21 sep. 2025·8 min
Sergey Brins resa: från sökalgoritmer till generativ AI
Utforska Sergey Brins väg från tidiga Google-sökalgoritmer till dagens generativa AI, med nyckelidéer om skalning, produktpåverkan och öppna frågor.
Utforska Sergey Brins väg från tidiga Google-sökalgoritmer till dagens generativa AI, med nyckelidéer om skalning, produktpåverkan och öppna frågor.
Sergey Brins berättelse är viktig inte för kändisskap eller företagsanekdoter, utan för att den spårar en rak linje från klassiska sökproblem (hur hittar man det bästa svaret på öppna webben?) till de frågor team ställs inför nu med modern AI (hur genererar man hjälpsamma svar utan att tappa korrekthet, snabbhet eller förtroende?). Hans arbete ligger i skärningspunkten mellan algoritmer, data och system—precis där sök och generativ AI möts.
Det här är en konceptdriven genomgång av milstolpar: hur idéer som PageRank förändrade relevans, hur maskininlärning tyst ersatte handbyggda regler, och varför deep learning förbättrade språkförståelse. Det är inte skvaller, intern dramatik eller en rubriklista. Målet är att förklara varför dessa skiften spelade roll och hur de formade produkterna folk använder.
Generativ AI blir “i skala” när den måste fungera som sök: miljontals användare, låg latens, förutsägbara kostnader och jämn kvalitet. Det innebär mer än en smart modell-demos. Det inkluderar:
I slutet bör du kunna koppla sökeran till dagens chattliknande produkter, förstå varför hämtning och generering smälter samman, och låna praktiska principer för produktteam—mätning, relevans, systemdesign och ansvarsfull utrullning—som gäller i båda världarna.
Sergey Brins väg in i sök började inom akademin, där kärnfrågorna inte handlade om att “bygga en webbplats” utan om att hantera informationsöverflöd. Innan Google blev ett företag var Brin djupt involverad i datavetenskaplig forskning som spände över databassystem, datamining och informationsåtervinning—discipliner som handlar om hur man lagrar enorma mängder data och återger användbara svar snabbt.
Brin studerade matematik och datavetenskap som kandidat och fortsatte senare med forskarstudier på Stanford, ett nav för forskning kring webben i större skala. Forskare brottades redan då med problem som låter bekanta idag: rörig data, osäker kvalitet och glappet mellan vad folk skriver och vad de faktiskt menar.
Sök i slutet av 1990-talet drevs i hög grad av nyckelordsmatchning och grundläggande rankningssignaler. Det fungerade när webben var mindre, men försämrades när sidorna multiplicerades—och när skapare lärde sig manipulera systemet. Vanliga utmaningar var:
Den motiverande idén var enkel: om webben är ett jättestort bibliotek behövs mer än textmatchning för att ranka resultat—du behöver signaler som speglar trovärdighet och betydelse. Att organisera webbens information krävde metoder som kunde sluta sig till användbarhet från själva webben struktur, inte bara från orden på en sida.
Dessa tidiga forskningsprioriteringar—mäta kvalitet, motstå manipulation och fungera i extrem skala—lade grunden för senare skiften inom sök och AI, inklusive maskininlärningsbaserad rankning och så småningom generativa angreppssätt.
Sök har ett enkelt mål: när du skriver en fråga ska de mest användbara sidorna hamna högst upp. I slutet av 1990-talet var det svårare än det låter. Webben exploderade och många tidiga sökmotorer byggde i hög grad på vad en sida själv sa—text, nyckelord och metataggar. Det gjorde resultaten lätta att manipulera och ofta frustrerande.
Sergey Brin och Larry Pages kärninsikt var att betrakta webbens länkstruktur som en signal. Om en sida länkar till en annan ger den en sorts “röst”. Inte alla röster är lika: en länk från en välansedd sida bör räknas mer än en länk från en obskyr sådan.
Konceptuellt mäter PageRank betydelse genom att fråga: vilka sidor refereras av andra viktiga sidor? Denna cirkulära fråga blir en matematisk rankning räknad i webbskala. Resultatet var inte “svaret” på relevans—men det blev en kraftfull ingrediens.
