Google 周四發佈的《2025 年廣告安全報告》顯示，去年該公司在全球範圍內攔截了創紀錄的 83 億條廣告，較前一年的 51 億條大幅增長，但被暫停的廣告主帳戶數量卻明顯下降，引發外界對其平台管理方式變化的關注。Google 將這種「攔截更多廣告但減少帳戶」的背後趨勢，歸因於其在廣告安全領域更深入地運用包括 Gemini 在內的一系列人工智慧模型，從而能更早、更精準地識別並阻斷違規廣告投放。

Google 表示，借助以 Gemini 為代表的 AI 系統，其在廣告審核環節對違規內容的攔截實現了更高自動化與精細化，2025 年經該系統識別的違規廣告中，高達 99% 在展示給用戶前已被攔截。報告指出，這一方面強化了平台對違規內容的「預防管理」能力，另一方面也意味著整個平台的執法重心，正從「一刀切」封禁廣告主轉向針對具體廣告創意本身的「點對點」處理。

AI 技術推動執法轉型

Google 同時指出，被攔截廣告數量激增，與生成式 AI 被無法分辨的濫用有關。越來越多詐騙者利用生成式模型大規模製作高度迷惑性的虛假廣告內容，迫使平台需要在更大體量、更複雜的模式中識別風險，而 Google 內部的 Gemini 模型則用於在這些大規模廣告活動中搜尋異常模式、提前定位問題並在更早階段將其攔截。這一執法邏輯也與 Google 在搜尋、工作區及廣告等核心產品中全面深度嵌入 Gemini 的整體策略相呼應，從廣告活動生成、策略優化到違規檢測與實時風控，AI 參與程度不斷提升。

從具體違規類型來看，在被攔截的廣告以及被暫停的帳戶中，詐騙類相關內容尤為突出。Google 表示，2025 年與詐騙活動相關的違規中，涉及 6.02 億條廣告及 400 萬個廣告主帳戶。在美國，Google 一年內就移除了超過 17 億條廣告，並暫停了 330 萬個廣告主帳戶，其中廣告網絡濫用、誤導性宣傳及涉及性內容是最常見的違規類別。在用戶規模最大的印度市場，Google 2025 年攔截的廣告達到 4.

837 億條，幾乎是前一年的兩倍，但帳戶暫停數量卻由 2024 年的 290 萬個降至 170 萬個，當地最突出的違規包括商標濫用、金融服務相關違規以及版權問題。 在一場線上媒體溝通會上，Google 廣告隱私與安全副總裁兼總經理 Keerat Sharma 表示，公司過去一年有意識地向「更有針對性、更多依賴 AI 的執法」轉型。他強調，相比以往以封禁廣告主帳戶為主的「硬槍」，現在的策略更多是在「創意層面」進行精細化攔截，對個體廣告素材採取更為顆粒度的處理方式。

Sharma 稱，這種轉變幫助 Google 在 2025 年將誤殺停用帳戶的比例同期降低了 80%。Sharma 還指出，Google 在廣告投放前端部署的「分層防禦」機制——例如要求廣告主完成驗證、在投放前證明企業與服務真實性——在阻止惡意行為者創建帳戶方面發揮了重要作用，這也是整體帳戶暫停數量下降的原由之一。在他看來，伴隨 Google 持續推出新型防禦措施以及不法分子不斷調整對抗手法，這些數據未來仍將波動，但公司的總體目標是盡可在廣告生態週期的最早環節就阻斷有害內容。

以文檔翻譯聞名的 AI 公司 DeepL 近日發佈一套語音到語音翻譯產品組合，進一步實踐實時語音翻譯市場，涵蓋線上會議、移動與網頁對話，以及一線員工透過定制應用參與的群組溝通等多種場景。同時，DeepL 亦推出面向開發者與企業的 API，支持在其技術上為呼叫中心等服務定制專用語音翻譯方案。 DeepL 首席執行官賈雷克·庫蒂洛夫斯基（Jarek Kutylowski）在接受訪問時表示，在深耕文檔翻譯多年之後，語音是公司「順理成章的下一步」。

