AI时代生成式搜索对情报检索范式的影响与对策

摘要

目的/意义

生成式人工智能技术快速发展，对传统情报检索范式提出了根本性挑战。本研究旨在探讨生成式搜索技术对情报检索范式的影响机制。

方法/过程

本研究采用理论分析与案例研究相结合的方法，以Perplexity公司的Deep Research产品为典型案例，从信息发现机制、认知处理过程、工作流程模式3个维度分析生成式搜索的影响机理。

结果/结论

生成式搜索实现了从“信息发现”到“知识生成”的信息检索范式转变，重构了情报检索范式的理论基础和实践方法，推动情报分析师从信息处理专家向问题设计专家转变，建立以人机协同为核心的新型工作范式。针对生成式搜索带来的准确性和隐私等挑战，本文提出了技术融合、人才建设和风险管理等对策建议，为情报机构有效应用生成式人工智能技术提供参考。

关键词

生成式人工智能; 生成式搜索; 情报检索范式; Deep Research; 人机协同