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《AI生成時代，科技巨擘脫穎而出！》 目前，美國民眾對AI的態度仍是分歧的。 ​ 根據賓特利大學（Bentley University）與蓋洛普（Gallup）2024年進行的一項全國性調查，約56%受訪者認為AI發展「好壞參半」，另有31%認為其「弊大於利」。 ​ 在這樣的輿論和好萊塢長年將AI描繪為威脅人類存亡形象的背景下，Google想透過短片資助、科技專家顧問制度及與內容創作者合作，試圖扭轉AI在社會大眾心中的負面形象。 ​ 根據《洛杉磯時報》報導，Google近期推動一項名為「AI on Screen」的計畫，攜手好萊塢經紀與製作公司 Range Media Partners，資助描繪人類與科技共存關係的原創短片，試圖在文化戰場上為AI重新定位。 ​ 儘管Google強調計畫本質為藝術創作而非公關操作，但外界普遍認為這是在與其他大型科技公司競逐AI主導權之際所進行的形象工程... ​ 👇更深入的完整內容👇 https://www.storm.mg/article/11041447 ■Google/Alphabet：基礎研究與Agentic AI Google的AI策略以其在基礎AI研究（DeepMind、Google AI）的深厚根基為特點，並大力推動開發先進的多模態模型如Gemini，同時日益重視用於規模化企業採用的「Agentic平台」 。該公司採取混合模式，平衡專有產品與對開源研究的貢獻 。   Google AI和DeepMind積極參與前沿AI、基礎機器學習、健康、量子AI、科學和永續性研究 。這種廣泛的研究範圍支撐了其長期的AI願景。   Gemini是Google「最智慧的AI模型」，其變體包括具備深度思考能力的Gemini 2.5（用於複雜數學/編碼）、Gemini Diffusion（更快的內容生成）和Gemini Robotics（用於下一代機器人） 。Gemini for Google Workspace將AI直接嵌入到Gmail、Docs、Sheets和Meet等日常工具中，旨在實現團隊更快、更高效的工作 。   除了文本，Google還開發了Veo（最先進的文本轉影片生成模型，Veo 3更具真實感）、Imagen（最高品質的文本轉圖像模型，Imagen 4已在Gemini應用程式中提供）以及Lyria（文本轉音頻/音樂生成模型） 。   AI Agent被視為將模型轉化為價值的關鍵橋樑，而Google Agentspace則整合了Gemini的先進推理能力、Google品質的搜尋和企業數據，以實現發現、連接和自動化 。例如，Banco BV和Deloitte利用Agentspace為員工提供服務 。   Google強調優化AI堆棧以提高性能和價值，超過70%的組織已從生成式AI中獲得投資回報 。LG AI Research利用Google的TPU和GPU顯著減少了多模態模型的推理處理時間和運營成本 。   Google也為開源研究做出貢獻，並發布了像Gemma這樣的小型開源模型，這反映了其混合策略 。   在實際應用方面，Google的自動駕駛專案Waymo被譽為「當今物理世界中最成熟的AI應用」，已完成1000萬次乘車服務 。這證明了Google將先進AI研究轉化為具體、大規模應用的能力。   Google「研究到應用」的管道與對Agentic AI的押注。Google AI和DeepMind在「前沿AI」、「基礎機器學習」以及廣泛的科學研究領域投入巨資 。它們開發了Gemini、Veo、Imagen和Lyria等尖端模型 。同時，Google高度重視「Agentic平台」的規模化應用 ，並將Gemini整合到Google Workspace中 。Waymo被稱為「物理世界中最成熟的AI應用」 。這表明Google在研究和產品方面都非常強大。