NExT-Search: Rebuilding User Feedback Ecosystem for Generative AI Search

要約

生成AI検索は、複雑なクエリに対するエンドツーエンドの回答を提供し、複数のWebページの手動でユーザーの依存を減らすことにより、情報の検索を再構築しています。
ただし、このパラダイムは利便性を高めますが、従来のWeb検索の進化を歴史的に動作させたフィードバック駆動型の改善ループを混乱させます。
Web検索では、ドキュメントレベルで大規模で微調整されたユーザーフィードバック（クリック、滞留時間など）を収集することにより、ランキングモデルを継続的に改善できます。
対照的に、生成AI検索は、クエリ分解、ドキュメント検索、および回答生成にまたがるはるかに長い検索パイプラインを介して動作しますが、通常、最終回答に関する粗粒のフィードバックのみを受け取ります。
これにより、最終出力のユーザーフィードバックを特定のシステムコンポーネントに効果的にマッピングできないため、各中間ステージを改善してフィードバックループを維持することが困難になるため、フィードバックループの切断が導入されます。
この論文では、次世代の次世代パラダイムである次世代のパラダイムである次世代のパラダイムである次世代のパラダイムである次世代のパラダイムは、生成的なAI検索への細かいプロセスレベルのフィードバックを再導入することを想定しています。
Next-Searchは、2つの補完的なモードを統合します。ユーザーデバッグモードでは、エンゲージしたユーザーが重要な段階に介入できます。
Shadowユーザーモード。パーソナライズされたユーザーエージェントがユーザーの好みをシミュレートし、インタラクティブの少ないユーザーにAIアシストフィードバックを提供します。
さらに、これらのフィードバックシグナルをオンライン適応を通じてどのように活用できるかを想定しています。これにより、現在の検索出力がリアルタイムで洗練され、オフラインアップデートがあり、相互作用ログを定期的にクエリ分解、検索、および生成モデルに集約します。
生成AI検索パイプラインの重要な段階に対する人間の制御を回復することにより、Next-Searchは、人間のフィードバックとともに継続的に進化できるフィードバックが豊富なAI検索システムを構築するための有望な方向性を提供すると考えています。

要約(オリジナル)

Generative AI search is reshaping information retrieval by offering end-to-end answers to complex queries, reducing users’ reliance on manually browsing and summarizing multiple web pages. However, while this paradigm enhances convenience, it disrupts the feedback-driven improvement loop that has historically powered the evolution of traditional Web search. Web search can continuously improve their ranking models by collecting large-scale, fine-grained user feedback (e.g., clicks, dwell time) at the document level. In contrast, generative AI search operates through a much longer search pipeline, spanning query decomposition, document retrieval, and answer generation, yet typically receives only coarse-grained feedback on the final answer. This introduces a feedback loop disconnect, where user feedback for the final output cannot be effectively mapped back to specific system components, making it difficult to improve each intermediate stage and sustain the feedback loop. In this paper, we envision NExT-Search, a next-generation paradigm designed to reintroduce fine-grained, process-level feedback into generative AI search. NExT-Search integrates two complementary modes: User Debug Mode, which allows engaged users to intervene at key stages; and Shadow User Mode, where a personalized user agent simulates user preferences and provides AI-assisted feedback for less interactive users. Furthermore, we envision how these feedback signals can be leveraged through online adaptation, which refines current search outputs in real-time, and offline update, which aggregates interaction logs to periodically fine-tune query decomposition, retrieval, and generation models. By restoring human control over key stages of the generative AI search pipeline, we believe NExT-Search offers a promising direction for building feedback-rich AI search systems that can evolve continuously alongside human feedback.

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