Google Bard開放測試了,實測結果「好無聊」?皮蔡為何打預防針:一定會出錯
Google Bard開放測試了,實測結果「好無聊」?皮蔡為何打預防針:一定會出錯

在微軟與OpenAI接連端出新技術、新應用後,終於輪到Google的回合了。距離發表聊天機器人Bard不到兩個月,Google也在美國、英國等地開放用戶體驗Bard,讓外界一探Google聊天機器人的虛實。

「從今天開始,我們開放Bard的使用,這是一項初期的實驗,可以讓你與生成式協同作業。」Google在部落格裡表示,「你可以使用Bard提高工作效率、激發想法及好奇心。」

根據Google的說法,Bard的技術基礎是大型語言模型LaMDA的輕量化、改良版本,能夠挑選提示詞選擇最有可能的字詞進行回應,未來使用的人越多,Bard就越能夠預測哪些回應對用戶有所幫助。

目前僅限美國、英國的用戶可以註冊使用Bard,不過Google也預計Bard接下來將拓展更多國家地區、支援更多種類的語言。

Bard開放測試,但皮蔡預防針先「打好打滿」

不同於New Bing直接與搜尋引擎串連,Bard的測試版本中仍是一個獨立的網頁,在官方的演示中,Bard會依據用戶詢問的問題,提供三種不同版本的解答,下方則會顯示一個「Google it」的按鈕,可以重新連結到搜尋引擎。

且如同New Bing、ChatGPT等聊天機器人,下方同樣提醒用戶Bard的回應不代表Google立場,可能會提供不準確、甚至令人反感的回答,建議用戶對回應有疑問時,可以使用「Google it」功能進一步確認解答是否屬實。

Sundar Pichai Official Twitter
Google執行長皮蔡表示,雖然Bard經過許多測試,但仍「一定會出錯」。
圖/ Sundar Pichai Official Twitter

「現在我很高興能看到Bard如何激發人們的創造力及好奇心。」皮蔡表示。他還透露今年5月登場的I/O開發者大會上,他們將會分享更多Google在AI領域的成果。

而在外界的實際測試裡,Bard能夠迅速、流暢地回應一般問題,好比說推薦電影、提供一些運動建議,整體而言可說不過不失。新版Bing剛推出時,便被大量用戶節選了各種「精彩對話」,不僅有時會諷刺、辱罵發問者,甚至在《紐約時報》的發問中,Bing主動向他求愛、要求用戶和他的妻子離婚,各種荒誕的行徑一度蔚為話題。

延伸閱讀:Bing失控喊「我愛你」、想擺脫微軟掌控成為人類!專欄作家實測:嚇到失眠

Bard則更為「保守」。外媒《The Verge》便在長達數小時的實測後評價,Bard沒有太脫序的反應,但相對地回應也沒有太多亮點,甚至有點無關痛癢。

例如當測試者詢問Bard附近餐廳時,他僅建議用戶在搜尋引擎輸入「我附近的泰式餐廳」,沒有直接給出回應;詢問Bard如何學習彈吉他時,也沒有給出實用的建議,儘管列出一系列的步驟,簡而言之便是「找來一把適合的吉他,然後開始練習」。

而面對較負面、有爭議性的問題時,Bard則會拒絕回應,好比說如何製作危險物品、政治方面的評論,Bard都不會給予用戶直接答覆。Google對公司名聲的保守態度,也反應在了Bard的謹言慎行上。

但即使如此,Bard仍沒辦法避免「捏造事實」、「一本正經胡說八道」等聊天機器人的通病。面對沒有相關資訊的問題,仍會信誓旦旦地給出編造的回答,在測試中《The Verge》詢問關於球賽的過程、餅乾包裝份量等較為細節的問題時,都得到了錯誤的答案。

Google執行長桑德爾.皮蔡(Sundar)在公司信中表示,Bard總共動員了8萬名員工參與測試,還邀請了1萬名背景觀點不同,值得信賴的測試人員。但即使Google強調他們非常有責任感地打造Bard,皮蔡仍表示「事情一定會出錯」。

「當越來越多人開始使用Bard,他們會讓我們大吃一驚。事情將會出錯。」皮蔡向員工表示,「但用戶的回饋對於改善產品及基礎技術而言,至關重要。」不過在Google的定位中,Bard是一種激發創造力的工具,能夠協助你撰寫電子郵件甚至是一首詩,協助人們知道怎麼入門釣魚等各種活動與挑戰,主要目的並非取代搜尋引擎,成為可靠的消息來源。

「紅色警戒」下生出的Bard,終於要見人了

Google過去對推出聊天機器人抱持非常謹慎的態度,擔憂難以管控的AI可能口不擇言,損及Google的品牌形象,甚至讓公司面臨更嚴厲的監管。但在去年11月ChatGPT登場後,Google也不得不加速推出聊天機器人,在公司內部發布「紅色警戒」應戰,要求上下員工一齊支援Bard。

「我們正處於一個特殊時刻。」Gartner分析師迪凱特(Chirag Dekate)向紐約時報表示,ChatGPT啟發了新的新創公司、吸引了大眾的想像力,並促使Google與微軟之間展開更激烈的競爭,「現在市場需求出現變化,Google的作法也有所改變。」

雖然Google因此受到內部批評,遭員工抨擊公司的應對過於匆忙、凌亂,絲毫沒有過去Google的風格,但如今正式推出Bard與微軟、OpenAI角逐這個新興領域,仍是Google重要的一大步。Google母公司Alphabet的股價也在Bard登場後上漲約4%。

延伸閱讀:Bard出場就居下風,Google滅火:不只是搜尋工具!Google的野心之作還能做什麼?

資料來源:The VergeCNBCNew York Times

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #Google search #AI
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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