Det är lätt att överskatta PageRank som hela hemligheten bakom Googles tidiga framgång. I praktiken är rankning ett recept: algoritmer kombinerar många signaler (textmatchning, färskhet, plats, hastighet med mera) för att förutsäga vad en person faktiskt vill ha.
Och incitamenten är röriga. Så fort rankning spelar roll följer spam—länkfarmar, keyword stuffing och andra trick som ser relevanta ut utan att vara hjälpsamma. Sökalgoritmer blev ett pågående, adversariellt spel: förbättra relevans, upptäck manipulation och justera systemet.
Webben förändras, språket förändras och användarnas förväntningar förändras. Varje förbättring skapar nya kantfall. PageRank avslutade inte sök—det flyttade fältet från enkel nyckelordsmatchning mot modern informationsåtervinning, där relevans kontinuerligt mäts, testas och förfinas.
En smart rankningsidé räcker inte när din “databas” är hela webben. Det som gjorde tidig Google annorlunda var inte bara relevans—det var förmågan att leverera den relevansen snabbt och konsekvent för miljontals användare samtidigt.
Sök i internet-skala börjar med crawling: upptäcka sidor, återbesöka dem och hantera en web som aldrig slutar förändras. Sen kommer indexering: att omvandla rörigt, varierat innehåll till strukturer som kan frågas på millisekunder.
I liten skala kan du behandla lagring och beräkning som ett enmaskinsproblem. I stor skala blir varje val en systemavvägning:
Användare upplever inte sökkvalitet som ett rankningsvärde—de upplever det som en resultatsida som laddas nu, varje gång. Om system ofta fallerar, om resultat time-outar eller om färskheten ligger efter, ser till och med utmärkta relevansmodeller dåliga ut i praktiken.
Därför är engineering för drifttid, graceful degradation och konsekvent prestanda oskiljaktigt från rankning. Ett något mindre “perfekt” resultat levererat pålitligt på 200 ms kan slå ett bättre som anländer sent eller intermittenta.
I skala kan du inte bara “skicka” en uppdatering. Sök beror på pipelines som samlar signaler (klick, länkar, språkmodeller), kör utvärderingar och rullar ut förändringar gradvis. Målet är att upptäcka regressioner tidigt—innan de påverkar alla.
Ett bibliotekskatalog antar att böcker är stabila, kuraterade och långsamma att ändra. Webben är ett bibliotek där böcker skriver om sig själva, hyllor flyttas och nya rum dyker upp hela tiden. Internet-skala sök är maskineriet som håller en användbar katalog för den rörliga måltavlan—snabb, pålitlig och kontinuerligt uppdaterad.
Tidiga sökrankningar lutade tungt mot regler: om en sida har rätt ord i titeln, om den länkas ofta, om den laddar snabbt osv. Dessa signaler var viktiga—men att bestämma hur mycket varje signal skulle väga var ofta ett hantverk. Ingenjörer kunde finjustera vikter, köra experiment och iterera. Det fungerade, men nådde en gräns när webben (och användarnas förväntningar) exploderade.
"Learning to rank" låter ett system lära sig vad bra resultat är genom att studera många exempel.
Istället för att skriva en lång checklista med rankningsregler matar du modellen med många tidigare sökningar och utfall—vilka resultat användare valde, vilka de snabbt lämnade, och vilka sidor mänskliga granskare bedömde som hjälpsamma. Med tiden blir modellen bättre på att förutsäga vilka resultat som bör stå högre.
En enkel analogi: istället för att en lärare skriver en detaljerad sittplan för varje lektion, observerar läraren vilka arrangemang som leder till bättre diskussioner och justerar automatiskt.
Denna förskjutning tog inte bort klassiska signaler som länkar eller sidkvalitet—den förändrade hur de kombinerades. Det “tysta” var att, från en användares perspektiv, sökrutan såg likadan ut. Internt flyttade tyngdpunkten från handskrivna poängformler till modeller tränade på data.
När modeller lär sig från data blir mätning vägledande.
