在 2024 年的 Google I/O 大會結束後，無論是好是壞，我們都明白 Google 搜尋即將發生革命性的改變。為了跟微軟、OpenAI 等等，同樣在人工智慧領域大力投資的對手競爭，搜尋業務的改造、重組，將是 Google 現在最重要的一步。
Google 搜尋業務負責人 Liz Reid，在大會上展示了許多 Google 搜尋即將出現的轉變，其中最重要的絕對是人工智慧的導入。Google 首席執行長 Sundar Pichai 更點明，AI 正在進入 Google 每一項產品，公司只會於未來繼續加速這個過程。
Google AI 部署加速，僅實驗 1 年就上線
Liz Reid 先前接受《Wired》採訪時指出，Google 在自家的 Gemini AI 模型推動之下，將可以對搜尋業務做出巨大的改進。她說，如果有機會利用科技，幫助人類取得困難問題的答案，並且減少更多的工作量，那麼 Google 肯定會朝這個目標持續邁進。
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去年 Google 先透過實驗性功能，讓有意願的使用者搶先體驗 AI 搜尋的樂趣，想不到僅短短的一年時間，官方就決定將其大規模推廣，速度之快令外界始料未及。
由 AI 所生成的搜尋結果，從現在開始將顯示於 Google 搜尋的最上方，比方說當使用者詢問「哪裡是觀看極光的最佳地點？」時，Google 不會再像過去一樣，給出一堆網站連結要使用者自行點開，而是先讓 AI 蒐集網路上的資料後，才針對問題提出答案。
根據《Wired》的測試，上述問題 Google AI 的回答為「極圈內光害最小的地方」，乍聽之下雖然沒有錯，但 Google AI 似乎沒有完全理解搜尋者的本意，因為我們預期得到的答案，應該是地球上某個特定的位置、國家甚至於村莊，藉此當成出發追尋極光的行程參考。
哪些才是「有價值」的問題？
正如同前面的例子，Google 搜尋的改革其實也招致許多批評，不少投入實驗性功能的使用者都認為，導入 AI 後 Google 搜尋的整體準確度反而有所下降。
對此 Liz Reid 表示，由 AI 所統整的搜尋結果，目前仍不會出現在每一次的搜尋行為中，Google 會於幕後針對使用者提出的問題，藉由演算法進行價值判斷，最終才決定是要以傳統的連結方式呈現結果，還是交由 AI 統整回答。
比方說當使用者輸入關鍵字「Walmart.com」，那就代表這個搜尋者只是想去 Walmart 超市的官方網站，而這種簡單的搜尋意圖，理論上不會觸發 AI 的回答，Google 仍會以傳統的連結方式條列出搜尋結果。
只不過，Google 透過演算法對使用者的問題進行價值判斷，想釐清哪些問題「值得」讓 AI 統整回答時，卻又衍伸出了另一個問題，那就是 Google 如何決定什麼是複雜的問題？什麼是簡單的問題？而哪些問題對於 Google 與 AI 又具備所謂的價值？
AI 正在讓搜尋結果缺少選擇
搜尋引擎最佳化（SEO）平台 BrightEdge 執行長 Jim Yu 指出，當各種 AI 模型應用於搜尋行為後，實際上 AI 就成為了意見的創造者，過去 20 年來，搜尋引擎都是在提取大量資訊後，為使用者提供連結跟選擇，但 AI 卻是直接呈現出意見或建議，讓人類於缺乏選擇的狀況下吸收結果。
當 AI 與演算法決定了搜尋者只需要聽見一種答案，並非提供多個連結讓人類點擊並閱讀時，錯誤資訊將因此遭到放大，進而提高 Google 搜尋結果劣化的風險。此外，Google 的 AI 也無法倖免於陷入「幻覺」，即人工智慧在無意間公開傳播錯誤或捏造的訊息。
另一方面，Google 讓 AI 生成的搜尋結果佔據整個頁面最頂端，自然引發網路媒體和內容創作者的擔心，因為他們的網站、文章，很可能由於 AI 的「選擇」而消失在搜尋結果中，人類反而因此沒有了選擇，讓文章與網站連被點開的機會都沒有。
對廣告與行銷的重新思考
科技顧問公司 Gartner 分析師 Alan Antin 曾指出，當生成式 AI 導入搜尋引擎，取代過去條列式的網站連結後，將會迫使企業和團體重新思考行銷策略和廣告投放方式。
科技雜誌《Wired》也認為，如果人們花更少時間進行額外的、更精細的搜尋，那麼最終將導致 Google 展示廣告的機會減少，這對於透過廣告業務營利的 Google 來說，不見得會是好事情。
對此 Google 則指出，即便搜尋方式因為 AI 發生改變，但他們仍會將個別網站、創作者和商家的流量納入考量，但具體上如何做到這一點，官方還沒有給出答案。
Google 搜尋業務負責人 Liz Reid 則認為，過去搜尋者必須四處翻找，最終才能在某個特定的網站上，獲得自己想要的答案，而 AI 雖然直接給出了解答，但卻會促使人類更加頻繁的應用搜尋引擎，進而向網路提供更多有價值的流量。
【延伸閱讀】
◆【搜尋霸主再進化】Google AI 搜尋年底全面上線，AI 會直接給你答案不必再點進網站
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Wired》、《TechCrunch》。首圖來源：Google Blog。
