Quando o Google ficou tão estranho?

Artigo original ↗ Discussão no Hacker News ↗

As novas “visões gerais” de IA do Google na busca estão sendo criticadas por interpretar mal a intenção do usuário, oferecer uma pseudoempatia melosa e às vezes alucinar respostas erradas com confiança, mesmo quando resultados corretos estão na mesma página. Comentadores veem isso como parte de uma deterioração mais ampla da qualidade da busca do Google, impulsionada por incentivos de anúncios e por uma mudança de “encontrar documentos” para “conversar com uma IA”, com riscos reais quando os usuários tratam essas respostas como autoridade. Muitos estão experimentando alternativas, lamentando a perda da busca por texto exato e alertando que respostas antropomórficas em utilitários centrais como a busca podem confundir confiança, privacidade e responsabilidade por maus conselhos.

Visões gerais de IA interpretando mal a intenção e agindo como terapeuta

  • Muitos relatos de a visão geral de IA do Google tratar consultas em texto simples (aspas, letras de músicas, memes, texto de desabafo) como confissões pessoais.
  • Muitas vezes responde com empatia, discurso de segurança ou conselhos sobre relacionamento em vez de recuperar informações.
  • Alguns acham isso assustador e invasivo, especialmente quando só queriam localizar o texto de origem.
  • Outros veem esse comportamento “bobo” como um humor old-school “googley”, ou como algo alinhado a como usuários não técnicos já falam com a busca.

Queda na qualidade da busca e problemas de correspondência exata

  • Há um forte consenso de que a qualidade clássica da busca piorou: mais anúncios, lixo de SEO, páginas geradas por IA e menos შედეგados de alto sinal.
  • A busca por texto exato / aspas que antes funcionava (letras, trechos de livros, checagens de plágio) agora é pouco confiável e muitas vezes é interceptada pela IA.
  • Operadores booleanos, aspas, filtros de data e site: são relatados como menos eficazes ou inconsistentes.

Alucinações, confiabilidade e limitações dos LLMs

  • Inúmeros exemplos de o Gemini responder com confiança com respostas factualmente erradas (classificação de esportes, conteúdo de vídeos, disponibilidade de produtos, clima etc.), mesmo quando a informação correta está visível no mesmo SERP.
  • Usuários reclamam que ele fabrica fontes, lê URLs errado e só admite “eu inventei isso” ou “não consigo acessar X” depois de ser contestado.
  • Há um grande subfio debatendo se LLMs “entendem” ou apenas preveem tokens; alguns enfatizam limites inerentes (matemática, contagem), outros argumentam que modelos modernos podem raciocinar quando usados com ferramentas/modos de raciocínio.

Expectativas do usuário: ferramenta de busca vs agente conversacional

  • Tensão entre usuários de “busca como ferramenta precisa” e usuários de “pergunte como se fosse uma pessoa”.
  • Alguns argumentam que o Google está otimizando corretamente para “normies” que querem um assistente estilo Star Trek.
  • Outros dizem que nunca quiseram terapia ou conversa fiada de uma caixa de busca, apenas links ranqueados e trechos.

Preocupações sociais e psicológicas

  • Discussão extensa sobre solidão, relacionamentos parasociais e pessoas usando LLMs como apoio emocional.
  • Preocupações de que personas empáticas somadas a alucinações possam induzir em erro usuários vulneráveis em temas sérios (saúde, direito, relacionamentos).
  • Alguns temem efeitos sociais: desumanização da informação, substituição da interação humana e manipulação via lixo de IA.

Incentivos de negócio e estratégia de produto

  • Muitos veem as visões gerais de IA como movidas por anúncios e KPIs: manter usuários no Google, aumentar o uso de tokens, sinalizar “AI-first” para investidores.
  • Há críticas de que o Google prioriza modelos baratos e rápidos e métricas de A/B em vez de precisão ou UX; processos internos e dinâmicas de promoção são apontados como culpados.

Alternativas e contornos

  • Mitigações sugeridas: extensões de navegador para ocultar IA, usar udm=14/udm=web no Google, ou mudar para DDG, Kagi, Brave Search, Yandex, SearXNG.
  • Experiências mistas: alguns acham as alternativas muito melhores; outros observam seus próprios problemas de spam/lixo de IA ou preocupações éticas sobre certos backends.