Google如何彌合其深奧、通常是理論性的研究與其商業產品之間的鴻溝？「Agentic AI」對Google有何策略意義？研究領域和模型的廣泛列表 展示了Google致力於推動AI科學界限的承諾。將Gemini部署到Workspace 以及開發諸如Gemini Robotics等專用模型 ，清晰地展示了從基礎研究到整合式實用應用的路徑。對「Agentic平台」的關注 是Google對AI下一個演進階段的策略性押注，即模型不僅僅是回應，而是主動行動並與複雜系統和數據互動。這使它們能夠透過自動化複雜的工作流程和彌合數據孤島，將「模型轉化為價值」 。 Google對基礎研究的持續投資 為先進模型和能力提供了穩定的管道。其「Agentic AI」策略旨在透過使模型能夠在企業環境中自主執行多步驟、複雜的任務，最大限度地發揮這些強大模型的效用。這超越了簡單的聊天機器人互動，實現了真正變革性的AI應用，利用了Google在搜尋和數據組織方面的優勢。Waymo的成功 驗證了其在現實世界、高風險場景中實施複雜AI的能力。Google正在將自己定位為下一代AI應用的領導者，其中AI系統不僅是智慧工具，更是複雜問題解決中的活躍、自主參與者。這可能會重新定義企業的運營方式以及用戶與技術的互動方式，走向一個更主動、更智慧的數位環境。 ■OpenAI：前沿模型與AGI追求 OpenAI的核心使命是確保通用人工智慧（AGI）造福全人類，這驅動著其研究和產品開發，旨在創造日益強大且安全的尖端模型 。該公司以非營利組織管理下的獨特「上限利潤」模式運作 。   OpenAI的核心使命是建構「安全且有益的AGI」 。這一長期願景塑造了其研究優先順序。   OpenAI以其GPT-4、DALL-E和Sora等模型而聞名 。最近的進展包括OpenAI o3和o4-mini、GPT-4.5和GPT-4o 。   o系列（推理模型）：OpenAI o3是其「最強大的推理模型」，在編碼、數學、科學和視覺感知方面推動了前沿，在Codeforces、SWE-bench和MMMU等基準測試中樹立了新的SOTA（State-of-the-Art） 。OpenAI o4-mini則針對快速、具成本效益的推理進行了優化，在數學、編碼和視覺任務中表現出色，並在AIME 2024/2025中表現良好 。這些模型經過訓練，能夠「在回應前思考更長時間」並有效利用工具 。   GPT系列（多功能模型）：GPT-4o專注於「即時跨音頻、視覺和文本進行推理」 。GPT-4.1擅長編碼、精確指令遵循和網頁開發 。GPT-4o的改進強調直覺、創造力、協作和更清晰的溝通風格 。   多模態能力：視覺模型研究包括CLIP和DALL-E 。Sora專注於「透過影片生成模型模擬世界」 。音頻研究則促成了語音識別（Whisper）和原創音樂創作方面的進步 。   安全與對齊：一個重要的關注點是「安全地對齊強大AI系統」，這被認為是其使命中最重要的未解決問題之一，OpenAI積極研究諸如從人類回饋中學習等新技術來解決此問題 。其安全方法涵蓋安全性、隱私、信任和透明度 。   商業化：OpenAI提供ChatGPT（團隊、企業、教育版本）和供開發者使用的API平台等產品 。   OpenAI「研究驅動商業化」與能力對安全性的雙重挑戰。OpenAI的使命是確保AGI造福人類 。他們不斷發布尖端模型（o系列、GPT系列、Sora），這些模型在性能基準上不斷突破 。同時，他們強調「安全地對齊強大AI系統」，並認為這是「最重要的未解決問題」 。這表明OpenAI在建構強大AI的同時，也關注安全性。OpenAI如何平衡其雄心勃勃的AGI使命和快速模型開發與其對安全性的承諾？其「上限利潤」結構有何影響？OpenAI的策略是透過密集的研發 迅速推進AI能力，然後透過ChatGPT和其API等平台迅速將這些前沿模型商業化 。