研究结果表明：AI搜索引擎在信息引用上更偏好冷门网站的内容

10月28日消息，自去年谷歌推出引发争议的“AI概览”（AI Overviews）功能后，公众已普遍认识到：人工智能驱动的搜索结果，和搜索引擎数十年来提供的传统链接列表有着显著区别。如今，一项新研究对这种差异进行了量化分析，发现AI搜索引擎更倾向于引用那些访问量较低、甚至在传统谷歌搜索前100名结果中都难觅踪迹的网站。

IT之家留意到，在一篇题为《生成式人工智能时代的网络搜索特征分析》（"Characterizing Web Search in The Age of Generative AI"）的预印本论文里，德国波鸿鲁尔大学（Ruhr University in Bochum）和马克斯・普朗克软件系统研究所（Max Planck Institute for Software Systems）的研究人员，把谷歌传统搜索结果同其AI概览（AI Overviews）、Gemini 2.5-Flash展开对比，同时还纳入了GPT-4o的网页搜索模式，以及“GPT-4o搭配搜索工具”（也就是只有当大语言模型判定需要外部信息时才调用网络搜索）的表现情况。

当然，这些差异并不代表AI生成的结果就必然“更差”。研究表明，依托GPT的搜索更偏向于将企业官网和百科类网站作为信息来源，并且几乎不会引用社交媒体上的内容。

一项依托大语言模型构建的分析工具表明，AI搜索结果中可被识别的“概念”数量，与传统搜索前十条结果的概念数量处于同一量级，这意味着二者在信息的细节丰富度、内容多样性以及新颖程度上的表现相差无几。不过研究人员也特别提到：“生成式AI引擎常常会对信息进行整合压缩，偶尔会略去一些次要或表述模糊的内容，而这些内容在传统搜索的结果里依旧能被找到。”这种差异在搜索词含义模糊的情况下（比如多个公众人物使用相同名字）会表现得更为明显，这时“传统搜索结果的信息覆盖范围会更具全面性”。

另一方面，AI搜索引擎也具备自身的优势——它们可以把通过预训练所获取的“内部知识”和引用网页里的信息融合起来。这一特点在“GPT-4o搭配搜索工具”的模式中体现得格外突出：这种模式往往不会提供任何外部引用链接，而是直接依据自身的训练数据来给出答案。

不过，这种对预训练数据的依赖在查询时效性高的信息时也可能变成弱点。研究人员用谷歌9月15日“实时热搜榜”里的关键词测试时，发现“GPT-4o 搭配搜索工具”常常给出“您能否提供更多详细信息？”这类回应，而不是主动去搜索最新的网络信息。