Разбираем путь Сергея Брина от идей поиска и графов ссылок к эпохе генеративного ИИ: масштабирование, данные, оценка качества и риски.
Сергей Брин — один из сооснователей Google и исследователь по образованию, которого часто связывают с тем, как менялся поиск: от академических идей о графах и ссылках до системы, через которую люди ежедневно находят информацию. В публичной истории компании его имя неизбежно стоит рядом с PageRank и ранними решениями, где математика и инженерия превращались в продукт, рассчитанный на миллиарды запросов.
Самое заметное изменение последних лет — сдвиг ожиданий пользователей. Раньше поиск в основном «возвращал список ссылок», а дальше человек сам собирал картину из источников. Сейчас всё больше сценариев ориентированы на готовые ответы, подсказки, суммирование и диалоговые ассистенты — то есть на генерацию.
Если смотреть на это через призму пути Брина, становится понятнее преемственность: и классический поиск, и генеративный ИИ требуют аккуратной работы с сигналами качества, масштабирования инфраструктуры, оценки результатов и ответственности перед пользователем. Меняются методы (от ранжирования к генерации), но продуктовые вопросы остаются похожими: «Можно ли доверять результату?», «Насколько он полезен?», «Сколько это стоит системе?».
Дальше разберём принципы, которые связывают эволюцию поиска и генеративного ИИ: почему идеи вроде «авторитетности» и «сигналов» важны, как системы усложнялись, что означает ИИ «в масштабе», как измеряют качество моделей и какие риски возникают из-за данных.
Текст опирается на проверяемые факты из публичной истории Google и общие технические идеи из области информационного поиска и машинного обучения. Мы не будем гадать о внутренних решениях компаний, конфигурациях моделей или непубличных метриках — только о том, что можно обсуждать корректно и без домыслов.
Сергей Брин пришёл к поиску не как «интернет-предприниматель», а как человек с сильной математической базой и привычкой мыслить моделями. Учёба и исследовательская среда сформировали интерес к данным, вероятностному мышлению и к тому, как из разрозненных наблюдений строить работающие системы.
Ранний Google в этом смысле вырос из академического вопроса: можно ли измерять «значимость» в огромной сети связей и использовать это для ответов людям.
Проблема конца 1990‑х была не в нехватке информации, а в хаосе. Веб быстро разрастался, но оставался плохо организованным: страницы появлялись и исчезали, дублировались, обновлялись без правил. К этому добавлялись первые волны спама и манипуляций — люди уже понимали, что место в выдаче можно «выбить» хитростью.
Поисковикам не хватало надёжных признаков качества. Текст на странице легко подделать, мета-теги — тем более. Нужен был сигнал, который сложнее накрутить и который отражает доверие сообщества, а не самооценку автора страницы.
Пользователь почти никогда не просматривает тысячи результатов. Поэтому поиск на практике — это задача ранжирования: выбрать и упорядочить несколько самых полезных документов.
А ранжирование упирается в доверие: каким источникам верить, какой странице отдать предпочтение, как отделить «похоже на ответ» от «действительно ответ».
Именно здесь академический взгляд оказался решающим: вместо того чтобы пытаться «понять текст целиком», можно оценить авторитет страницы через структуру ссылок и поведение сети. Это перенос идеи из науки о графах и статистики в реальную инженерную систему.
Успех ранних поисковых подходов требовал редкой комбинации:
Этот переход — от теории к «грязной» реальности веба — подготовил почву для следующих шагов: поиск стал не просто каталогом, а постоянно улучшающейся системой, которая оценивает качество, доверие и полезность в масштабе.
Главная интуиция PageRank звучит почти бытово: ссылка — это «голос» за страницу. Но новизна была не в самой идее голосования (ссылки учитывали и раньше), а в том, как именно считать вес этих голосов.
Веб можно представить как огромную карту: страницы — это узлы, а ссылки — дороги между ними. Если на вас ссылаются многие, вы, вероятно, полезны. Но важнее другое: если на вас ссылается кто-то авторитетный, этот голос «весит» больше.
До PageRank поиск во многом опирался на то, что написано на странице: слова в тексте, заголовки, мета-теги. Это легко подделывать.