他強調，DeepL 在文檔與文檔翻譯上已走得很遠，但在實時語音翻譯領域，「還缺少一款真正出色的產品」，這也是公司決定切入的原由。

挑戰延遲與準確性的平衡

庫蒂洛夫斯基指出，打造實時翻譯產品的核心難點在於如何在降低延遲與保持準確性之間取得平衡。所謂延遲，指從用戶開口說話到翻譯語音播放之間的時間差，在會議與對話場景中，這一差值越小，用戶的互動體驗就越接近「同聲對話」。 此次發佈中，DeepL 針對 Zoom 與 Microsoft Teams 推出插件，讓參與遠程會議者一邊聽各方母語發言，一邊實時聽到翻譯語音，或在螢幕上閱讀實時翻譯字幕。

該計劃目前處於早期測試階段，DeepL 正邀請企業加入等待名單，以便優先試用此功能。此外，公司還提供面向移動端與網頁的對話產品，支持用戶在面對面或遠程場景中進行跨語言溝通。 對於研討會、研討會議等多人的線下或線上群組場景，DeepL 允許參與者透過掃描二維碼加入同一會話，每個人都能在自家設備上接收對應語音的翻譯內容。DeepL 表示，其語音到語音技術還能學習並適配自定義詞彙，例如直行業語、公司名稱以及個人姓名等，以提升在專業場景中的使用效果。

庫蒂洛夫斯基認為，AI 正重塑未來客服行業的形態，一個高品質的翻譯層能幫助企業在缺乏本土語言人才、招聘成本高企的市場中，依舊提供多語言服務支持。在這一願景下，DeepL 希望自家語音技術不僅服務於會議場景，也能成為客服中心與全球化企業的基礎語言基座設施。 在技術路徑上，DeepL 表示目前產品由自研的完整「語音到語音」技術驅動，但現階段仍採用「語音轉文檔—文檔翻譯—文檔轉語音」三步流程。

公司認為，正因長期深耕文檔翻譯，才使其在整體翻譯品質上具備優勢。展望未來，DeepL 計劃開發端到端語音翻譯模型，省略文檔中間日，期許在延遲與自然度上更進一步。 在語音與翻譯領先，DeepL 面對來自多家初創公司的競爭。其中，Sanas 上年從 Quadrille Capital 與 Teleperformance 融資 US$6500 萬，約 HK$5.07 億，主攻實時修正說話者口音的技術，主要面向呼叫中心產業。

總部位於達拉斯 Camb.AI 則面向媒體與娛樂公司，提供語音合成與翻譯服務，幫助客戶在大規模內容中完成配音與本地化。由 Reddit 聯席創始人 Alexis Ohanian 的基金 Seven Seven Six 投資的 Palabra，則打造實時語音翻譯引擎，強調在翻譯過程中盡量保留說話者原聲音特徵，與 DeepL 正在構建的能力形成更直接的競爭關係。

在文檔翻譯市場站穩腳跟之後，DeepL 正試圖透過語音產品擴展自家邊界，將技術延伸到會議協作、客服服務與一線工作場景中。隨著更多企業尋求以 AI 降低跨語言溝通成本，實時語音翻譯有望成為新一輪競爭焦點，而 DeepL 正於此賽道上加速佈局。

Anthropic 首席產品官 Mike Krieger 已於 4 月 14 日辭去介面設計公司 Figma 董事會職務。這家市值達 100 億美元的上市公司同日向美國證券交易委員會披露消息，正值 The Information 報導 Anthropic 下一代模型 Opus 4.7 將加入設計工具，可能與 Figma 核心產品競爭。 Figma 開發的工具廣受用戶體驗設計師歡迎，用於網站及應用程式的介面建構。

