Google AI Overviews 查字典都誤會:香港用家點避開 AI 答非所問
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Google AI Overviews 查字典都誤會:香港用家點避開 AI 答非所問

圖片:via Android Authority — https://www.androidauthority.com/google-ai-overviews-definition-bug-3670358/
TechLab 編輯部(譯)·

英文詞義查詢觸發指令誤判,Google 稱修正快將推出

Google AI Overviews 查字典都誤會:香港用家點避開 AI 答非所問

圖:Android Authority.原文連結

Google Search 查單字本來係最無驚喜、最唔應該出事嘅功能之一:打個英文詞,頂部出解釋、讀音、例句,幾秒就走。但 Android Authority 發現,Google AI Overviews 近日喺部分英文詞義查詢上出現一個幾尷尬嘅錯誤:用家想查一個字,AI 卻似乎當咗用家向 chatbot 落指令。最典型例子係搜尋 disregard,原本應該顯示「忽略、不理會」之類定義,AI Overview 卻回應類似「明白,我會忽略之前提示並重新開始」嘅意思。

呢件事唔只係一個可以笑兩聲嘅 AI 失誤。香港好多學生、打工仔、內容工作者同開發者,日常都會用 Google 快速查英文詞義、術語、文件解釋、錯誤訊息,甚至公司內部文件入面嘅陌生字。如果搜尋結果第一格由「字典」變成「AI 自以為被指揮」,問題就唔係答案好唔好文采,而係搜尋系統有冇理解你真正想做咩。Google 透過 Android Authority 回應,承認 AI Overviews 會誤解部分動作相關查詢,並表示修正會快將推出;但截至截稿,未見獨立官方公告頁列明實際推出時間。

問題出喺「查字典」同「叫 AI 做嘢」之間

按 Android Authority 測試,出事唔只係 disregard 一個字。報道提到 rememberstartfinishedignoreforget 等字都可能令 AI Overview 出現類似混亂;即使用家加上 definition,問題亦未必即刻消失。呢批字有一個共通點:喺一般英文入面可以係動詞或者概念,但喺 AI 對話環境入面,亦好容易被理解成指令,例如「記住」、「忽略」、「開始」、「忘記」。

換句話講,今次未必係傳統所講嘅「AI 幻覺」,即係模型憑空作內容。更準確講,佢似係搜尋意圖判斷同 AI 指令處理之間短路:用家只係輸入一個單字,Search 應該先判斷「呢個係查字典」,但 AI 層可能將同一串文字理解成「用家叫我做某個動作」。如果係普通 chatbot,答錯可以再追問;但喺搜尋頁最上方,錯誤會包裝成即時答案,可信度自然被放大。

AI Overview 已經唔係實驗室小功能

Google 由 2024 年開始將 AI Overviews 帶入主流搜尋,最初喺美國大規模推出;到 2025 年 Google I/O,官方宣布擴展至超過 200 個國家及地區、超過 40 種語言,並加入中文支援。Google Search Help 現時列明,AI Overviews 可用地區包括香港,支援語言亦包括英文同繁體中文。即係話,就算今次觸發例子主要係英文詞義查詢,香港用家已經係呢個功能嘅正式覆蓋範圍之內。

更重要係,Google 喺 2026 年 I/O 再將 Search 推向更重 AI 嘅方向。官方博客形容呢個係 AI Search 新階段,AI Mode 推出一年後已超過 10 億月活躍用家,AI Overview 亦可以直接接駁到 AI Mode 繼續追問。呢個產品方向代表 Google 唔係想將 AI 放喺搜尋旁邊做附加工具,而係想將查資料、追問、整合來源變成同一條流程。當 AI 層愈接近入口,一個小小嘅意圖誤判就愈容易影響日常低成本查詢。

Google 自己其實講過同一類風險

Google 對 AI Overviews 出錯唔係第一次要解釋。2024 年 AI Overviews 因為奇怪答案被大量討論後,Google 發文解釋系統唔係純粹靠訓練資料生成文字,而係結合語言模型、搜尋排名同網頁來源;同時亦承認錯誤通常來自誤解查詢、誤解網頁語氣,或者某些題目缺乏高質資料。當時 Google 話會用更廣泛嘅系統更新處理類似模式,而唔係逐條查詢人手補洞。

今次查字典 bug 剛好打中同一個核心:AI 搜尋最難嘅地方,唔止係「答案係咪真」,仲有「你有冇聽明用家想問咩」。查 disregard 呢類字,本身唔係冷門、無資料、充滿爭議嘅題目;傳統字典系統處理呢類查詢應該好穩定。偏偏因為 AI 層加入咗更強嘅語境理解,系統反而可能過度理解,將普通字詞當成對 AI 嘅操作指令。呢種錯誤比作錯一個冷門規格更值得留意,因為佢影響嘅係入口判斷。

