「從一篇完美的論文，到一個用戶真正說『好用』的產品」，這句話點出了 Google 在 AI 產品化過程中的最大挑戰是什麼？ | 數位時代

Google AI 產品化的挑戰：從完美論文到實用產品

這句話點出了 Google 在 AI 產品化過程中的核心挑戰：如何將實驗室中看似完美的 AI 模型，轉化為使用者真正覺得「好用」的產品。文章指出，Google 的 AI 團隊，特別是 DeepMind，過去習慣於追求學術上的突破，以發表頂級論文來定義進步。然而，當 AI 技術進入商業應用階段，需要快速迭代、注重使用者體驗時，這種「研究者心態」就顯得格格不入。

研究與商業的鴻溝

文章中 DeepMind 的 CTO Koray Kavukcuoglu 坦承，在 LLM 時代的初期，Google 團隊在產品化方面「並不知道如何做很多事情」。過去，研究團隊習慣於花費大量時間尋找問題的最佳解法，但市場需要的是快速、穩健的解決方案。這種從追求「科學發現」到擁抱「工程確定性」的轉變，對 Google 來說是一大挑戰。

轉型策略：以產品為核心，使用者為導向

為了應對這一挑戰，Google 採取了一系列轉型策略。首先，團隊進行了心態上的轉變，從「科學家」轉變為「工程師」，更加注重產品的穩定性、安全性以及可靠性。其次，Google 建立了以「使用者訊號」為燃料的閉環引擎，透過產品整合（如 Gemini App、AI Overviews）收集使用者回饋，並將這些回饋用於改進模型。最後，Google 發揮其全棧優勢，將晶片、數據中心和上層應用深度整合，打造更具競爭力的 AI 產品。總而言之，Google 意識到 AGI 的發展不能閉門造車，而是需要與使用者共同建構，才能打造出真正「好用」的 AI 產品。

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