Граф ссылок сложнее «нарисовать» убедительно: чтобы выглядеть важным, нужно, чтобы на вас ссылались другие важные страницы — а это уже социальное подтверждение, встроенное в структуру веба.
PageRank можно представить как много раундов пересчёта:
Именно эта итеративность позволила получить устойчивую картину «авторитетности» по всему вебу, а не набор локальных догадок.
Подход не был волшебной таблеткой. Появился ссылочный спам и «фермы ссылок». Новые типы контента (например, социальные платформы и закрытые приложения) хуже выражают себя ссылками. А персонализация и намерение запроса требуют учитывать контекст пользователя и множество других сигналов — одного графа уже недостаточно.
В ранних версиях поисковика легко представить «одну главную формулу»: например, PageRank как показатель авторитетности страниц. Но как только поиск стал массовым продуктом, выяснилось: одного сигнала недостаточно.
Пользователь приходит не за «самой цитируемой» страницей, а за точным ответом в конкретном контексте — сейчас, на этом языке, с учётом намерения и даже устройства.
Современный поиск — это композиция сигналов. Помимо текста на странице учитываются поведенческие данные (как люди взаимодействуют с результатами), свежесть (важно ли «сегодня»), качество источника, география, формат (видео, инструкция, новость), технические признаки страницы и многое другое.
Эта эволюция похожа на работу редактора: он не выбирает материал только по «репутации автора», а взвешивает понятность, актуальность, пользу и доверие. Поиск делает то же самое — но автоматически и в масштабе.
Когда сигналов много, «магии» становится меньше, а дисциплины — больше. Качество поиска зависит от того, какие данные собираются, как они очищаются, и какими метриками команда определяет «хорошо» и «плохо».
Если метрика поощряет клики любой ценой, система начнёт продвигать заманчивые, но бесполезные результаты. Если метрика оценивает удовлетворённость, приходится точнее формулировать, что считать успешным поиском.
Чем сильнее оптимизировать на «самый вероятный лучший ответ», тем выше риск однообразия: одинаковые типы сайтов и мнений будут доминировать. Добавление разнообразия (по источникам, форматам, точкам зрения) может немного снизить среднюю релевантность для части запросов, зато повысить пользу для других — и уменьшить вероятность «тоннеля».
По мере того как запросы становятся длиннее и ближе к разговору («что выбрать для…», «почему не работает…»), поиск должен лучше понимать намерение и контекст. Это подталкивает систему сильнее опираться не на один мощный сигнал, а на ансамбль: смысл запроса, тип ответа, доверие к источнику и то, насколько результат закрывает задачу пользователя целиком.
Поиск долгое время решал задачу «найти страницу»: пользователь вводит запрос, получает список ссылок и сам собирает ответ. С генеративным ИИ ожидания сместились к формату «ответить здесь и сейчас» — прямо в интерфейсе, в связном тексте, с пояснениями и следующими шагами.
Новый продуктовый стандарт — не только ранжировать источники, но и сопровождать человека по пути: уточнить запрос, предложить структуру, подсветить варианты. Это меняет дизайн: вместо «10 синих ссылок» появляются диалоги, карточки, подсказки и краткие выжимки. Пользователь меньше «гуглит по цепочке» и чаще ожидает, что система сама задаст правильные уточняющие вопросы.
В практическом смысле LLM можно воспринимать как слой, который умеет:
Это не магия и не «база знаний внутри модели», а удобный механизм работы с языком: он хорошо упаковывает смысл, но не гарантирует фактологическую точность.
Генерация особенно полезна там, где пользователю важна форма результата:
В таких сценариях поиск остаётся опорой для источников, а генерация — слоем представления.
Риски тоже продуктовые: уверенные ошибки (галлюцинации), устаревшие сведения, «смешивание» источников и неочевидное происхождение фактов. Поэтому в интерфейсе критично показывать, откуда взялась информация, когда она актуальна, и как быстро перейти к первоисточникам — иначе доверие разрушается быстрее, чем растёт удобство.
Когда ИИ работает «в масштабе», речь не про красивую демо-версию, а про сервис, который выдерживает миллионы запросов в день, сохраняет предсказуемые задержки и не разоряет компанию счетами за вычисления.
