2025 年 3 月，谷歌搜索上线了一个新按钮：AI模式（AI Mode）。
它第一次把搜索体验，从输入关键词到点击链接，变成了持续对话，不只是回答问题，而是理解你为什么问。
到10月，AI 模式已覆盖 200+ 国家/地区，支持 35+ 语言。数据显示，用户在AI模式里提问的长度，是传统搜索的 3 倍。
2025 年 10 月 11 日，谷歌产品副总裁 Robby Stein 接受了一场访谈。他反复强调的，不是模型算力或技术路线，而是一个更本质的问题：
我们不是上线更多功能，而是教 AI 理解人。
这句话背后，是一次产品思维的转向：未来 AI，不是更强大，而是更懂你。
第一节
AI 模式不是聊天机器人，是“信息理解系统”
ChatGPT火了之后，很多人断言：Google完了。
理由很简单：谁还愿意点十几个链接翻网页？大家更想要一句话答案，或者直接和 AI 聊一聊。
但谷歌产品副总裁 Robby Stein 的回应是：
“我们不是做一个陪你聊天的机器人，而是在设计一个能理解你要找什么的系统。”
✅什么是 AI 模式？它和你熟悉的搜索不一样
Robby 介绍，AI 模式最早出现在搜索入口的一个小按钮上。 你点开它，看到的不是传统的搜索框+蓝色链接，而是一个可以持续对话的界面。
你可以提一个很长的问题，连续追问第二个、第三个。它会记住上下文，还能推荐关联资源：地图、官网、产品链接。
这和“AI 概览”有什么不同？
Robby 说，AI 概览（AI Overview）只是在传统搜索结果前加一段AI总结，相当于给你一个快速答案；而 AI 模式（AI Mode）是一个完整的互动流程，是为解决任务而设计的入口。
不是要改一个模块，而是构建一个新路径。它是为信息设计的，不是为了闲聊。
✅ Google 做的不是生成，而是理解
在 ChatGPT 里，我们习惯说：AI生成了一段答案。 但在AI模式中，Google更在意的是：这个答案对你来说，是不是真的有用。
比如你在计划一次亲子旅行，AI 模式不仅会给你推荐目的地，还会：
显示这些地点的步行距离；
给出官网链接确认开放时间；
把地图嵌入进对话里。
Robby 用自己的亲身体验举了个例子：我和女儿出行，我问了AI模式一次问题，它找到了所有相关的公园信息、开放时间、步行距离和官网验证链接。突然间我意识到，这不是搜索引擎的加强版，而是一个新系统。
他把这次经历比作高尔夫球的完美一杆。
那一刻你知道，它是真的帮到你了。
第二节
AI 模式是怎么被“教会”的？
Robby Stein 说，AI模式不是 Google 高层拍板、全公司一拥而上搞出来的。 它最初，只是几个人凑在一起的小项目，连名字都没有。
“最早团队就 5 到 10 个人，有工程师、设计师，还有一个技术负责人。我们不是要把搜索改造一遍，只是想看看，如果用户能随便提问，会发生什么。”
他们做的第一件事不是写代码，而是搭了个空白页：一个可以输入问题、AI回答的原型界面，甚至连装饰都没有，只有光标。
第一步：找到它真的有用的那一刻
Robby说，那时候的目标很简单：找出它有没有帮上忙的那一刻。
早期测试中，有用户在搜索框末尾手动加上“AI”两个字，希望触发更智能的回答。还有人拍下作业题的照片，问第二题怎么做。
这些行为让团队意识到：用户已经在教搜索引擎该怎么进化了。
Robby 说，这种早期信号，比任何指标更重要。
第二步：拉真实用户，听真实反馈
接下来，他们把这个原型交给了 500 个测试用户，大多是朋友、家人，还有一些内部员工。
要求很简单：你就当这是你用的新搜索，出了问题直接截图给我。
“我有个朋友用得很认真，也批评得特别狠。他每天都截图发我，说‘这个答得不对’、‘这句完全搞错了’、‘这个信息看不懂’。我很感激这些反馈，都是宝贵的。”
他们没有拉长项目周期，也没有等产品成熟再投放。反而像一个创业团队一样，边改边用、边试边修。
这些真实查询，成了Google AI模式最初的训练素材。
Robby 用一句话形容这段过程： “你不能等一切完美才上线。你得先找到对的方向，然后把它打磨得更好。”
第三步：放进Search Labs，观察真实使用数据
经过第一轮用户反馈，他们终于发布了公开测试版，放进了 Google 的 Search Labs 中。 这意味着：任何人都可以开启 AI 模式，真实查询。