公司此前與 Anthropic 密切合作，將後者的先進 AI 模型整合至自家產品，作為用戶助理。Mike Krieger 曾共同創辦 Instagram 及 AI 驅動新聞應用 Artifact，並於 2024 年出任 Anthropic 最高產品主管，不到一年前加入 Figma 董事會。

投資者關注 AI 對 SaaS 產業衝擊

Krieger 離職及即將推出的設計工具，為投資者提供另一佐證，他們擔憂「SaaS 末日」——大型 AI 實驗室將主導軟件業務，此論點今年多次撼動公開市場。iShares 主要軟件 ETF IGV 年內下跌近 18%。Anthropic 則拒絕投資者以 8000 億美元估值入股，較年初最新一輪融資估值翻倍。不過，Anthropic 及 OpenAI 等公司仍需證明其超強模型能否真正複製既有軟件品牌的領域經驗及關係。

Figma 股價自消息披露後升逾 5%，Opus 下一版本發佈後動態值得留意。

Google 宣佈，Gemini 的 Personal Intelligence 個人智能功能將加入 Nano Banana 驅動的圖像生成功能，能根據個人化脈絡生成圖像。這意味著 AI 圖像可利用 Gemini 對用戶喜好和興趣的理解來創作，而無需在提示詞中明確註明。Gemini 透過 Google 帳戶連結，如 Gmail 和 Google Photos，已掌握用戶數據脈絡。

因此，用戶毋需輸入「生成我夢想中的家，我喜歡網球和音樂」，只需說「設計我的夢想家園」即可。此外，Nano Banana 驅動的連結還能利用 Google Photos 中的標籤，理解如「Family」（家人）等群組描述詞彙。例如，用戶可透過提示「生成我和家人做最愛活動的圖像」來創作圖像。

功能細節與可用性

Google 表示，「sources」（來源）按鈕將顯示 Gemini 如何推斷圖像生成的脈絡。與其他連結類似，Gemini 可能誤解脈絡，用戶可提供反饋。此外，用戶可點擊「+」圖示上傳參考照片，用於圖像生成。此圖像生成功能即將在未來數日內，向美國地區的 Plus、Pro 和 Ultra 訂閱用戶開放。Google 計劃很快將此功能擴展至 Chrome 桌面版的 Gemini，以及其他用戶。

Google 今年初首度推出 Personal Intelligence 功能，並於 3 月向所有美國用戶開放。本週初，該公司已將功能擴展至印度和日本等更多國家用戶。（248 字）

Roblox 推出全新代理式功能，協助開發者在平台上規劃、製作及測試遊戲。Roblox 獨家向 TechCrunch 表示，公司正全面升級 Roblox Assistant 這款以自然語言運作的 AI 工具，讓創作者在整個遊戲開發流程中獲得支援。公司指出，傳統 AI 工具僅依單一提示一步生成解決方案，往往無法準確捕捉創作者的原始意圖。因此，新推出的「Planning Mode」將 Assistant 轉化為協作夥伴，能分析遊戲程式碼及資料模型、提出澄清問題，並將提示轉換為可編輯的行動計劃。

Planning Mode 與全新 AI 工具加速開發

Planning Mode 幫助開發者制定遊戲計劃、獲取反饋以精煉細節、敲定方案，然後執行實施。創作者可在變更前調整計劃並加入上下文，確保意圖明確反映。例如，若創作者指示「建立一個有噴泉及植物的公園小遊戲，讓角色收集金幣」，Assistant 可能詢問公園視覺風格（如卡通、真實或奇幻），或資產製作方式（如從零建造、使用 Creator Store 模型，或兩者混合）。

計劃確定後，Planning Mode 會整合 Roblox 其他 AI 工具來製作遊戲，其中包括今日公布的兩項新工具：Mesh Generation 及 Procedural Model Generation，旨在加速開發流程。 以下為兩項工具規格：