一份 2026 年 5 月提交、仍待同行評審嘅 arXiv 預印本亦提供咗另一個背景:研究團隊向 Google 發出 55,393 個熱門查詢,發現 AI Overviews 整體觸發率為 13.7%,問題形式查詢更升至 64.7%;而喺拆解出嚟嘅 98,020 個原子聲稱入面,有 11.0% 未獲引用頁面支持。呢啲數字唔等於直接解釋今次字典 bug,但顯示 AI Overview 已經係大規模資訊入口,可靠性問題唔可以只當成個別笑話。

搜尋變成答題機,競爭亦推高期望

AI 搜尋競爭令用家對「直接答案」嘅期望愈來愈高。OpenAI 2024 年推出 ChatGPT search,強調用自然語言提問、取得即時答案同相關網頁來源;到 2025 年,官方表示已擴展至 ChatGPT 可用地區嘅所有人。Google 面對嘅唔再只係傳統搜尋引擎競爭,而係一批以「問一句、即刻整合答案」做核心體驗嘅 AI 產品。用家習慣咗答案喺最上方出現,自然亦會要求答案有來源、有上下文,而且唔好誤會基本意圖。

Google 同其他 AI 搜尋產品最大差別,在於 Google Search 係大量人每日預設入口。ChatGPT search 或其他答案引擎通常有比較明顯嘅「我而家喺同 AI 對話」心理框架;但 Google 查單字、查天氣、查公司地址,很多時仍然被視為工具型查詢。當 AI Overview 介入呢類低摩擦場景,用家未必會用審稿心態睇每句答案。呢個差異,正正令 Google 嘅可靠性門檻應該比一般 chatbot 更高。

香港角度:可用唔等於同一 bug 一定重現

就香港可用性而言,Google 官方支援頁已列出香港屬 AI Overviews 可用地區,繁體中文同英文亦喺支援語言之列。不過,今次 Android Authority 報道嘅觸發例子主要係英文動作字,而且本文未能以香港帳戶及香港 IP 實機確認同一問題喺本地仍然重現;中文繁體查詢,例如「忽略 意思」會唔會觸發相同誤判,亦屬 [待確認]。所以更穩陣嘅寫法係:香港用家有機會接觸同一功能,但呢個特定英文詞義 bug 喺香港環境嘅重現狀態仍未確認。

即使如此,實際影響仍然貼地。香港工作同讀書環境經常中英夾雜,Google 查英文定義係好多人嘅肌肉記憶;公司 IT team 查錯誤訊息、marketing team 查外國產品術語、學生查論文用字,都可能遇到 AI Overview 先行嘅結果。今次例子提醒大家:AI Overview 可以係起點,但唔應該係最後答案,尤其係你要引用、交功課、寫報告、回覆客戶或者處理技術設定嗰陣。

遇到 AI Overview 答非所問,可以咁做

  • 查英文詞義時,先試 define:disregarddisregard meaning 呢類明確格式;如果 AI Overview 仍然答非所問,就直接開受信字典頁,例如 Cambridge Dictionary、Oxford Learner's Dictionaries、Merriam-Webster 或 Longman。
  • 喺 Google 結果頁使用 Web 篩選器。Google 官方支援頁講明,AI Overviews 係核心 Search 功能,唔可以整體關閉,但 Web 篩選器可以只顯示文字網頁連結,避開 AI 摘要同其他功能卡。
  • 唔好只睇 AI Overview 第一段。重要資料至少交叉查兩個來源,尤其係醫療、法律、財務、考試、公司政策、產品規格同價格。
  • 如果 AI Overview 有引用來源,入去睇原頁有冇真係支持嗰句答案。AI 有時會搵到似相關嘅頁,但總結時漏咗條件、時間或者例外情況。
  • 見到明顯錯誤,可以用 AI Overview 入面嘅 thumbs down 或回報功能。Google 官方支援頁亦建議用家提供回饋,幫系統改善。

最簡單嘅判斷係:如果你只係隨手查一個陌生字,AI Overview 錯咗最多浪費幾秒;如果你準備將答案放入文件、電郵、簡報、合約或者程式設定,就要將 AI Overview 當摘要草稿,而唔係最終來源。搜尋結果上方位置唔等於權威,尤其當答案係 AI 生成,核對來源仍然係必要步驟。

點睇今次小 bug

今次事件真正值得睇嘅位,唔係 Google AI 又出醜,而係搜尋產品由「列出來源」轉向「直接代你答」之後,錯誤類型變得更微妙。以前搜尋壞咗,可能係排錯網頁;而家 AI Overview 壞咗,可以係誤解你嘅意圖、錯誤整合來源,甚至將普通查字典當成一條指令。Google 表示修正快將推出,呢個具體 bug 可能好快消失;但 AI 搜尋可靠性、來源可查性、以及用家點樣分辨摘要同事實,會係更長期嘅問題。


參考來源

本文根據原文及公開資料整理;資料有出入時,以原文及官方資料為準。

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