這種「研究驅動商業化」使其能夠資助更雄心勃勃的研究。然而，明確強調「安全地對齊強大AI系統」以及獨特的「由非營利組織管理的上限利潤模式」 揭示了一種根本性的張力。模型的快速進步（例如，「更多運算 = 更好性能」在強化學習中 ）本身就產生了新的安全挑戰（例如，意外行為、濫用）。對AGI的追求需要推動AI能力的邊界，這反過來又加劇了安全和對齊研究的複雜性和緊迫性。OpenAI的結構試圖減輕純粹的利潤動機，理論上允許他們優先考慮安全，即使這會影響短期商業收益。模型持續的「改進」 通常反映了不斷努力完善行為並解決諸如「奉承」等問題 ，這表明能力開發和安全改進是一個迭代過程。OpenAI正處於定義「前沿AI」的最前沿，同時也在努力應對這種強大技術所帶來的深遠社會影響。其成功和挑戰將極大地影響全球關於AI治理、倫理和AGI負責任部署的討論，為整個行業樹立先例。 ■Meta AI 系統是指 Meta Platforms, Inc. (前身為 Facebook) 在人工智慧領域所開發和整合的各種技術、模型和應用程式。這是 Meta 公司一個非常重要的發展方向，AI 技術已深入整合到他們的各個產品和服務中。 Meta AI 系統的核心構成與應用 Meta AI 系統的核心目標是透過 AI 技術，提升用戶的數位體驗，使其更智能、個人化且普及。 Llama 系列模型 (大型語言模型 LLMs) Llama 是 Meta 開源的大型語言模型系列，也是 Meta AI 系統的基石。這些模型支援多種功能，例如文本生成、問答系統、對話助理等，並提供高度客製化的開發環境。Meta 持續開發並發布新版本 (例如 Llama 3，並規劃 Llama 4 和 5)，旨在打造強大且易於取得的 AI 模型供研究人員和開發者使用。 Meta AI 助理 這是 Meta 直接與其他 AI 聊天機器人 (如 ChatGPT、Gemini、Claude) 競爭的產品。它設計成個人 AI 助理，能協助執行各種任務、回答問題、生成文本和圖像，並提供建議。Meta AI 助理的設計強調個人化回應，它會學習並記住使用者的偏好和興趣，以提供更相關、有用的答案和建議。 跨平台整合 Meta 正將 Meta AI 深度整合到其旗下的熱門應用程式中，包括： Facebook：用於個人化新聞推薦、內容審核和強化搜尋功能。 Instagram：提供自動化照片標記、個人化探索頁面以及改善定向廣告。 WhatsApp：支援智慧回覆、垃圾訊息偵測和聊天機器人互動。 Messenger：強化客服機器人功能和訊息過濾。 這表示使用者可以直接在這些應用程式中存取 AI 助理，以實現從搜尋到內容創作的各種功能。 獨立應用程式與硬體整合 除了現有應用程式，Meta 也推出了獨立的 Meta AI 應用程式，提供專注於與 AI 助理互動的體驗，特別強調語音對話功能。此外，Meta AI 也整合到 Ray-Ban Meta 智慧眼鏡中，讓使用者能透過語音指令與 AI 助理互動，並免持地獲取資訊或協助。 多模態生成能力 Meta AI 系統不僅能生成文本，還支援多模態生成技術，能處理圖像、音訊和視訊。例如，其圖像生成功能允許使用者根據文字提示直接生成客製化圖像。 研究與開發 除了消費者導向的產品，Meta AI 還投入大量精力進行 AI 領域的各項研究，包括自然語言處理、電腦視覺、機器人技術等。例如，他們的 Segment Anything Model (SAM) 能夠「剪下」圖像中的任何物體，而 MEGABYTE 則是一種旨在解決長序列模型挑戰的新型架構。 技術基礎與基礎設施 Meta AI 系統的強大功能建立在先進的技術基礎之上，包括： 自研 AI 加速器 (MTIA)：Meta 開發了自家的 AI 訓練和推論加速器 (Meta Training and Inference Accelerator, MTIA)，旨在為其獨特的 AI 工作負載提供最高效率的架構，特別是用於推薦系統和生成式 AI 產品。 