Team förlitar sig på relevansmått (svarar resultaten på frågan?), online A/B-testning (förbättrar en förändring verkligt användarbeteende?) och mänsklig återkoppling (är resultaten korrekta, säkra och användbara?). Nyckeln är att behandla utvärdering som kontinuerlig—eftersom vad folk söker efter och vad som är “bra” hela tiden förändras.
Notera: specifika modellupplägg och interna signaler varierar över tid och är inte offentliga; viktigast är mindsetet: lärande system backade av rigorös testning.
Deep learning är en familj av metoder byggda på flerlagrade neurala nätverk. Istället för att handkoda regler (”om frågan innehåller X, höj Y”) lär sig dessa modeller mönster direkt från stora mängder data. Det skiftet betydde mycket för sök eftersom språk är stökigt: folk stavar fel, antyder kontext och använder samma ord för olika saker.
Traditionella rankningssignaler—länkar, ankare, färskhet—är kraftfulla, men de förstår inte vad en fråga försöker uppnå. Deep learning-modeller är bra på att lära representationer: att omvandla ord, meningar och till och med bilder till täta vektorer som fångar betydelse och likhet.
I praktiken möjliggjorde det:
Deep learning är inte gratis. Träning och servering av neurala modeller kan vara dyrt och kräver specialiserad hårdvara och noggrann engineering. De behöver också data—rena etiketter, klicksignaler och utvärderingsset—för att undvika att lära felaktiga genvägar.
Förklarbarheten är en annan utmaning. När en modell ändrar rankning är det svårare att enkelt förklara varför den föredrog resultat A framför B, vilket komplicerar felsökning och förtroende.
Den största förändringen var organisatorisk, inte bara teknisk: neurala modeller slutade vara sidoprojekt och blev en del av vad användare uppfattar som “sökkvalitet”. Relevans berodde i allt större utsträckning på lärda modeller—mätta, itererade och levererade—snarare än enbart manuell signalfinslipning.
Klassisk sök-AI handlar mest om rankning och prediktion. Givet en fråga och ett set sidor förutsäger systemet vilka resultat som är mest relevanta. Även när maskininlärning ersatte handgjorda regler förblev målet liknande: tilldela poäng som “bra match”, “spam” eller “hög kvalitet” och sortera.
Generativ AI ändrar utdata. Istället för att välja från befintliga dokument kan modellen producera text, kod, sammanfattningar och till och med bilder. Det innebär att produkten kan svara i ett enda svar, skriva ett mail eller skapa ett kodstycke—användbart, men fundamentalt annorlunda än att returnera länkar.
Transformers gjorde det praktiskt att träna modeller som uppmärksammar relationer över hela meningar och dokument, inte bara närliggande ord. Med tillräcklig träningsdata lär sig dessa modeller breda språkmönster och resonemangsliknande beteenden: parafrasering, översättning, följa instruktioner och kombinera idéer över ämnen.
För stora modeller leder ofta mer data och beräkningskraft till bättre prestanda: färre uppenbara misstag, starkare formuleringar och bättre instruktionsefterlevnad. Men avkastningen är inte oändlig. Kostnader ökar snabbt, datakvalitet blir en flaskhals och vissa fel försvinner inte bara genom att göra modellen större.
Generativa system kan “hallucinera” fakta, reflektera bias i träningsdata eller styras till att producera skadligt innehåll. De kämpar också med konsekvens: två liknande prompts kan ge olika svar. Jämfört med klassisk sök skiftar utmaningen från “rankade vi bästa källan?” till “kan vi säkerställa att det genererade svaret är korrekt, grundat och säkert?”
Generativ AI känns magisk i en demo, men att köra den för miljontals (eller miljarder) förfrågningar är lika mycket ett matte- och driftsproblem som ett forskningsproblem. Här gäller många lärdomar från sökeran—effektivitet, tillförlitlighet och hänsynslös mätning.
Träning av stora modeller är i grunden en fabrikslinje för matrisoperationer. “I skala” betyder ofta flottor av GPUs eller TPUs, sammankopplade i distribuerad träning så tusentals chips agerar som ett system.
