Google I/O 年度開發者大會於台灣時間 5/11 凌晨 1 點登場，在近期的 AI 大戰中，身處暴風中心的 Google 無疑受到矚目，也成為大會中佔據最大篇幅的話題。

Bard 導入新的模型 PaLM2，提升邏輯、程式等能力，功能也因此大幅提升；另外在搜尋引擎、Workspace、Cloud 也都導入不同的 AI 功能，展現生態系全面參戰的決心。

《數位時代》在 Google I/O 現場直擊，這次端出哪些好菜？

搜尋新時代展開，Snapshot 幫你整合搜尋資料

隨著 Bing 導入生成式 AI 對話功能，人們開始發現搜尋的模式可能要開始改變了，從片斷式的資訊進入整合的時代。Google 身為搜尋引擎市占率 93% 的巨頭，這次在搜尋介面推出新形態呈現方式，捍衛自己最核心的領地。

新功能叫做「Snapshot」，會把搜尋到的資料全部整理在最上方，並且點進去可以瀏覽所有資料來源，讓你可以進一步點進去觀看連結。

假設你想知道「帶不到 3 歲的幼兒和狗出遊，去位於美國的布萊斯峽谷國家公園（Bryce Canyon）還是拱門國家公園（Arches）比較好？」通常可能需要分成幾個小問題分開提問，瀏覽廣泛的資訊後再自行整理出答案。但有了生成式 AI，Google 搜尋會直接彙整值得你參考的重要資訊。

在彙整資訊下方，還會建議你繼續問問題，例如「帶小孩去布萊斯峽谷國家公園，應該待多久？」，點擊這些建議內容，就能進入全新的對話模式，針對你想進一步了解的主題繼續往下詢問Google。

搜尋中的 AI 功能目前還在 Search Lab 實驗計畫中，任何人都可以登記排入測試隊伍。

選擇障礙？生成式 AI 協助你購物

這項功能也可以幫助在買東西前進行地毯式搜索的流程，生成式 AI 會直接幫你根據新的評論、評分、價格資訊以及產品描述等內容，推驗產品給你。

這項生成式 AI 購物功能是建構在 Google 產品資料集 Shopping Graph 之上打造而成，因此不像其他訓練好的模型，可能是幾年前的資料庫，Google 擁有即時更新變動的產品、賣家、品牌、評論和商品目錄等超過 350 億筆產品資訊，Shopping Graph 更是每小時都會更新重整超過18億筆商品列表，提供即時且可靠的搜尋結果。

Bard「脫胎換骨」，功能五大升級

Google 於今年 3 月發布的 AI 人工智慧聊天機器人「Bard」，基於 LaMDA 的大型語言模型打造，迎戰來勢洶洶的微軟 Bing 聊天機器人，由於發布會在短時間內緊急登場，Bard 一度出現答錯的情況。經過兩個月的整備，在這次 I/O 中祭出更完整的功能，同時取消候補名單機制，即日起開始在 180 多個國家地區讓所有想加入測試的用戶都能一起體驗。

Bard 從 LaMDA 升級至全新 PaLM2 語言模型中，大幅增強邏輯、數學、因果關係的理解能力，同時程式語言能力也更強，支援超過 20 種程式語言，可以生成也可以協助 Debug，Google 同時也預告，下一代更強大的模型 Gemini 已經在開發當中，由新合併的 Google Brain 部門推進計畫。

一、可用圖片回應

現在 Bard 的回應不只會生成文字了，第一個更新是可以產出圖片，例如被問到「紐澳良有哪些必去景點」時，會在結果頁面配上照片，讓你看看當地的風景，選擇時可以參考比較。

二、可以分析理解圖片

這次 Google 把視覺分析的智慧鏡頭 Google lens 的功能也放進去 Bard 之中，讓 Bard 增加對圖片內容的分析理解能力。例如貼上兩隻狗的照片，什麼也沒解釋，就請 Bard 協助生產有趣的文案，Bard 會自行理解圖片中出現的狗品種，並提供幾個相關文案供用戶參考。

三、和 Adobe 聯手推生成圖片

除了現成的圖片，Bard 還和 Adobe Firefly「強強聯手」，導入生成圖片的功能，可以請 Bard 為 7 歲的女兒做一張「獨角獸吃蛋糕」的圖片，Bard 就會直接按照指令生成後提供給你。

四、可以結合其他 Google 功能，如地圖、Google 試算表

在大會中展示了一整段實作，更好地呈現 Bard 的使用方法，同時看見 Google 的 AI 應用在整體生態系的串聯應用。

假設自己是一位 18 歲、正想要申請大學的用戶，想請 Bard 建議自己，可以深入去研究哪些科系? 在 Bard 列出一連串清單後，想知道哪些大學有相關科系？哪間離家最近？此時 Bard 會直接把地圖貼進來讓你看看地點，點進去也能打開 Google Map 直接串連。

接著可以請 Bard 把內容做成一張表格的形式，並隨時進行內容調整，例如下指令加入顯示大學是「私立或公立」的欄目，最後還可以自動匯出成 Google 試算表，進行後續的編輯與協作。

