Una nueva publicación de blog de Pandu Nayak, Google Fellow y vicepresidente de Búsqueda, explica cómo la Búsqueda de Google usa MUM y BERT para brindar resultados de búsqueda más seguros.
Reflejos:
- Google está utilizando MUM para detectar mejor cuándo la consulta indica que un buscador está en crisis y comenzará a implementar estas mejoras en unas semanas.
- Google usa BERT para mejorar su comprensión de cuándo un buscador está buscando contenido explícito.
- El uso de BERT de esta manera ha reducido los «resultados impactantes inesperados» para los buscadores en un 30% en el último año, según Google.
Google usa MUM para servir mejor a los buscadores en crisis personal
“…las personas en crisis personales buscan en todo tipo de formas, y no siempre es obvio para nosotros que están en necesidad. Y si no podemos reconocer eso con precisión, no podemos codificar nuestros sistemas para mostrar los resultados de búsqueda más útiles”, escribió Nayak.
El uso del aprendizaje automático para mejorar su comprensión del lenguaje está ayudando a Google a detectar con mayor precisión cuándo los resultados de búsqueda deben incluir los números de teléfono de las líneas de crisis relevantes, por ejemplo.
«MUM puede comprender mejor la intención detrás de las preguntas de las personas para detectar cuándo una persona está en necesidad», explicó Nayak, y agregó que esto ayuda a Google a «mostrar de manera más confiable información confiable y procesable en el momento adecuado».
Google planea implementar estas mejoras en las próximas semanas.
Google ha reducido los impactantes resultados de búsqueda en un 30 % este año
Los resultados de búsqueda inesperados rara vez son una buena experiencia y, a veces, pueden ser dañinos y ocasionar angustia.
Es por eso que es esencial que Google pueda leer mejor la intención de cada buscador para que los resultados que se presentan se alineen con sus expectativas.
El modo SafeSearch permite a los buscadores filtrar resultados explícitos. Sin embargo, hay ocasiones en las que eso es exactamente lo que una persona podría estar buscando.
“BERT ha mejorado nuestra comprensión de si las búsquedas realmente buscan contenido explícito, lo que nos ayuda a reducir enormemente las posibilidades de encontrar resultados de búsqueda sorprendentes”, escribió Nayak.
Durante el año pasado, el uso de BERT de esta manera redujo los resultados «inesperados e impactantes» en un 30 %, reveló.
Según Nayak, BERT ha sido «especialmente eficaz para reducir el contenido explícito de las búsquedas relacionadas con el origen étnico, la orientación sexual y el género, que pueden afectar de manera desproporcionada a las mujeres y especialmente a las mujeres de color».
Google usará MUM para escalar la lucha contra el spam en varios idiomas
Google usa IA para reducir el spam y los resultados inútiles en varias ubicaciones.
Y en los próximos meses, pondrá a MUM a trabajar para escalar estas medidas de seguridad incluso donde tiene muy pocos datos de capacitación.
Esto es posible porque, como explicó Nayak, «cuando entrenamos un modelo MUM para realizar una tarea, como clasificar la naturaleza de una consulta, aprende a hacerlo en todos los idiomas que conoce».
Google aseguró a los buscadores que estos últimos cambios han sido y seguirán siendo probados rigurosamente, incluida la evaluación por parte de evaluadores de búsqueda manual.
Google promocionó la publicación a través de su cuenta @SearchLiaison:
Obtenga más información sobre cómo los sistemas de IA como BERT y MUM están ayudando y ayudarán a la Búsqueda de Google a brindar mejor a las personas información personal de apoyo en caso de crisis, así como a reducir aún más las posibilidades de obtener contenido explícito inesperado o spam en nuestros resultados: https://t.co/TMOIgKvx9e
— Google SearchLiaison (@searchliaison) 30 de marzo de 2022
Más por venir…
Fuente de la imagen: Shutterstock/metamorworks
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