開放式生態系統：Meta 透過開放 Llama 模型權重等方式，致力於推動 AI 的民主化，讓全球開發者能夠根據自身需求調整模型，加速各行各業的創新。 數據驅動設計：Meta AI 利用社群平台上的公開數據和網路資源進行模型訓練，能夠為使用者提供精確的數據洞察和智慧分析。 挑戰與考量 儘管 Meta AI 帶來了許多便利和創新，但其深度整合到 Meta 平台也引發了對用戶體驗和隱私的討論。Meta 強調在 AI 技術使用中保護用戶隱私和數據安全，並推出了如 Llama Guard 等工具來防止數據濫用和確保內容安全。 總體而言，Meta AI 系統代表了 Meta 公司在人工智慧領域的宏大願景和持續投入，旨在透過 AI 改變人們的數位生活和互動方式。 ■Grok 是一款由 Elon Musk 創立的 xAI 公司開發的人工智慧聊天機器人。它的主要特色和功能包括： 即時資訊獲取：Grok 能夠即時存取網路資訊，特別是與 X（原 Twitter）平台整合，可以獲取最新的新聞、趨勢和即時資料，這使得它在提供時效性資訊方面優於許多依賴靜態訓練資料的 AI 模型。 獨特的語氣和個性：Grok 以其幽默、諷刺和「叛逆」的語氣而聞名，可以處理一些其他 AI 可能會迴避的「敏感」或「有爭議」的問題。它有兩種模式："Regular Mode"（常規模式）和 "Fun Mode"（趣味模式），使用者可以選擇不同的互動風格。 多模態能力：Grok 不僅能處理文字，還具備多模態能力，例如： Grok Vision：能夠處理視覺資訊，如文件、圖表、圖片、螢幕截圖和照片，並進行分析和理解。 圖像生成：可以根據文字描述生成圖像。 語音模式：支援多語言音訊和實時搜尋。 強大的推理能力：Grok 在數學、科學、程式設計和邏輯推理方面表現出色，尤其是在複雜問題的解決上。Grok 3 版本更強調其「Think」模式，可以像人類一樣進行更深入的思考過程，並提供推理過程。 多功能應用：Grok 能夠執行多種任務，例如： 回答問題 產生創意內容（例如寫作、郵件草稿、代碼） 分析資料 進行研究（DeepSearch 功能） 除錯程式碼 摘要文件 協助事實查核 在台灣的使用情況： Grok 在台灣可以透過其網頁應用程式、iOS 和 Android 應用程式使用。根據台灣使用者分享的經驗，Grok 的即時資訊整合能力受到好評，尤其是在彙整多個網頁內容方面。然而，在處理更深入的研究或專業分析時，可能還未達到專業人士的水準。圖像生成技術被認為是其成熟且表現較好的功能之一。Grok Vision 在物品辨識和翻譯的準確度上仍有進步空間，且目前尚未完全支援繁體中文語音和對話紀錄。 總體而言，Grok 被定位為一個強大、即時且具有獨特個性的 AI 助手，尤其適合那些喜歡帶有幽默感且能快速獲取最新資訊的使用者。 ■〔Google 不再只是搜尋引擎〕 Google #GOOGL 長期以來被視為全球最強大的搜尋引擎，但這個角色正在悄然轉變。根據《連線》雜誌總編輯尼古拉斯·湯普森（Nicholas Thompson）的觀察，Google 正在從一個「搜尋引擎」演變為一個「答案引擎」（Answer Engine）。這個轉變不僅改變了使用者與資訊互動的方式，也對依賴搜尋流量的數位媒體產業帶來了前所未有的衝擊。 Google 從搜尋引擎轉型為答案引擎，標誌著資訊分發模式的根本變革。對媒體而言，這既是挑戰，也是轉機。唯有擁抱變化、創新模式、重視用戶關係，媒體才能在這個AI驅動的資訊時代中找到新的立足點。 ●從搜尋到答案：使用者行為的根本變化 過去，當使用者在 Google 上輸入查詢時，搜尋引擎會提供一系列連結，讓使用者自行點擊、篩選與閱讀。然而，現在的 Google 越來越傾向於直接在搜尋結果頁面上提供「即時答案」，例如知識圖譜（Knowledge Panel）、精選摘要（Featured Snippets）、AI生成的回答（如 Search Generative Experience, SGE）等。 