Google搜尋將迎大改版!新增「AI模式」具推理能力,正面對決Perplexity、ChatGPT
Google搜尋將迎大改版!新增「AI模式」具推理能力,正面對決Perplexity、ChatGPT

重點一:Google宣布推出「AI模式」實驗搜尋功能,利用Gemini 2.0處理複雜查詢,挑戰Perplexity AI和ChatGPT Search。

重點二:AI模式透過「查詢扇出」技術,整合多重資料來源,提供深入比較和探索的AI回應。

重點三:Google One AI Premium訂閱者優先體驗,Google將持續優化功能,包括視覺化和更多資料來源整合。

Google推出全新實驗性功能「AI模式」(AI Mode),旨在挑戰Perplexity AI和OpenAI的ChatGPT Search等熱門服務。

這項新功能允許使用者在Google搜尋中直接提出複雜的問題並追問,以深入探索特定主題。Google指出,AI模式可透過Google的實驗性平台Search Labs存取,並將於本週開始向Google One AI Premium訂閱者推出。

Gemini 2.0驅動,深入探索與比較

Google表示,AI模式採用客製化版本的Gemini 2.0,透過進階的推理、思考和多模態能力,特別適合需要深入探索和比較的查詢。例如使用者可詢問: 「智慧戒指、智慧手錶的睡眠追蹤功能有何差異?」 AI模式就可以提供每種產品的詳細比較,以及提供資訊來源的文章連結。使用者還可以提出追問 「深度睡眠期間心率會發生什麼變化?」 以繼續深入查詢。

Google表示,過去透過傳統搜尋比較詳細選項或探索新概念,需要多次查詢才能完成。 但若透過AI模式,使用者不僅可以存取網路內容,還可以利用即時資訊來源,例如知識圖譜、有關現實世界的資訊,以及數十億種產品的購物數據。

Google搜尋產品副總裁Robby Stein接受《TechCrunch》報導時指出,「我們在測試中發現,人們提出的問題長度是傳統搜尋的兩倍,並且約有四分之一的時間會進行追問。因此,AI模式為Google搜尋帶來了更多可能性,也是我們感到興奮的地方。」

「查詢扇出」技術與事實準確性

Stein指出,隨著Google推出AI摘要(AI Overviews)功能,使用者希望能夠針對更多搜尋獲得此類AI驅動的回應,這也是公司推出AI模式的原因。AI模式透過「查詢扇出」(query fan-out)技術運作,同時對多個資料來源執行多個相關搜尋,然後將結果整合為易於理解的回應。

Stein表示:「該模型已學會優先考慮事實準確性,並透過可驗證的資訊來支持其說法,這非常重要。它還特別關注敏感領域,例如健康。如果模型對回應沒有信心,可能會直接提供網路連結列表,因為這在當下最有幫助。它將盡力提供最有用的資訊。」

Stein也強調,「但這並不意味著它永遠不會犯錯。與所有新推出的尖端AI技術一樣,它很可能會犯錯。」

AI代理功能指日可待

由於這是一個早期實驗,Google表示將繼續完善使用者體驗並擴展功能。例如,計劃使體驗更具視覺化,並從各種不同來源(如使用者產生的內容)中獲取資訊。Google正在訓練模型,以確定何時在回應中新增超連結(例如預訂門票),或何時優先考慮圖像或影片(例如,操作指南查詢)。

Google One AI Premium訂閱者可以透過選擇加入Search Labs,然後在搜尋欄中輸入問題並點擊「AI模式」標籤來存取AI模式,或者直接瀏覽google.com/aimode來存取該功能;但經過測試,目前AI模式功能在台灣仍未開放使用。

Google今天還宣布在美國推出了Gemini 2.0 for AI Overviews,AI摘要現在可以協助處理更難的問題,首先是程式碼、高階數學和多模態查詢。此外,使用者無需登入即可存取AI摘要。

延伸閱讀:白宮一席會面過後:台灣本土生產會下滑至75~80%?台積電「護國神山」優勢不再?

資料來源:GoogleTechChurch

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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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
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

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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