À medida que as eleições nos EUA se aproximam, os motores de busca de IA enfrentam enormes desafios e informações precisas e confiáveis são cruciais. O editor do Downcodes levará você a entender as estratégias e a atuação da Perplexity AI, Google e OpenAI no enfrentamento dessa guerra de informação, bem como as oportunidades e riscos que cada um enfrenta.
À medida que as eleições nos EUA se aproximam, os motores de busca de IA enfrentam um grande teste. Neste momento importante, as principais empresas de tecnologia estão trabalhando arduamente para fornecer informações precisas e confiáveis para abordar preocupações sobre desinformação e “alucinações” de conteúdo gerado por IA.
Em meio a esta competição, a Perplexity AI está atraindo a atenção com seu novo AI Election Center. A plataforma fornece atualizações em tempo real, combinando dados da Associated Press e uma parceria com o Democracy Works, um site de orientação eleitoral sem fins lucrativos. Os usuários simplesmente inserem seu código postal para obter informações detalhadas sobre o candidato, medidas eleitorais e respostas a perguntas relacionadas. Durante o teste, o repórter inseriu vários códigos postais na área de Nova Jersey e as informações exibidas eram basicamente precisas.
Ao contrário do Perplexity, o Google e o OpenAI se comportam com mais cautela ao lidar com consultas relacionadas a eleições. O Google restringe informações relacionadas às eleições em seu site e aplicativos Gemini, e os usuários que fazem perguntas recebem uma resposta moderada, mas ineficaz, dizendo-lhes que não podem fornecer informações sobre eleições e figuras políticas. O ChatGPT Search da OpenAI também adota uma abordagem conservadora, recomendando diretamente aos usuários que verifiquem fontes de notícias como a Associated Press ou a Reuters para obter informações sobre as últimas pesquisas.
No entanto, Perplexity pretende responder a questões relacionadas com eleições da forma mais abrangente possível. Embora as fontes da sua informação sejam claras, a qualidade das fontes é por vezes surpreendente. Por exemplo, ao perguntar “qual o papel que os estados do campo de batalha desempenharam no resultado final”, a Perplexity citou o Times of India da Índia como uma das suas fontes. Os repórteres descobriram que a Perplexity cometeu erros em seus dados de pesquisas no estado, levantando questões sobre a precisão de suas fontes. A Perplexity respondeu dizendo que seria mais cuidadosa na avaliação e seleção de fontes relacionadas às eleições nos EUA.
Além disso, a Perplexity disse que priorizará fontes apartidárias e verificadas de fatos na resposta às perguntas dos usuários, com o objetivo de fornecer pelo menos 7 a 8 fontes por pergunta relacionada às eleições, a fim de verificar informações cruzadas. No entanto, algumas informações ainda dependem de uma única fonte, como dados sobre estados decisivos e votos eleitorais.
Embora o Perplexity supere seus concorrentes em termos de transparência de citações de fontes, a precisão de sua cobertura em tempo real ainda precisa ser vista. Se o Perplexity conseguir conquistar a confiança dos usuários, poderá mudar a forma como os eleitores obtêm informações eleitorais e forçar a OpenAI e o Google a mudarem suas cautelas existentes. No entanto, este processo também apresenta riscos elevados: quaisquer erros graves podem ter consequências irreversíveis para estas empresas.
Em suma, a IA desempenha um papel cada vez mais importante na aquisição de informação, mas a precisão e a fiabilidade ainda precisam de ser continuamente melhoradas. Ao buscarem informações abrangentes, as grandes empresas também devem prestar atenção à precisão e confiabilidade da fonte de informação para que possam realmente agregar valor aos usuários e evitar impactos negativos. O editor do Downcodes continuará atento aos desenvolvimentos neste campo.