Search Still Matters: Information Retrieval in the Era of Generative AI

要約

目的: 情報検索 (IR、検索とも呼ばれる) システムは現代では至る所に普及しています。
大規模言語モデル (LLM) に基づく生成型人工知能 (AI) の出現は、IR プロセスにどのように適合しますか?
プロセス: この視点では、IR プロセスの動機、考慮事項、結果という文脈での生成 AI の使用について、そのようなシステムの学術的利用に焦点を当てて考察します。
結論: IR の使用を動機付ける、単純なものから複雑なものまで、多くの情報ニーズがあります。
このようなシステムのユーザー、特に学者は、検索の権威性、適時性、および文脈化に懸念を抱いています。
LLM は IR プロセスを支援する機能を提供する可能性がありますが、検索システムの継続的な必要性とその改善のための研究は依然として不可欠です。

要約(オリジナル)

Objective: Information retrieval (IR, also known as search) systems are ubiquitous in modern times. How does the emergence of generative artificial intelligence (AI), based on large language models (LLMs), fit into the IR process? Process: This perspective explores the use of generative AI in the context of the motivations, considerations, and outcomes of the IR process with a focus on the academic use of such systems. Conclusions: There are many information needs, from simple to complex, that motivate use of IR. Users of such systems, particularly academics, have concerns for authoritativeness, timeliness, and contextualization of search. While LLMs may provide functionality that aids the IR process, the continued need for search systems, and research into their improvement, remains essential.

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