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

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搜尋將迎大改版

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。

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本文合作轉載自：數位時代
資料來源：Google、TechChurch

本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰

「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。

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%。

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。

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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