У пользователя есть простое ожидание: ответ должен появиться почти мгновенно. Для поиска это часто десятки–сотни миллисекунд на принятие решения. Для генеративного ИИ «время до первого токена» и скорость генерации становятся такими же продуктовыми метриками, как точность.
Цена тоже измеряется конкретно: сколько стоит один ответ (CPU/GPU, память, сеть), и как эта стоимость растёт при пиковых нагрузках. Наконец, надёжность — это стабильность качества и доступности: модель не должна «плыть» от нагрузки, обновлений или необычных запросов.
Онлайн-инференс ограничен задержками и пропускной способностью: важно быстро обработать конкретный запрос здесь и сейчас. Офлайн-обучение — это долгие вычислительные циклы, доставка данных, контроль версий датасетов и воспроизводимость результатов. Ошибка в офлайне может стоить недель работы, а ошибка в онлайне — доверия пользователей.
Команды обычно комбинируют несколько подходов: кэширование частых запросов и промежуточных результатов, «ранняя остановка» (останавливать обработку, когда уже достаточно уверенности), уменьшение моделей и компромиссы в точности ради скорости. Часто добавляют маршрутизацию: простые запросы отправляются в более лёгкую модель, сложные — в более сильную.
Проверки безопасности, фильтры, дополнительные источники знаний и перегенерация ответов повышают качество и снижают риски, но почти всегда добавляют задержку и стоимость. Поэтому зрелые продукты заранее выбирают: где нужен максимальный контроль, а где допустимы упрощения — и фиксируют это в метриках SLA, бюджета на запрос и правилах деградации при пике нагрузки.
Генеративный ИИ «едет» на данных: модель учится не правилам, а статистическим закономерностям языка и поведения людей. Поэтому вопрос «что положили в обучение» почти всегда важнее вопроса «какая версия модели».
Для продуктовой команды это означает: стратегия данных — часть стратегии продукта.
Обычно смешивают несколько типов:
Сырые данные почти всегда содержат шум: дубликаты, спам, машинные переводы низкого качества, токсичность, фрагменты кода или таблиц, вырванные из контекста. Увеличивать объём без контроля — значит масштабировать ошибки.
Практики, которые дают быстрый эффект: очистка, дедупликация, фильтры по языку/качеству, удаление персональных данных, а также баланс доменов (чтобы один источник не «перекричал» остальные).
Даже если данные технически доступны, остаются риски:
Синтетика помогает закрыть дефицит разметки, сбалансировать редкие случаи и ускорить эксперименты (например, с новыми форматами инструкций). Но у неё есть сбои: модель может усиливать собственные ошибки, повторять шаблоны и терять связь с реальностью.
Лучший подход — смешивать синтетические примеры с «землёй» (реальными данными) и регулярно проверять, не уехало ли качество на живых сценариях.
Оценка генеративного ИИ отличается от классического поиска: здесь важен не только «правильный ответ», но и то, как он подан, насколько он уместен и безопасен. Поэтому качество почти всегда многомерное.
Ожидания зависят от типа запроса. Для «какая столица…» нужна безошибочная фактология. Для «помоги составить письмо» на первом месте полезность и тон. Для «сравни варианты» — полнота и честное обозначение ограничений.
Из-за этого одна цифра вроде accuracy вводит в заблуждение: модель может быть сильной в резюмировании, но слабой в точных фактах; убедительной по стилю, но склонной к выдумкам.
Обычно смотрят на несколько осей одновременно:
Важно заранее описать «идеальный ответ» для ключевых сценариев продукта — иначе оценка будет спором вкусов.
Человеческая оценка хорошо ловит нюансы (полезность, тон), но дорога и медленная, а разные оценщики могут расходиться.
Автоматические тесты (наборы вопросов, проверка цитирования, детекторы токсичности) быстрые и повторяемые, но часто пропускают «умные ошибки», когда ответ звучит уверенно, но неверен.
Практика: сначала — «гейт» из автоматических проверок, затем — выборочная человеческая разметка на критичных кейсах.
Реальное качество проявляется после релиза. Нужны каналы сигналов: жалобы, кнопки «полезно/неполезно», разбор негативных примеров, и обязательные A/B‑тесты на метриках удержания и успешности задач.
Отдельно полезно отслеживать долю ответов, где модель честно говорит «не знаю», и как это влияет на доверие — иногда это повышает качество продукта сильнее, чем попытка отвечать всегда.