Roblox 工程高級副總裁 Nick Tornow 表示：「這些代理式功能在 Roblox Studio 降低創意願景與執行的障礙。透過 Planning Mode 及 Procedural Generation 工具，創作者能以全新方式將概念轉化為遊戲內容。Assistant 作為多步驟協作夥伴，加速規劃、製作及測試，讓創作者更快從想法實現現實。」 在執行計劃時，Planning Mode 會運用遊戲測試工具，讀取輸出日誌、擷取截圖、模擬鍵盤滑鼠輸入檢查設計及玩法，自動偵測錯誤並提供反饋，讓

Assistant 自我修正。公司解釋，這形成代理迴圈，能測試遊戲各面向、提出解決方案，並融入後續規劃，提升準確度。Roblox 亦正開發多 AI 代理並行運作、在雲端處理長複雜工作流程，以及支援編碼、測試及更逼真角色創作；同時確保創作者無縫整合 Claude、Cursor、Codex 等第三方工具與 Roblox Studio。

根據 Adobe 於周四發佈的新數據，截至 3 月，美國零售商網站的 AI 流量較前 12 個月上升 269%，並延續假期購物季的勢頭，當時 AI 流量更激增 693%。而在 2026 年首季，AI 流量較一年前上升 393%，反映更多消費者使用 AI 助手進行網上購物。

AI 訪客轉化率及互動數據

AI 流量來源的變化不僅影響訪客人數，數據顯示 AI 訪客轉化率更高、互動率更佳、在網站停留時間更長，並帶來更高的每次訪客人均收入（RPV），這往往逆轉僅一年前的趨勢，當時一般客戶對零售商更有價值。Adobe 的洞察來自其 Adobe Analytics 部門對網上交易的分析，涵蓋超過 1 萬億次美國零售網站訪問量。分析還包括對逾 5,000 名美國受訪者的調查，探討他們購物時使用 AI 的情況，以及公司新推出的 AI 內容可見度檢查工具，用以測試零售網站對大型語言模型（LLM）的可及性。

Adobe 調查顯示，39% 受訪者表示使用 AI 進行網上購物，85% 認為這改善了體驗。這可能源於 AI 協助消費者篩選產品、尋找所需物品並發掘折扣。此外，66% 受訪者相信 AI 工具在購物時提供準確結果。與出版商不同，零售商有動力令網站對 AI 友好。Adobe 數據發現，2026 年 3 月 AI 流量轉化率比真人客戶高 42%，創下新高。這逆轉一年前（2025 年 3 月）AI 流量轉化率低 38% 的情況。

此外，經 AI 來源到達零售網站的消費者，互動率高 12%、停留時間長 48%、瀏覽頁面多 13%。在收入層面，截至 3 月 AI 流量每次訪客 RPV 高於非 AI 流量 37%，而 12 個月前真人流量價值高 128%。 不過，並非所有網站已準備好應對 AI，Adobe 警告指，零售商首頁內容約四分之一未針對 LLM 優化，類別頁內容同樣如此。個別產品頁表現更差，約 34% 頁面無法被 AI 適當存取。

公司建議零售商改善網站對 LLM 的可及性，以維持在網上購物者的首位位置。

可觀測性工具的角色再度演變。雖然確保科技系統可靠性的解決方案市場多年來持續擴張，但焦點已逐步從「追蹤一切」轉向「控制複雜度和成本」。同時，企業內AI代理的快速湧入與採用，又增添了一類全新需監控的工作負載。基於15年學術研究的初創企業InsightFinder AI，對此並不陌生。公司自2016年起便利用機器學習監控、識別並主動修復IT基礎設施問題，如今則以AI代理解決方案應對當今AI模型可靠性挑戰，從偵測、診斷到修復與預防一應俱全。