五、寫程式

對開發者來說，用 Bard 作為助手來協助編寫程式是很重要的日常應用，Google 在採納開發者的建議後，加入了幾項全新功能：

1.來源引用（Citation）：
為了讓開發者不只是看到成果，可以深入探究程式背後的原理，並且檢視正確性，從下週開始，如果 Bard 引用了一段程式碼或其他內容，只需點擊「標註」，Bard 就會把引用的部分標記底線，並且連結來源出處，讓開發者可以點進去參考。

2.深色模式：
開發者和工程師通常習慣使用黑底的介面寫程式，能夠減少對眼睛的負擔，Google 宣布即日起推出深色模式，在開發者大會現場響起歡呼聲和如雷掌聲，可以感受到開發者們對這項更新有多期待。

3.「匯出」選項：
Google 在測試中觀察到許多開發人員很喜歡匯出其他應用程式的功能。因此和提供線上開發平台的 Replit 合作，可以直接把 Bard 對話框中的程式碼匯出到 Replit 並執行，首先支援 Python。

除此之外，用戶也經常請 Bard 協助草擬電子郵件和文件，即日起也推出兩個新的匯出選項—— Gmail 和 Google 文件，可以不用複製貼上直接幫你無縫轉移。

Google 也在大會中預告，未來 Bard 會從 PaLM2 再升級到下一代的 Gemini model 上運行，這是 DeepMind 和 Google Brain 合併後一直在進行的計畫，很快就會有消息更新。

Bard 先前只提供英文一種語言，這次宣布增加韓文和日文可以溝通，未來預計會推出 40 種語言。不過 Google 也在會後的問答時間被問及，為何 Bard 不能像 ChatGPT 一樣，上線時就用多種語言和用戶溝通？

DeepMind 首席軟體工程師戴明博回應指出，Bard 已經建構在超過 100 種語言的模型上了，因此並不是因為技術上的困難，而是在不同語言中挑錯、確保符合道德和避免「有毒」（Toxic）言論的過程，會花費更長的時間修正調校，在審核過程中會利用層層關卡確保 Bard 的言論不會脫離軌道，因此才會讓推出不同語言版本的速度緩慢下來。

全能助手「Duet AI」

Google 這次還推出了一個對話式 AI 機器人「Duet」，對標 Microsoft 365 中的 Copilot，能夠在 Google Workspace 和 Cloud 當中作為最佳助手，用自然語言對它下指令，請他協助生成內容，還會自動向你建議下一步該做什麼，在你選擇後繼續往下生成新的內容。

一、Google 簡報中生成原創圖片、講者筆記

如果想在簡報中放好看的圖片，就可以請 Duet AI 直接幫忙做一張出來，若成果不滿意，選擇照片、漫畫等圖片風格，就可以再生成其他版本供使用。

這項技術的強大之處，在於能夠從無到有繪製不曾出現過的內容。舉例來說，行銷人員和廣告代理商進行初期的創意腦力激盪時，能夠提供多種不同的選擇、風格，幫助確立的圖像視覺，避免來來回回的工作量。

除此之外，Duet AI 還可以自動針對簡報中的圖案，針對每一頁生成講者筆記，減少重複工作量。

二、Google Cloud 供企業使用的 Low-code 工具

Duet AI 導入 Google Cloud 中的生成式 AI 平台 Vertex AI 後，成為針對企業客戶的超級 Low-Code 應用程式開發工具。可以選擇想要的模型，直接在平台中調校，或是在介面中和 AI 的「聊天室」，打下想要做出來的應用程式功能，Duet AI 就會提供你應用程式語言的建議。由於是企業級的功能，Duet AI 在這裡會完全確保 Data 只為了你自己訓練。

Google Cloud 生成式 AI 三種模型

1.Imagen：產生圖片
2.Codey：生成程式碼
3.Chirp：生成語音

喊出「大膽但負責任的 AI」，巨人的下一步怎麼走？

Google 在 AI 領域深耕多年，早在 6 年前、2017 年的 I/O 大會上，執行長皮蔡（Sundar Pichai）就已經宣告 Google 是「以 AI 為核心的公司」，加上身為手握海量數據的搜尋引擎巨人，站在 AI 領域的制高點，從去年 12 月開始的數月間，Google 卻在自己擅長的領地屢次遭微軟強力挑戰。

因此這次的大會明顯具備關鍵的「叫陣」意涵，Google 一口氣發表 25 項架構在新大型語言模型 PaLM2 上的功能，PaLM2 為了開發的靈活度，共分為四種大小規格：Gecko、Otter、Bison 和 Unicorn，能夠更廣泛地應用在產品上。因此從核心的搜尋、Google Cloud 事業體，到安卓、地圖等終端應用，全部都加上了 AI 的引擎。

今年 Google 喊出了「大膽且負責任的 AI」（Bold and responsible AI）的口號，宣告技術沒有落於人後，而是要專注於安全可信賴的應用，在其他科技大廠都投入競賽的階段，能否繼續堅守陣地，巨人的下一步值得期待。

（本文出自 數位時代）