,医疗专业人士在推荐人工智能搜索引擎时应谨慎,直到出现更精确、更可靠的替代方案。
阿波罗艺术与科学学院 钦奈,古杜凡切里 摘要 AI 搜索引擎是一种使用人工智能技术(如机器学习、自然语言处理和预测分析)来提供更准确和更相关的搜索结果的搜索引擎。这些搜索引擎旨在了解用户搜索查询背后的意图并提供与该意图相匹配的结果,即使查询是用自然语言而不是使用特定关键字表达的。AI 搜索引擎的主要优势之一是它们能够提供更个性化的结果。通过分析用户行为和反馈,他们可以了解用户的偏好并提供根据他们的兴趣量身定制的搜索结果。然而,AI 搜索引擎也面临一些挑战。它们需要大量数据才能有效,而数据中的偏见会导致有偏见的搜索结果。人们还担心隐私和使用个人数据来训练 AI 搜索引擎使用的算法。AI 搜索引擎中存在几个当代问题,目前正在由研究人员、政策制定者和公众讨论和辩论。有几个人工智能搜索引擎的例子,包括 Google Search、Wolfram Alpha、Bing、Iris.ai、Yewno、Semantic Scholar、Microsoft Academic 和 OpenAI。
,但发现了其他拼写中的其他术语。例如,在搜索德国性别性别的反黑色Slur“ n*gerin”时,在视频中发现了“尼日利亚”一词。尽管两个关键字在拼写上相似,但含义上有很大差异。大概,Tiktok的搜索算法处理了原始的提示和“自动校正”搜索,这导致反黑泥浆与与尼日利亚有关的内容有害的关联,包括对原始可恶提示受害的黑人人的刻画。虽然拼写校正是搜索引擎中的常见实践,但通常通过通知用户使用标签,例如“显示结果”或“您是指搜索:”)来维护透明度。在此处检查的情况下,没有显示此类标签。
1.1 背景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5