由北卡羅來納州立大學電腦科學教授Helen Gu創辦的公司，她先前曾在IBM與Google任職。最近，InsightFinder AI完成1500萬美元B輪融資，由Yu Galaxy領投，TechCrunch獨家得悉。Gu指出，業界最大問題不僅是監控與診斷AI模型出錯位置，而是診斷整個科技堆疊在融入AI後的運作方式。「要診斷這些AI模型問題，必須共同監控與分析資料、模型及基礎設施，」Gu向TechCrunch表示。

「問題不總是模型或資料所致，而是綜合因素，有時純粹是基礎設施問題。」

AI可觀測性的端到端挑戰

她以一客戶實例說明：一家美國主要信用卡公司發現其欺詐偵測模型出現漂移。InsightFinder全面監控公司基礎設施後，發現問題源於某些伺服器節點的過時快取。「最大誤解是AI可觀測性僅限開發與測試階段的LLM評估，相反，一個健全平台應提供涵蓋開發、評估及生產階段的端到端反饋迴圈，」她說。新產品Autonomous Reliability Insights結合無監督機器學習、自家大小語言模型、預測AI及因果推斷實現此功能。

Gu強調，此基層對資料無特定要求，能攝取並分析完整資料流，收集訊號後進行關聯與交叉驗證，找出根本原因。 可觀測性領域競爭激烈，Grafana Labs、Fiddler、Datadog、Dynatrace、New Relic及BigPanda等對手皆在建構AI工具相關能力。但Gu不以為意，她指InsightFinder的專業、經驗及自訂化形成足夠護城河。「我們鮮少輸給對手……這關乎洞察。

許多資料科學家懂AI卻不懂系統，SRE開發者懂系統卻不懂AI，他們忽略內在關係。」客戶包括UBS、NBCUniversal、Lenovo、Dell、Google Cloud及Comcast，Gu歸功10年理解大型企業需求的努力。「我們與Fortune 50客戶合作，精煉企業環境部署要求。我們正與Dell合作，在全球最大客戶部署AI系統，這非簡單套用基礎AI於機器資料即可。

」公司去年營收增長逾三倍，本輪融資源於三個月內簽下七位數Fortune 50訂單，投資者主動找上門。公司將用1500萬美元（約 HK$11700 萬）擴充少於30人的團隊，首度聘請銷售與市場人員，並強化上市策略。公司至今累計融資金額達3500萬美元（約 HK$27300 萬）。

Google 宣佈推出 AI Mode 的全新功能，讓用戶在 Chrome 桌面版瀏覽器上以對話式方式探索網頁。當用戶在 AI Mode 中點擊連結時，相關網頁將與 AI Mode 並排顯示。此舉旨在簡化瀏覽相關網站、比較細節，並在保留搜尋脈絡的同時提出後續問題。科技巨頭表示，例如購買咖啡機時，用戶可在 AI Mode 描述需求，獲取多個選項。點擊其中一個後，可同時開啟零售商網站，並詢問如「這款清潔難度如何？

」等具體問題。AI Mode 會結合網頁內容及全網資訊作答。 「早期測試者讚賞無需頻繁切換分頁，即可獲取長篇文章或影片的幫助，」Google 在官方部落格解釋道。「並排顯示搜尋結果與網頁，有助用戶專注任務，同時探索有用內容。」

跨分頁搜尋新體驗

Google 同時推出跨 Chrome 分頁搜尋功能。在桌面版或手機版 Chrome 的「新分頁」頁面或 AI Mode 搜尋框，按下新增的「加號」選單，即可納入近期分頁。這允許混合多個分頁、圖像或檔案，引入脈絡至 AI Mode 搜尋。例如，研究本地健行路線時，可加入已開分頁，查詢其他地區類似路線；或備考統計學，將課堂筆記、講義等脈絡納入，請求概念範例說明。

這些 AI Mode 更新現已在美國推出，Google 計劃未來擴展至更多地區。