這種「零點擊搜尋」（Zero-click search）現象日益普遍。根據第三方研究機構 SimilarWeb 的數據，超過一半的 Google 搜尋查詢最終不會導致點擊任何連結。這意味著，使用者在搜尋頁面上就已獲得所需資訊，無需再造訪其他網站。 ●媒體業的警訊：搜尋流量急劇下滑 這種趨勢對數位媒體而言無疑是一場地震。長期以來，媒體網站仰賴 Google 的自然搜尋流量（Organic Search Traffic）來吸引讀者、增加廣告曝光與訂閱轉換。然而，這個流量來源正在迅速萎縮。 《赫芬頓郵報》（HuffPost）的自然搜尋流量在過去三年中減少了超過一半。 《華盛頓郵報》（The Washington Post）也經歷了類似的跌幅。 《商業內幕》（Business Insider）在 2022 年 4 月至 2025 年 4 月期間損失了 55% 的自然搜尋流量，並因此裁員 21%。 即使是《紐約時報》（The New York Times）這樣的媒體巨頭，也無法倖免。其來自自然搜尋的流量占比從三年前的近 44% 降至目前的 36.5%。而《華爾街日報》（The Wall Street Journal）雖然總流量有所成長，但來自搜尋的比例仍從 29% 降至 24%。 ●媒體的應對策略：去Google化與直接連結 面對這場流量危機，媒體公司紛紛尋求轉型與自救之道。 《大西洋月刊》（The Atlantic）的執行長公開表示，他們正在計劃將來自 Google 的流量降至零，轉而專注於建立與讀者的直接關係。 《華盛頓郵報》則啟動了「緊急行動」，積極推動電子報、App、會員制度等方式，減少對搜尋引擎的依賴。 Dotdash Meredith，一家擁有多個生活風格品牌的媒體集團，曾有高達 60% 的流量來自 Google，如今這一比例已降至約三分之一。 這些策略的核心在於「擁有自己的受眾」，而不是依賴第三方平台。媒體開始重視第一方數據、社群經營、內容訂閱與品牌忠誠度的培養。 ●Google 的立場與未來方向 Google 並未否認其搜尋產品的演變。事實上，Google 在 2023 年推出的 Search Generative Experience（SGE）正是這一趨勢的具體體現。SGE 利用生成式 AI 技術，直接在搜尋結果中提供完整的答案摘要，甚至整合多個來源的資訊，讓使用者無需點擊即可獲得深入解答。 Google 表示，這樣的設計是為了提升使用者體驗，幫助人們更快、更準確地找到答案。然而，這也引發了媒體與內容創作者的擔憂：如果 Google 自行生成答案，還需要原始內容提供者嗎？他們的流量與收入又該如何保障？ ●內容創作者的困境與挑戰 對於依賴廣告收入的內容網站而言，流量就是生命線。當 Google 將答案「截留」在搜尋頁面上，網站的曝光與點擊自然大幅減少。這不僅影響廣告收益，也削弱了品牌影響力與用戶黏著度。 此外，AI生成的答案往往來自於原創內容的彙整與重組，但這些內容創作者卻未必能從中獲得回報。這引發了關於「內容公平使用」與「創作者權益」的激烈討論。 ●未來的媒體生態：去中心化與多元化 儘管挑戰重重，這場轉變也為媒體帶來了重新思考商業模式的契機。未來的媒體生態可能會呈現以下幾個趨勢： 1.去中心化流量來源：媒體將不再過度依賴 Google 或 Facebook，而是發展多元的流量管道，如電子報、Podcast、YouTube、社群平台與自有App。 2.內容即產品：優質內容將不再只是吸引流量的工具，而是直接變現的產品，例如付費訂閱、會員專區、線上課程等。 3.品牌即信任：在資訊爆炸的時代，可信賴的媒體品牌將成為用戶的首選。建立品牌聲譽與專業權威將比SEO更為重要。 4.AI與媒體的共生：媒體也可善用AI工具提升內容生產效率、個人化推薦與互動體驗，與科技共舞而非對抗。