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。」

延伸閱讀:AI數年內取代人類80%工作,他卻說「反而是好事」!為什麼?

本文授權轉載自:網易科技
責任編輯:蘇祐萱

往下滑看下一篇文章
從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?
從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?

走進蔬果加工廠,同樣是100公斤高麗菜,最後能做出多少成品?答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件,客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言,這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例,即使機械手臂已經訓練好辨識特徵,面對形狀各異的蔬菜,仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數,卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作,成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據,先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶,業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察,農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中:該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力,都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單,現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格;如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP,再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量,逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談,了解採購、派工與品管的作業方式,再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正,才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物,宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識,輔助產線末端檢查。林佑澤表示,每批農產品品質不同,比起單看良率,他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積,宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型,減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好,乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業,宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動,生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限,開拓附加價值更高的加工業務。

不過,乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間,不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同,反覆試做不僅增加成本,也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話,前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工:先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性,再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備,並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備,最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數,希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線,減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工,想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說,果乾目前更像是展示技術能力的產品,未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業,乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力,宜展便有機會從既有蔬果供應鏈,切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園,驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化,宜展也開始思考,這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園+後,宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到,天際線協助邀集不同局處了解團隊需求,並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作,增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源,更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶,先前中南部連日降雨,蔬菜供應受到影響,宜展便從北部調度蔬菜,以不同產區互相支援,降低天候對供貨的衝擊。此外,團隊也透過天際線資源,獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導,並成功榮獲金賞獎肯定,除了展現產品的創新與設計實力,也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步,宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域,將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗,轉化為可複製、可優化的營運管理模式,帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出,未來若要跨區域擴張,不可能每到一個新地方,就把原有團隊整批搬過去。因此,宜展希望將資深員工的實務經驗,轉化為標準化流程與數據模型,結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策,讓新場域能依據當地條件快速調整,降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園,宜展接下來要驗證的,是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法,是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。 長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度,提升擴張效率,讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