微軟反擊Google,主角是位台灣青年!
微軟反擊Google,主角是位台灣青年!
2005.01.01 | 科技

面對Google所掀起的搜尋風暴,到目前為止,微軟的反應似乎並不是那麼迅速。去年十二月十三日,微軟宣布可下載測試用的新版MSN搜尋工具列,用來強化搜尋電腦中的郵件、檔案以及網路上的資訊;比起Google來,微軟的搜尋功能其實還不成熟,「我們花了很多功夫趕上,但搜尋是一個我們還遠落後的領域,」檯面上,負責資訊服務業務的微軟副總裁梅蒂(Yusuf Mehdi)坦承。
檯面下,微軟卯足全力要贏,而比爾蓋茲把他的秘密武器放在北京。來自台灣、今年三十七歲的馬維英是微軟亞洲研究院的「互聯網搜尋與數據挖掘組」主任研究員,他所領軍的搜尋技術研究計畫,在今年九月成為微軟亞洲研究院的重點領域,直接瞄準Google與雅虎,「網路搜尋技術才剛剛起步,我們今天看到的一切,都還沒法實現電腦的真正潛力,」清大電機系畢業的馬維英,擁有加州大學聖塔芭芭拉分校電腦博士學位,四年前,應老友張宏江(微軟亞洲研究院創辦人之一,現任微軟亞洲工程院院長)的力邀,他結束了在惠普中央實驗室的工作,與家人一起到北京落戶。

**輸入關鍵字搜尋,自動加以分類

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馬維英的任務很單純:與美國西雅圖、英國劍橋的微軟研究人員一起,強化微軟在搜索技術上的深度與廣度,應用在下一代的微軟產品中,包括電腦作業系統、網站編輯軟體、MSN網站以及智慧型手機的網路連接介面,幾乎無所不包。
兩年半來,馬維英與數十位北京同僚加快研究速度,根據院長沈向洋半開玩笑的說法,他們專門在搞「地下互聯網」,但馬維英提醒,正式名稱應該是「Deep Web(深網)」技術,「我們要超越現有網路搜尋的表面關聯排序分析,深入到自然語言、知識類別與影像內容的意義分析,」他說。
馬維英展示了他研究的具體成果。比如,如果想要在現有的Google上搜尋「Java」,得到的結果包含咖啡、程式語言以及爪哇島的風土民情,甚至還有印尼歷史的相關網站,依照被慣用搜尋的結果排序—這是一個被馬維英戲稱為「沒有知識、也缺乏常識」的搜尋模式,如果把同樣的搜尋文字放在馬維英與同僚開發的程式中跑一回,你會得到井然有序的成果:依照電腦、咖啡、地理與歷史等不同類別的資訊結構進行整理,這讓想喝一杯好咖啡的人,不必花時間跟軟體界的是是非非訊息搏鬥。
這種搜尋技術的背後,結合了多種不同領域的研究成果。首先,搜尋程式必須超越網頁表面的文字呈現,深入發掘網頁的資料庫結構(尤其有越來越多的動態網頁)以及區塊組合(網頁上有不同的文字與圖片區塊,必須區別對待處理),並且建立起自我學習的反饋模式。其次,搜尋程式必須理解自然語言的意義,並且以適當的知識類別進行解讀、分類,並且利用分類後的結果繼續學習。搜尋程式也必須超越網頁跟網頁之間連結關係的分析程式,進入到「物件」(object)與「物件」之間關係的資訊判讀,「把整個網路上的資訊視為雜亂無章的表象世界,我們要把它們轉變為有意義的資料庫,瞭解它的內在結構。」運用微軟亞洲研究院開發的其他技術,搜尋的應用可以走的更廣。例如,加上圖像判別技術,使用者可以在網路上輸入關鍵字搜尋特定圖片,例如「飛鳥」,搜尋程式會將找到的圖片,依照內容加以分類:「單獨的鳥」,「一群鳥」,「在海上飛的鳥」……等等。

**建內部知識網站,連接各資料庫

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運用自家開發的搜尋引擎,微軟研究人員建立了專業領域的內部知識網站「Libra」,只要輸入關鍵字,就可以在網路跟各種資料庫中尋找相關研究成果,並且依照年代、機構、引用文章、參與研究人員以及彼此關係進行分析,這大幅縮短了進行研究的時間,讓研究人員可以把精力用在正確的地方,同時找到每個領域可以對話的重要科學家,「每個系所在做教師升等時,都應該用這個程式,看看這個老師的表現到底怎樣,」馬維英俏皮地說。
微軟尚未揭露這些技術用在產品上的具體時程,比爾蓋茲希望等技術更成熟後,一步到位對Google展開攻勢。從購物網站、新聞搜尋、求職網站到約會網站,微軟正在研發中的搜尋技術,幾乎都可以大幅改善相關功能,讓搜尋結果更加有意義;在手持式裝置(包括智慧型手機與PDA)上的應用,更是微軟積極推展的重頭戲,馬維英透露,他的小組就特別為了行動電話的特殊性,重新設計界面,讓小畫面也能方便輸入與讀取搜尋結果。
一般預料,在下一版本的微軟作業系統「長角」(Longhorn)以及MSN網站裡,微軟都將重兵出擊,用核心技術發展出的多項功能,扳回輸給Google與雅虎的城池。這是典型的微軟模式──不搶第一,但在下一個版本的軟體中逐步增加更多功能,最終贏過對手。失去先手,微軟能搶回被Google奪走的光輝嗎?這一回,距離矽谷數千公里外的北京,似乎有著定見……。

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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