Генеративный ИИ в продукте — это не только «умные ответы», но и новый класс рисков. Поисковые системы годами учились быть аккуратными с качеством, но генерация добавляет проблему: модель может звучать уверенно даже тогда, когда ошибается.
Поэтому безопасность — это не один фильтр, а набор практик на уровне данных, модели и интерфейса.
Самые частые проблемы выглядят так:
Важно считать риском не только «плохой текст», но и неправильные действия, к которым ответ может подтолкнуть пользователя (например, в медицине, финансах, праве).
Рабочая стратегия обычно многослойная:
Цитирование особенно важно, когда пользователю нужно проверить ответ: новости, научные факты, инструкции, юридические и медицинские темы, корпоративные знания.
Если продукт использует поиск + генерацию, хорошая практика — показывать ссылки на источники и явно отделять «факт из документа» от «обобщения модели».
Пользовательский текст должен быть ясным: что система может, а что — нет. Полезные формулировки:
Ответственный ИИ — это когда продукт заранее проектирует поведение в сложных случаях, а не «чинит» последствия после инцидентов.
Генеративный ИИ хорошо пишет и объясняет, но сам по себе он не гарантирует актуальность и точность. Поэтому на практике его часто «стыкуют» с поиском: сначала система находит релевантные источники, а затем модель формирует ответ, опираясь на найденные фрагменты.
Этот подход обычно называют RAG (retrieval-augmented generation) — «генерация с подстановкой контекста».
Вместо того чтобы просить модель «вспомнить» всё из своей обучающей выборки, продукт делает два шага:
Поиск: подобрать документы, абзацы, справки, записи в базе знаний.
Генерация: собрать из этих материалов понятный ответ, иногда с краткими цитатами или ссылками.
Пользователь получает не просто текст, а текст, который можно проверить.
В хороших интерфейсах это разделение видно явно: где-то выводятся источники, где-то — подсветка фрагментов, а где-то — пометки вроде «основано на найденных документах». Такая прозрачность снижает риск путаницы, когда уверенный тон воспринимается как гарантия истины.
Для команды это ещё и инструмент диагностики: если ответ слабый, можно понять — проблема в качестве поиска, в подборе контекста или в том, как модель переписала найденное.
Когда тема меняется каждый день (курсы, релизы, регуляторные требования), поиск даёт модели «свежую память»: индекс обновился — и ответы начинают учитывать новые факты без переобучения. В корпоративных сценариях это особенно важно для внутренних политик и документации.
Главный принцип: меньше свободы там, где нужна точность. Система ограничивает модель найденными фрагментами, просит отвечать только из контекста и добавляет проверяемые элементы — цитаты, ссылки, даты.
Если источников не хватает, лучше честно сказать «не найдено в документах» и предложить уточнение запроса, чем «додумывать».
История перехода от поиска к генеративному ИИ полезна не «биографией», а подходом к продукту: сначала формулируется ценность для пользователя, затем — измеримость, и только потом выбираются модели и инфраструктура.
Сформулируйте конкретную работу, которую пользователь хочет сделать: «найти ответ с источником», «составить письмо», «сравнить варианты». Для каждой задачи заранее выберите 1–2 ведущие метрики (например, доля успешных сессий, время до ответа, процент ответов с корректной ссылкой) и 2–3 защитные (ошибки фактов, жалобы, отказы).
Если метрика не меняется — это сигнал, что проблема не в модели, а в сценарии, данных, подсказке, интерфейсе или ожиданиях.
У генеративных систем цена растёт вместе с контекстом, частотой запросов и сложностью пайплайна. Сразу определите:
Практичный ориентир: у вас должен быть понятный план «что отключаем первым», когда нагрузка или расходы выходят за рамки.
Генерация не «допиливается один раз». Нужен конвейер: логирование, разметка, офлайн-оценки, A/B‑тесты, выпуск улучшений. Сделайте фидбэк простым (кнопки «полезно/неполезно», причины, быстрый репорт) и привяжите его к типам ошибок: фактология, инструкции, тон, безопасность.
Пользовательский опыт часто выигрывает не от идеальной генерации, а от честного поведения при неуверенности:
Если вы хотите быстро проверить такие сценарии на практике (например, собрать прототип ассистента с RAG и понятными фолбэками), удобно использовать TakProsto.AI: это vibe-coding платформа для российского рынка, где веб/серверные/мобильные приложения собираются из чата. Для продуктовых экспериментов полезны планирование (planning mode), снапшоты и откаты, а также экспорт исходников (типичный стек — React на фронтенде, Go + PostgreSQL на бэкенде, Flutter для мобайла). Отдельный плюс для корпоративных кейсов — размещение в России и работа с локализованными open source LLM, без отправки данных за пределы страны.
Чтобы углубиться, добавьте в бэклог чтение и внутренние заметки в /blog: про метрики качества, дизайн фидбэка и управление стоимостью инференса.
История Сергея Брина в этой теме хорошо показывает эволюцию мышления: сначала — математическая идея о том, как «собрать смысл» из структуры веба (граф ссылок), затем — инженерная реальность больших продуктов, где качество определяется сотнями сигналов, и наконец — генеративные модели, которые не просто находят, а формулируют ответ.
Если PageRank помог упорядочить хаос страниц, то генеративный ИИ пытается упорядочить хаос знаний: собрать контекст, сделать вывод и выдать понятную формулировку. Но цена ошибки здесь выше — потому что ответ звучит уверенно.
«Сделать модель умнее» недостаточно. На практике масштабирование ИИ — это работа с тремя вещами одновременно:
Успешный продукт чаще выигрывает не «самой большой моделью», а дисциплиной вокруг неё.
Если хотите углубиться, логичное продолжение — один из этих материалов:
Потому что в его «пути» хорошо видна преемственность между классическим поиском и генеративным ИИ: работа с сигналами качества, масштабирование инфраструктуры, измеримость результата и ответственность перед пользователем.
Меняются методы (ранжирование → генерация), но ключевые вопросы остаются: можно ли доверять ответу, насколько он полезен и сколько стоит системе.
PageRank добавил к текстовым признакам графовый сигнал доверия: ссылка трактуется как голос, а «вес» голоса зависит от авторитетности ссылающейся страницы.
Практический эффект — стало сложнее продвигать мусор только за счёт подгонки текста и мета-тегов.
Потому что в вебе текст легко подделать: ключевые слова, заголовки и мета-теги можно «накрутить».
Ссылочный граф обычно отражает более «социальное» подтверждение: чтобы выглядеть значимым, нужно получать ссылки от других значимых узлов (хотя и этот сигнал со временем научились атаковать).
Итеративно: сначала всем страницам назначают примерно равную «важность», затем страницы передают часть своей важности тем, на кого ссылаются, и так много раз, пока значения почти не перестанут меняться.
В результате получается глобальная оценка авторитетности, а не набор локальных догадок.
Потому что пользовательские задачи разнообразны: нужна релевантность к запросу, свежесть, география, формат, техническое качество страницы, доверие к источнику и т. д.
В итоге поиск становится ансамблем сигналов и моделей, где важно не «одна формула», а данные, метрики и компромиссы (например, релевантность vs. разнообразие).
Формат ожиданий: вместо «дай ссылки» пользователь чаще хочет готовый ответ, резюме, план действий, уточняющие вопросы и диалог.
Это меняет интерфейс и продуктовую ответственность: ошибка в связном ответе воспринимается сильнее, чем «не та ссылка» в выдаче.
Сильна в языковых задачах: перефразировать запрос, объяснить, структурировать, резюмировать, предложить следующие шаги.
Но это не гарантия фактологической точности: модель может звучать уверенно и при этом ошибаться, поэтому часто нужна опора на источники и проверки.
Основные риски:
Снизить риск помогают ссылки на первоисточники, отказ при неуверенности и ограничения на то, «из чего» модель отвечает.
Это про реальные ограничения продакшена: задержки, стоимость на запрос (CPU/GPU, память, сеть), надёжность и предсказуемость качества под нагрузкой.
Красивое демо может работать секунды и дорого, но массовый продукт должен держать SLA и бюджет при миллионах запросов.
RAG (retrieval-augmented generation) — это связка:
Так ответы становятся более проверяемыми: можно показать источники и отделить «факт из документа» от «обобщения модели».