Det introducerar praktiska begränsningar:
Servering skiljer sig från träning: användare bryr sig om svarstid och konsekvens, inte toppresultat på en benchmark. Team balanserar:
Eftersom modellbeteende är probabilistiskt är övervakning inte bara “är servern uppe?”. Det handlar om att spåra kvalitetsdrift, nya felmodeller och subtila regressioner efter modell- eller promptuppdateringar. Det inkluderar ofta manuella granskningsloopar plus automatiska tester.
För att hålla kostnader rimliga förlitar sig team på komprimering, distillation (lära en mindre modell att efterlikna en större) och dirigering (skicka enkla frågor till billigare modeller och eskalera vid behov). Dessa är de otrendiga verktyg som gör generativ AI livskraftig i riktiga produkter.
Sök och chatt ser ofta ut som konkurrenter, men är bättre förstådda som olika gränssnitt optimerade för olika användarmål.
Klassisk sök är optimerad för snabb, verifierbar navigering: “Hitta bästa källan för X” eller “Ta mig till rätt sida.” Användare förväntar sig flera alternativ, kan skanna titlar snabbt och bedöma trovärdighet med kända ledtrådar (utgivare, datum, utdrag).
Chatt är optimerad för syntes och utforskning: “Hjälp mig förstå”, “Jämför”, “Skriv ett utkast” eller “Vad bör jag göra härnäst?” Värdet är inte bara att lokalisera en sida—det är att omvandla spridd information till ett sammanhängande svar, ställa förtydligandefrågor och behålla kontext över omgångar.
De flesta praktiska produkter blandar numera båda. Ett vanligt angreppssätt är retrieval-augmented generation (RAG): systemet söker först i ett betrott index (webbsidor, dokument, kunskapsbaser) och genererar sedan ett svar grundat i det som hittades.
Den grundningen är viktig eftersom den förenar sökens styrkor (färskhet, täckning, spårbarhet) och chattens styrkor (sammanfattning, resonemang, konversationell flyt).
När generering är inblandad kan inte UI sluta vid “här är svaret.” Stark design lägger till:
Användare märker snabbt när en assistent motsäger sig själv, ändrar regler mitt i konversationen eller inte kan förklara var informationen kommer ifrån. Konsekvent beteende, tydlig källhänvisning och förutsägbara kontroller gör den blandade sök+chattupplevelsen pålitlig—särskilt när svaret påverkar verkliga beslut.
Ansvarsfull AI är lättast att förstå när den ramas in som operativa mål, inte slogans. För generativa system betyder det oftast: säkerhet (produktionsstopp för farliga instruktioner eller trakasserier), integritet (avslöja inte känsliga data eller memorera personlig information) och rättvisa (behandla inte grupper systematiskt annorlunda på ett skadligt sätt).
Klassisk sök hade en enklare utvärderingsstruktur: givet en fråga, ranka dokument och mät hur ofta användare hittar vad de behöver. Även om relevans är subjektivt var utdata ändå begränsad—länkar till befintliga källor.
Generativ AI kan producera ett obegränsat antal plausibla svar med subtila felmodeller:
Det gör utvärdering mindre om en enda poäng och mer om testsviter: faktakontroller, toxicitets- och biasprober, vägranbeteende och domänspecifika förväntningar (hälsa, finans, juridik).
Eftersom kantfallen är oändliga använder team ofta mänsklig input i flera steg:
Nyckelsskiftet från klassisk sök är att säkerhet inte längre bara är “filtrera dåliga sidor”. Det är att designa modellens beteende när den uppmanas uppfinna, sammanfatta eller ge råd—och att bevisa, med bevis, att dessa beteenden håller i skala.
Sergey Brins tidiga Google-berättelse påminner om att genombrotts-AI-produkter sällan börjar med flashiga demos—de börjar med ett tydligt jobb att utföra och en vana att mäta verkligheten. Många av dessa vanor gäller fortfarande när du bygger med generativ AI.
Sök lyckades eftersom team behandlade kvalitet som något du kan observera, inte bara debattera. De körde ändlösa experiment, accepterade att små förbättringar samverkar och höll användarens avsikt i centrum.
