論文の概要: Toward an AI-Native Internet: Rethinking the Web Architecture for Semantic Retrieval
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.18354v1
- Date: Sun, 23 Nov 2025 09:01:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.796335
- Title: Toward an AI-Native Internet: Rethinking the Web Architecture for Semantic Retrieval
- Title（参考訳）: AI-Native Internetを目指す - セマンティック検索のためのWebアーキテクチャの再考
- Authors: Muhammad Bilal, Zafar Qazi, Marco Canini,
- Abstract要約: AI-Native Internetの概念は、サーバが完全なドキュメントではなく、意味的に関連する情報をチャンクとして公開するWebアーキテクチャである。
現在のHTMLベースの検索の非効率性を定量化し、今日のドキュメント中心のWebをAI指向の基板に進化させる上でのアーキテクチャ上の方向性とオープンな課題を概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.983378378534548
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rise of Generative AI Search is fundamentally transforming how users and intelligent systems interact with the Internet. LLMs increasingly act as intermediaries between humans and web information. Yet the web remains optimized for human browsing rather than AI-driven semantic retrieval, resulting in wasted network bandwidth, lower information quality, and unnecessary complexity for developers. We introduce the concept of an AI-Native Internet, a web architecture in which servers expose semantically relevant information chunks rather than full documents, supported by a Web-native semantic resolver that allows AI applications to discover relevant information sources before retrieving fine-grained chunks. Through motivational experiments, we quantify the inefficiencies of current HTML-based retrieval, and outline architectural directions and open challenges for evolving today's document-centric web into an AI-oriented substrate that better supports semantic access to web content.
- Abstract（参考訳）: Generative AI Searchの台頭は、ユーザとインテリジェントなシステムがインターネットと対話する方法を根本的に変えつつある。
LLMはますます人間とウェブ情報の仲介役としての役割を担っている。
しかし、WebはAIによるセマンティック検索よりも人間のブラウジングに最適化されているため、ネットワーク帯域の浪費、情報品質の低下、開発者の不必要な複雑さが生じる。
我々は、サーバがフルドキュメントではなくセマンティックな情報チャンクを公開できるWebアーキテクチャであるAI-Native Internetの概念を紹介し、その概念をWebネイティブなセマンティックレゾルバによってサポートし、きめ細かいチャンクを取得する前にAIアプリケーションが関連する情報ソースを発見できるようにする。
モチベーション実験を通じて、現在のHTMLベースの検索の非効率性を定量化し、今日のドキュメント中心のWebを進化させるためのアーキテクチャの方向性とオープンな課題を、WebコンテンツへのセマンティックアクセスをよりサポートしたAI指向の基板にまとめる。
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