AI引擎的第二個組件是使用LLM數據來編寫對查詢的響應的算法。如果我讓AI引擎完成句子，“The Dog Run Up The…”，算法會檢查LLM，看看這個片段已經存在的頻率以及通常完成句子的單詞。然后，它向用戶提供統計上最有可能的下一個單詞。在這種情況下，“Hill”是典型的回答，而“casserole”不是。

 

一家試圖利用AI的公司可以從提問開始。例如，一家服裝公司可能會問：“男鞋的最新趨勢是什么？”然而，只要問這個問題，AI引擎就知道這家服裝公司正在考慮推出一款新產品，這是該公司希望對競爭對手隱瞞的信息。

 

對AI的一種更有效的使用是讓該公司上傳一些數據——客戶的反應或銷售歷史——然后要求AI引擎找到模式，并將它們與其LLM中的任何其他信息進行比較。然而，許多AI引擎會將上傳的公司數據添加到他們的LLM中，這樣來自另一家公司的人如果提出了完全正確的問題，就可以生成揭示這些數據的回應。盡管大多數AI公司都有政策和其他保護措施來防范這種數據泄露，但在最近的幾項研究中，60%-75%的公司已經宣布使用AI為非法，因為他們擔心這些保護措施不夠。(還有許多其他原因讓公司猶豫不決，但數據隱私始終位居榜首)

 

然而，并不是所有公司都擔心數據隱私。在咨詢公司NextAccess主持的一場討論中，一位與會者詢問如何故意將企業數據注入LLM，并提高這些數據在公開可用的AI算法中的使用。NextAccess是一家咨詢公司，為客戶提供建議，建議他們如何改進將產品推向市場并推動收入增長的戰略。

 

這個人經營著一家咨詢公司。如果有人向AI引擎提出問題，她的公司的數據將改善響應，她希望查詢者將她的公司視為智慧的來源，希望它能推動新的客戶互動。

 

將一家公司的智慧和品牌放在信息尋求者面前并不是一個新概念。搜索引擎優化是指使一家公司的網站更容易被谷歌等搜索引擎使用，從而使該公司的網頁鏈接出現在更多的谷歌查詢中。這種做法催生了一個由咨詢和技術公司組成的整個行業，這些公司可以幫助品牌設計自己的網站，以最大限度地提高對谷歌掃描工具的可見度。公司甚至可以付錢給谷歌，讓他們的網頁鏈接出現在相關查詢的頁面頂部。重要的是，這些“贊助商”搜索結果都有清晰的標記，這樣互聯網用戶就能知道哪些谷歌回復是基于有機內容，哪些是基于企業支付。

 

谷歌訓練我們所有人知道，其搜索引擎的結果不一定會給出正確的——甚至是最好的——答案。對于網絡搜索者來說，點擊多個鏈接搜索源網站已經成為一種正常的、意料之中的例行公事。

 

AI引擎的用戶目前有不同的期望。他們假設AI引擎正在提供可能的最佳答案。即使是已知的AI缺陷，如偏見和幻覺，在新的、更強大的AI引擎中也變得不那么頻繁了。用戶對AI準確性的信任正在增長。

 

額外收入的拉動是否會說服AI公司透露一些算法秘密，以創建一個AI引擎優化(AEO)行業，這樣公司就可以以一種特別容易讓AI公司連接到LLM的方式重新安排數據，并增加在對用戶查詢的AI響應中引用該公司的數據和品牌的可能性？AI引擎會向尋求出現在AI回復中的品牌提供付費植入(理想情況下是帶有贊助內容的標注)嗎？

 

AI用戶會有什么反應？他們會喜歡更相關、更具體的回應嗎？或者他們會質疑這家AI公司的客觀性和中立性？這些懸而未決的問題表明，AI既不同于以前的技術工具，因此還不確定它將走的道路。

 

到目前為止，我幾乎找不到關于一家公司如何將其內容強制放入LLM，并說服AI引擎使用該公司的數據(最好是引用來源)高于其他(同樣有用的)信息來源的建議。因此，我當然會問這些AI引擎，它們會受到什么影響來做到這一點。OpenAI的ChatGPT、谷歌的Gemini和Perplexity.ai都建議公司確保他們的內容結構正確、最新并得到可靠來源的支持，以增加他們的數據被包括在AI響應中的可能性。這些AI引擎都沒有定義它們如何判斷消息來源的可靠性。

 

Pplexity確實計劃很快推出一個基于廣告的AI引擎版本，明確區分其“客觀”回應和支付促銷費的公司贊助的回應。OpenAI已經有一個由私人實體使用預先選擇的數據構建的聊天機器人目錄，它計劃最終通過市場收費提供這些數據。這將需要用戶主動搜索特定的聊天機器人。谷歌使用Gemini來提高其在谷歌搜索、谷歌地圖和其他屬性中現有廣告的性能，因此它已經間接使用AI來突出一家公司的內容而不是其他公司的內容。

 

然而，這些回應都沒有就如何影響公開、開放、廣泛使用的AI引擎版本，以突出單個公司的數據和品牌提供實質性、可操作的指導。

 

敬請關注，這些AI公司打算走哪條路，最能保持用戶信任，同時讓公司有機會推廣自己的數據。這將是一次瘋狂的旅程。

 

 

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