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6 hours ago

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商傳媒|責任編輯/綜合外電報導
摘要

Google於I/O 2026大會發表Gemini Spark,這是一款常駐型AI助理,能在雲端全天候運作,並透過開放標準「模型上下文協議」(MCP)自主操作如Canva、OpenTable等第三方應用程式,協助使用者自動化多步驟任務,提升數位協作效率,目前已在美國推出。

Google於2026年5月19日舉行的I/O開發者大會上,發布了其人工智慧(AI)產品策略的重大轉變——Gemini Spark。這款常駐型個人AI助理可在專屬雲端伺服器上全天候運行,並且能自主在第三方應用程式中執行任務,而非僅限於Google自家服務。

Gemini Spark採用Google的Gemini 3.5 Flash模型與Antigravity 2.0代理程式框架。與標準的Gemini聊天機器人不同,Spark即使在使用者關閉應用程式或裝置鎖定時也能持續運作,它在專屬的Google Cloud虛擬機器上維持活躍。Google執行長皮蔡(Sundar Pichai)在I/O主題演講中將其描述為「您的個人AI助理,能協助您駕馭數位生活,根據您的指示代為執行任務」。

Spark的設計理念是根據使用者指令行事,每連接一個應用程式都需要明確選擇加入,且在執行高風險操作(例如付款或發送外部電子郵件)前,會要求使用者進行確認。根據Google的官方產品頁面,Spark建議使用者「檢查回應、密切監督,並在需要時中斷」。

Gemini Spark透過「任務」、「技能」和「排程」三種模式與使用者互動。「任務」允許使用者指派多步驟工作,例如「搜尋並追蹤紐奧良今年夏天的室內設計實習機會」;「技能」是使用者隨時間建立的可重複使用指令集,例如要求Spark從過往的電子郵件中歸納出個人寫作風格指南,並在未來起草新郵件時自動套用;「排程」則能觸發定期動作,例如每週一早上掃描收件匣、生成優先待辦事項清單,並在Google日曆中標記專注時段。

Gemini Spark的第三方應用程式整合是其架構的關鍵亮點。Google採用了「模型上下文協議」(Model Context Protocol, MCP),這是一套由Anthropic於2024年11月發布的開放標準,定義了AI代理程式與外部資料來源和服務進行安全通訊的標準化方式。Spark推出時已支援Canva、OpenTable和Instacart等應用程式。Adobe、三星、Spotify、剪映、GitHub、Notion和Slack也已確認將於2026年夏季支援MCP整合。透過MCP,使用者可以要求Spark從Google文件製作Canva簡報、根據收件匣內容進行OpenTable訂位,或整理Instacart的雜貨訂單,大幅減少手動切換應用程式和重複輸入資訊的需求。

康乃爾大學運營、技術與創新教授Karan Girotra指出,Google的原生數據存取能力是其競爭優勢。Spark在Google自家基礎設施上運行,並原生連接Gmail、Google日曆、Google雲端硬碟及整個Google Workspace套件,無需模擬使用者操作即可直接讀取數據。這種深度整合使其有別於Anthropic的Claude Cowork(桌面代理程式)、OpenAI的ChatGPT Agent(瀏覽器導向)和微軟的Copilot(以Office 365數據為基礎)。據悉,蘋果也預計在WWDC 2026上發布部分由Google Gemini模型驅動的更新版Siri。

然而,Gemini Spark的推出也伴隨隱私疑慮。一份早期洩露的Gemini應用程式APK文件曾顯示,Spark「可能會在未經詢問的情況下分享您的資訊或進行購買」,儘管最終發布版本已將措辭修改為「旨在在執行重大操作前徵詢您的意見」,但截至發布會日期,Google尚未發布Spark專屬的隱私政策。這項空缺與2025年11月在聖荷西聯邦法院提起的Thele v. Google LLC集體訴訟同時出現,該訴訟指控Google於2025年10月在未經使用者同意下,秘密地為所有Gmail、Chat和Meet帳戶啟用了Gemini,使AI能夠存取私人通訊內容。

此外,歐盟人工智能法案(EU AI Act)第50條針對與使用者互動的AI系統的透明度義務,將於2026年8月2日生效。在該期限之前,Spark專屬隱私政策的缺位,意味著Google在將該產品推向歐洲聯盟市場前,需要解決合規性問題。據分析師預期,Gemini Spark最快也要到2026年第三季才可能在歐盟和英國上市。

Gemini Spark目前僅向美國地區的Google AI Ultra訂閱者開放,月費已從250美元降至100美元。此方案還包含AI Pro方案五倍的使用限制、20 TB的Google One雲端儲存空間以及YouTube高級版。康乃爾大學SC Johnson商學院客座講師Clarence Lee建議使用者逐步嘗試AI代理程式,初期可先從低風險任務開始。