En användbar mental modell: om du inte kan förklara vad “bättre” betyder för en användare kan du inte förbättra det pålitligt. Det gäller lika mycket för att rangordna webbsidor som för att rangordna kandidatsvar från en modell.
Klassisk sökkvalitet reducerades ofta till relevans och färskhet. Generativ AI lägger till nya axlar: faktualitet, ton, fullständighet, säkerhet, citeringsbeteende och till och med “hjälpsamhet” i ett specifikt sammanhang. Två svar kan vara lika relevanta men skilja sig enormt i trovärdighet.
Det betyder att du behöver flera utvärderingar—automatiska kontroller, mänsklig granskning och verklig användarfeedback—eftersom ingen enda poäng fångar hela upplevelsen.
Den mest överförbara lärdomen från sök är organisatorisk: kvalitet i skala kräver tajt samarbete. Produkt definierar vad “bra” betyder, ML förbättrar modeller, infrastruktur håller kostnader och latens nere, juridik och policy sätter gränser, och support fångar verkliga användarproblem.
Om du omsätter dessa principer i en faktisk produkt är ett praktiskt tillvägagångssätt att prototypa hela loopen tidigt—UI, hämtning, generering, utvärderingskrokar och deployment. Plattformar som Koder.ai är designade för det där “build fast, measure fast”-arbetsflödet: du kan skapa webb-, backend- eller mobilappar via ett chattgränssnitt, iterera i planeringsläge och använda snapshots/rollback när experiment går fel—användbart när du skickar probabilistiska system som kräver varsamma utrullningar.
Han är ett användbart perspektiv för att koppla ihop klassiska problem inom informationssökning (relevans, motståndskraft mot spam, skala) med dagens generativa AI-utmaningar (grundning, latens, säkerhet, kostnad). Poängen är inte biografi—utan att sök och modern AI delar samma grundläggande begränsningar: att fungera i massiv skala samtidigt som förtroendet bibehålls.
Sök är “i skala” när det måste hantera miljontals förfrågningar med låg latens, hög drifttid och kontinuerligt uppdaterad data.
Generativ AI är “i skala” när det måste göra samma sak samtidigt som det genererar svar, vilket tillför extra krav kring:
Sök i slutet av 1990-talet förlitade sig mycket på nyckelordsmatchning och enkla rankningssignaler, vilket kollapsade när webben exploderade.
Vanliga fellägen var:
PageRank behandlade länkar som en form av förtroenderöst, där röster vägs högre från välansedda sidor.
I praktiken ledde det till att:
Eftersom rankning påverkar pengar och uppmärksamhet blir systemet adversariellt. När en ranking-signal börjar fungera försöker folk utnyttja den.
Det tvingar till kontinuerlig iteration:
upptäcka manipulation (spam-länkar, cloaking, fyllda sidor)
justera signaler och modeller
omvärdera med nya testset och online-experiment
På webbnivå ingår systems prestanda i uppfattad kvalitet. Användare upplever kvalitet som:
Ett något sämre resultat levererat konsekvent på 200 ms kan slå ett bättre som tar för lång tid eller fallerar.
Learning to rank ersätter handfinjusterade poängregler med modeller tränade på data (klickbeteende, mänskliga bedömningar och andra signaler).
Istället för att manuellt bestämma hur mycket varje signal betyder lär sig modellen kombinationer som bättre predicerar “hjälpsamma resultat”. Den synliga UI:n behöver inte förändras, men internt blir systemet:
Deep learning förbättrade hur system representerar betydelse, vilket hjälpte med:
Trade-offs är reella: högre beräkningskostnad, större data-krav och svårare felsökning/förklarbarhet när rankningen ändras.
Klassisk sök väljer och rankar dokument. Generativ AI producerar text, vilket förändrar felmoderna.
Nya risker innefattar:
Det ändrar huvudfrågan från “rankade vi bästa källan?” till “är det genererade svaret korrekt, grundat och säkert?”
Retrieval-augmented generation (RAG) hämtar först relevanta källor och genererar sedan ett svar baserat på dem.
För att fungera väl i produkter lägger team ofta till: