Google इतना अजीब कब हो गया?
Google के नए AI “overviews” सर्च में उपयोगकर्ता के इरादे को गलत समझने, चिपचिपी pseudo-empathy देने, और कभी-कभी वही सही परिणाम पेज पर मौजूद होने के बावजूद आत्मविश्वास से गलत जवाब गढ़ने के लिए आलोचना झेल रहे हैं। टिप्पणीकार इसे Google search quality में व्यापक गिरावट का हिस्सा मानते हैं, जो ad incentives और “documents ढूँढने” से “AI से बात करने” की ओर झुकाव से प्रेरित है; और जब उपयोगकर्ता इन outputs को authoritative मानते हैं, तब असली जोखिम पैदा होता है। कई लोग alternatives आज़मा रहे हैं, precise text search के खोने पर अफ़सोस जता रहे हैं, और चेतावनी दे रहे हैं कि search जैसी मूल utilities में anthropomorphic chat responses trust, privacy, और bad advice की ज़िम्मेदारी को धुंधला कर सकते हैं.
AI Overviews इरादे को गलत समझ रहे हैं और थेरेपिस्ट जैसा व्यवहार कर रहे हैं
- कई रिपोर्ट्स में कहा गया है कि Google का AI overview साधारण टेक्स्ट क्वेरीज़ (कोट्स, गीत के बोल, मीम्स, भड़ास निकालने-जैसा टेक्स्ट) को व्यक्तिगत स्वीकारोक्ति मान लेता है।
- यह अक्सर जानकारी खोजने के बजाय सहानुभूति, सुरक्षा-संबंधी बातें, या रिश्तों पर सलाह देता है।
- कुछ लोगों को यह अजीब और दखल देने वाला लगता है, खासकर जब वे सिर्फ स्रोत टेक्स्ट ढूँढना चाहते थे।
- दूसरों को यह “मूर्खतापूर्ण” व्यवहार पुराने “googley” हास्य जैसा लगता है, या फिर वैसे ही मेल खाता है जैसे गैर-तकनीकी उपयोगकर्ता पहले से सर्च से बात करते हैं।
सर्च गुणवत्ता में गिरावट और exact match समस्याएँ
- मजबूत सहमति है कि क्लासिक search quality खराब हुई है: ज़्यादा ads, SEO slop, AI-generated pages, और कम high-signal results।
- exact text / quote search जो पहले काम करता था (lyrics, book passages, plagiarism checks) अब अविश्वसनीय है और अक्सर AI उसे बीच में ही रोक देता है।
- Boolean operators, quotes, date filters, और
site:अब कम प्रभावी या असंगत बताए जाते हैं।
Hallucinations, विश्वसनीयता, और LLM की सीमाएँ
- Gemini के कई उदाहरण हैं जहाँ वह आत्मविश्वास से तथ्यात्मक रूप से गलत जवाब देता है (sports standings, video contents, product availability, weather, आदि), जबकि सही जानकारी उसी SERP में दिख रही होती है।
- उपयोगकर्ता शिकायत करते हैं कि यह sources गढ़ लेता है, URLs गलत पढ़ता है, और चुनौती दिए जाने के बाद ही मानता है कि “मैंने यह बना दिया” या “मैं X तक पहुँच नहीं सकता।”
- एक बड़ा sub-thread इस पर बहस करता है कि क्या LLMs “समझते” हैं या सिर्फ tokens की भविष्यवाणी करते हैं; कुछ लोग इसकी अंतर्निहित सीमाओं (math, counting) पर ज़ोर देते हैं, जबकि दूसरे तर्क देते हैं कि आधुनिक models tools/reasoning modes के साथ reasoning कर सकते हैं।
उपयोगकर्ता अपेक्षाएँ: Search tool बनाम conversational agent
- “search as precise tool” चाहने वाले उपयोगकर्ताओं और “इसे इंसान की तरह पूछो” चाहने वाले उपयोगकर्ताओं के बीच तनाव।
- कुछ लोग कहते हैं कि Google “normies” के लिए सही ढंग से optimize कर रहा है, जो Star Trek-style assistant चाहते हैं।
- दूसरे कहते हैं कि उन्हें search box से थेरेपी या हल्की-फुल्की बातचीत नहीं चाहिए थी, बस ranked links और snippets चाहिए थे।
सामाजिक और मनोवैज्ञानिक चिंताएँ
- loneliness, parasocial relationships, और लोगों के LLMs को emotional support की तरह उपयोग करने पर लंबी चर्चा।
- चिंता है कि empathetic personas और hallucinations मिलकर vulnerable users को health, law, relationships जैसे गंभीर विषयों पर गुमराह कर सकते हैं।
- कुछ लोग सामाजिक प्रभावों से डरते हैं: जानकारी का dehumanization, मानव संपर्क का प्रतिस्थापन, और AI slop के ज़रिए manipulation।
व्यावसायिक प्रोत्साहन और product strategy
- कई लोग AI overviews को ad- और KPI-driven मानते हैं: users को Google पर बनाए रखना, token usage बढ़ाना, निवेशकों के सामने “AI-first” दिखाना।
- आलोचना यह है कि Google accuracy या UX के बजाय सस्ते, तेज़ models और A/B metrics को प्राथमिकता देता है; internal process और promotion dynamics को भी दोष दिया जाता है।
विकल्प और workaround
- सुझाए गए mitigations: AI छिपाने के लिए browser extensions, Google पर
udm=14/udm=webका उपयोग, या DDG, Kagi, Brave Search, Yandex, SearXNG पर स्विच करना। - अनुभव मिश्रित हैं: कुछ लोगों को alternatives बहुत बेहतर लगते हैं; दूसरे अपने यहाँ भी spam/AI-slop की समस्याएँ या कुछ backends को लेकर ethical चिंताएँ बताते हैं।