Google四巨頭親自解答!如何面對OpenAI競爭?發展AI核心目標是什麼?
Google四巨頭親自解答!如何面對OpenAI競爭?發展AI核心目標是什麼?
Google高階主管解答各界關注問題

Google年度大會I/O落幕,高階主管齊聚參加全球媒體聯訪,與會者包含Google暨Alphabet執行長桑德爾.皮蔡(Sundar Pichai)、Google搜尋副總裁暨總經理伊莉莎白‧瑞德(Elizabeth Reid)、Google研究、科技和社會部門資深副總裁詹姆士‧曼伊卡(James Manyika)、以及Google Deepmind技術長柯瑞‧卡夫康古(Koray Kavukcuoglu),都是領導AI開發的重要角色。

面對OpenAI等強勁對手的挑戰,Google強調自身的長期投資,和數億用戶的影響力;針對外界質疑本次搜尋引擎推出的AI功能將衝擊網站流量,也有一定自信心保持平衡。《數位時代》前進現場,直擊Google高階主管解答各界關注問題。

Google I/O 2024 Leadership panel
《數位時代》前進Google I/O 2024 Leadership panel會場。
圖/ 隋昱嬋攝影
關於競爭:OpenAI緊咬不放、「負責任」拖慢腳步,怎麼看?

科技巨頭間的AI大戰持續打得火熱,微軟旗下Open AI甚至選在Google年度大會I/O前一天發表多模態能力的GPT-4o,「爭鋒相對」意味相當明顯。

對此,皮蔡回應指出,「我們很高興看到其他公司的創新,這對所有人都有利,因此我和你們一樣高興,這是科技界令人興奮的一周。」

然而,他接著提到,今天在科技界發生的一個事件,可能隨著時間推移變得不再重要,「我們長期以來持續投資、開發模型,試圖改變數十億人的生活,這才是Google的「北極星」(North Star)。」暗示Google不著眼於目前的競爭,把注意力放在更大的尺度上。

Google和OpenAI的競爭從2022年底開始延燒,雙方多次在相似時間點發表新產品,近期《紐約時報》更指出,OpenAI的影音生成模型Sora已經使用超過100萬小時的YouTube影片來進行訓練。14日《CNBC》採訪皮蔡時問及這項爭議,皮蔡僅簡單回應,「我認為這是它們需要回答的問題,通常這種事情發生時,我們會確保它們理解我們的服務條款,我們會解決這個問題。」

OpenAI,ChatGPT
OpenAI持續在AI領域和Google競爭。
圖/ shutterstock

除了外界的挑戰,也有媒體問及Google自身的競爭力。認為Google從去年到今年一直把「負責任」、「減少幻AI幻覺(hallucination)」等任務放在很重要的位置,但在激烈競爭的AI領域中,該怎麼確保自己不落後?

「我們想要大膽,但必定要有取捨。」皮蔡強調,負責任不只是規範,也能推進創新,例如Google也正在投資造福人類的工具,例如洪水預報、醫療專業模型、無障礙多元設計等,這些都會和Google的AI發展齊頭並進。

關於搜尋引擎:AI摘要會降低網站流量?

Google今年在搜尋引擎正式推出AI Overview功能,將由AI為用戶搜尋並摘要內容在頁面頂端,各界擔心,這將影響廣告成效和創作者、出版商的流量,研調機構Gartner就預測,由於整體AI的依賴增加,到2026年,搜尋引擎中的網路流量將下降25%。

Google AI Overviews功能
Google將在今年上線AI Overviews功能,為用戶做搜尋內容整理,外界擔心將衝擊網站流量。
圖/ Google

Marketing AI Institute執行長保羅.羅澤(Paul Roetzer)認為,這肯定會對依賴自然搜尋流量的網站產生負面影響。 「行銷人員別無選擇,只能繼續做他們正在做的事情,並試圖在Google搜尋以外的地方引起注意。」

對此,伊莉莎白強調,AI協助摘要和流量並非「零和遊戲」,甚至在他們測試的過程中發現,AI Overview中顯示的網站,流量是增加的,「人們通常假設世界上的問題數量是固定的,但其實當人們搜索一個問題,會對答案感到好奇,然後繼續深入挖掘。」

皮蔡也補充,Google早在2014年就推出「精選摘要(Answer)」功能,也就是在頁面頂端用大字顯示搜尋的結果,當時也曾受到質疑,但隨著時間推移證明,網站流量還是增加了。這表示他們有信心保持這平衡。

Google精選摘要
Google 2014推出的精選摘要功能,也一度受到質疑。
圖/ 螢幕截圖
關於目標:讓AI更像人類一樣理解世界

AI領域瞬息萬變,現場媒體問及未來展望,也以未來12個月會發生的事為單位。對此,柯瑞認為,未來一年Google最核心的任務,就是讓AI進行更像人類、更複雜的推理

「我們正處在生成模型可以創造新想法、進行假設的階段,但要透過這些東西去推理,是更困難的任務。」柯瑞指出,Google想要的是讓人們能夠和這些模型互動,甚至讓科技做為自己的「代理人」,真正執行任務,但這些事情都需要讓AI更全面了解整個背景環境,以及使用者眼前所見的世界。

從今年發表的智慧助手Astra,就能窺見Google未來的方向,因為當Astra透過鏡頭,和用戶同時看到一樣的畫面,也能即時思考回應,如同它正在一起感受世界一樣,這是Google發展的重要一步。

責任編輯:李先泰

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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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