Google搜尋引擎加入AI,各網站怕了?憂內容被剽竊,還有什麼衝擊?
Google搜尋引擎加入AI,各網站怕了?憂內容被剽竊,還有什麼衝擊?

Google宣布將生成式AI導入搜尋引擎,這可能是Google搜尋引擎歷史上最大的變化之一。但網路出版商普遍擔心,全新的Google搜尋可能會影響到他們網站的流量。

在一年一度的開發者大會上,Google宣布將使用人工智慧模型來整合歸納網路上的各處訊息,Google表示,這種所謂生成式搜尋體驗的產品能更好響應來自用戶的搜索查詢。

Google將向一些用戶展示人工智慧生成的文本段落,並在搜尋結果頁面優先顯示數個相關連結,而不是Google搜尋結果通常顯示的十個藍色連結。

基於人工智慧的新Google搜尋正在特定用戶中進行測試,目前還沒有廣泛使用。但不少網路出版商已經開始擔心,如果這成為Google默認的搜尋結果顯示方式,會把更多用戶留在Google網站上,從而可能會給他們網站帶來更少的訪問量,影響到網路出版商的收益。

AI導入搜尋引擎,Google與網站緊張關係升溫

這一爭議也凸顯出Google與其搜尋引擎網站之間長期存在的緊張關係,人工智慧新工具的出現無疑加劇了這種態勢。長期以來,網路出版商一直擔心Google會在自家網站上重新組合他們網站上的內容片段,但現在Google顯然在使用先進的機器學習模型來訓練人工智慧,從而生成類似文本和響應結果。

專注於遊戲新聞和評論內容的網站TechRaptor首席執行長拉特利奇·道格特(Rutledge Daugette)表示,Google的舉動根本沒有考慮網路出版商的利益,Google的人工智慧搜索相當於剽竊網站內容。

「他們的重點是零點擊搜尋,使用的是網路出版商和作家花時間和精力創作出的高質量內容;不同於用戶可能點擊網站,這沒有給網路出版商和作家提供任何好處。」道格特表示,「到目前為止,人工智慧一直在迅速重覆使用他人訊息,沒有給內容所有者帶來任何好處,具體到Google這種情況,聊天機器人Bard甚至不會提供所使用的訊息來源。」

長期以來,Yelp公共政策主管路德·洛威(Luther Lowe)一直對Google的搜尋政策持批評態度。他說,Google搜尋的更新是其長達數十年戰略的組成部分,目的是讓用戶在Google網站上停留更長時間,而不是把他們引到最初提供訊息的網站。

洛威在接受採訪時表示:「Google將ChatGPT仿照版引入搜尋領域所產生的排他性,是給整個網路放血的終章。」

據密切追蹤Google搜尋引擎變化的新聞網站「搜尋引擎天地(Search Engine Land)」透露,到目前為止,人工智慧生成內容在測試中都會顯示在自然搜尋結果(與搜尋相關且有價值的免費列表連結)之上。此前曾有報道稱,Google計劃重新設計搜尋結果頁面,為的是推廣人工智慧生成的內容。

根據對生成式搜尋體驗的測試,人工智慧生成內容會優先顯示在Google搜尋結果頁面頂部的綠色方框中,右邊有三個方框顯示相關網站連結。在關於Google搜尋結果的第一個例子中,來自三個網站的訊息標題都沒有顯示完全。

Google說,這些訊息不是從網站上抓取的,只是用來證實連結。Search Engine Land表示,與Google的Bard聊天機器人相比,生成式搜尋體驗是一種改進,也是一種更健康的連結方式,畢竟Bard很少直接連結到網路出版商的網站。

一些網絡出版商想知道他們是否能阻止Google等人工智慧公司抓取他們網站上的內容來訓練人工智慧模型。諸如Stable Diffusion等人工智慧公司已經面臨來自數據所有者的訴訟,但如何界定人工智慧抓取網絡數據的行為,還沒有一個清晰論斷。Reddit等其他公司開始宣布計劃,對訪問其數據的行為收費。

IAC旗下有All Recipe、People Magazine和Daily Beast等多個網站。公司董事長巴里·迪勒(Barry Diller)是出版界的領軍人物。他在上個月的一次會議上說:「如果世界上所有的訊息都能被吸進這個大鍋裡,然後在所謂的聊天功能中重新包裝成陳述性的語句,你想要多少就有多少,那就不會有出版業了,因為這是不可能的。」

迪勒繼續說道:「你所要做的就是讓整個行業認可,除非能想出一個讓網路出版商獲得付費渠道的系統,否則就不能盜取我們的內容。」他說Google將面臨這個問題。

迪勒表示,他認為網路出版商可以根據版權法起訴人工智慧公司,目前需要重新定義「合理使用」的限制範疇。周三有報道稱,以迪勒為首的一眾網路出版商高管表示,「如果有必要,我們將修改版權法。」

網路出版商面臨的主要挑戰是如何確定他們網站上的內容正在被人工智慧使用。Google並沒有透露生成式搜尋體驗背後大型語言模型PaLM 2的訓練來源。道格特說,雖然自己在聊天機器人Bard上看到來自其他網站的內容被改寫,但沒有注明歸屬的例子,但如果沒有直接連結來源,很難判斷訊息是不是來自特定網站。

Google沒有發表相關評論。「PaLM 2是基於網路上大量公開可用數據進行訓練的,我們顯然重視網絡生態系統的健康。」Google研究副總裁佐賓·加赫拉馬尼(Zoubin Ghahramani)在本周早些時候的媒體會上表示,「確保健康生態系統的確是我們思考如何開發產品的組成部分,創作者也是這個繁榮發展生態系統的一部分。」

道格特表示,Google的舉動將讓獨立網路出版商處境艱難。

道格特說:「我認為,當很多同事被解雇時,我們不得不擔心自己的辛勤工作被剽竊,這對我們行業來說真的很令人沮喪。」「這是不對的。」

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本文授權轉載自:網易科技
責任編輯:蘇祐萱

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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