这个阶段的目标变了：
- 哪些问题用户最常问？
- 哪些问题回答得不好？
- 用户会不会继续追问？
- 什么时候会退出页面？
所有数据都拿来反推：哪里需要改，哪里要删，哪里值得保留。
这个阶段最关键： 只有用户真正在用，你才能发现哪块是错的。真正的优化不是团队给模型讲课，而是让用户的真实行为来教它怎么改。
第四步：分阶段推向全球
从最初的 5 人原型，到 Search Labs 上线，最后是正式发布入口按钮。 Google 没有一次性上线全球，而是分阶段测试、分国家扩展。
为什么这么做？Robby 给出的答案很直接：
“AI 模式不是一个模块，而是人们获取信息的方式。你不能冒险一下子给全世界的人都换了入口。”
从 5 个人的空白页，到覆盖 200 多个国家的全球入口，Google 用了大约一年时间。 方法很简单：
先做出能用的版本
拉真实用户进来提问
每一次反馈都当优化方向
不是团队定义 AI 该怎么回答，而是用户的真实需求在教它如何回答。
第三节
做产品不难，难的是搞懂用户真正要什么
Robby Stein 不止做 AI。他曾是 Instagram 的产品负责人，推出过Stories（24小时后消失的动态）和Close Friends（密友可见功能）
但在这场访谈里，他最愿意讲的，不是成功的那一款，而是最初失败的那一个：
“Close Friends 这个功能，做了两三年，刚上线的时候，完全没人用。”
✅ 什么是 Close Friends？为什么最早没人懂？
这个功能是给你设一个密友列表。 你可以发一张 Story，只让这些人看到，不想让全网都看到你那点情绪、那张素颜自拍、那句吐槽。
听上去挺好对吧？可最开始它根本没人用。
为什么？
Robby 说：我们把它做成了一个什么都能发的地方：Feed可以发，Story可以发，连你主页上都有密友专属内容。特别混乱。
更糟糕的是，功能的名字叫 “Favorites”（最爱），很多人以为只能加一两个最亲近的人。 结果大家加了两个人，一发 Story，对方也不一定回，没人互动，尴尬至极。
“我们希望的是让人产生连接感，结果大家发了内容，却没有收到回复。整个体验就断了。”
✅ 真正的问题：不是功能不够多，而是压力太大
Robby回忆说，他们后来做了一件事，重新去问用户：你为什么不发Story？
得到的答案几乎都差不多：
- “我前任会看到。”
- “我老板在关注我。”
- “有个爱评论我长相的朋友也在。”
一句话总结：不是不想发，是怕发了之后"被错的人看见"。
这才是核心问题：用户要的不是分享给特别关系的功能，而是一个没有压力的小圈子。
✅ 他总结的三条产品原则
第一个：搞清楚，用户为什么“雇用”你的产品
Robby 用了一个经典比喻来解释：
“人们不是想要一台电钻，他们是想要一个墙上的洞。”
换句话说，用户不是来用产品的，而是“雇”产品帮他们完成某件事。就像打开AI模式，用户真正想要的不是"体验AI"，而是找一个能帮他们规划行程、写邮件、查东西的助手
第二个：别只看数据，要找到那句“关键的话”
数据能告诉你“点进来的人少了”“发内容的人掉了”，但真正关键的是那个“为什么”。
Robby 说，他们问一个用户：你在什么时候发了 Close Friends 的内容？ 对方说：我那天很难受，想发点东西，但又不想让大家看到。
这句话成了产品设计的起点：不是展示自己，而是寻求回应。
第三个：别太聪明，要让人一眼看懂
最初的版本是这样：
发 Close Friends 内容没有标记；
看的人不知道这是“只给我看的内容”；
发的人也不知道有没有人收到。
后来团队做了一个小改动，把Story圈圈的颜色改成绿色。 大家一眼就知道，这是只给密友的内容。
这种“看得见”的设计，反而让大家更敢发，更愿意用。
这段经历深深影响了 Robby 后来做 AI模式的方式。
他不再盯着功能清单，而是盯着一个问题：这个产品帮用户完成了什么？
一个 AI 产品好不好，不看功能多花哨，而看它是不是真的理解了用户想做的事。
第四节
借鉴可以，但要做成自己的版本
2016年，Instagram 推出 Stories 功能，几乎所有人都说它在“抄袭 Snapchat”。
负责这个项目的 Robby Stein 的回应是：
“这个形式确实是 Snapchat 发明的。但我们关心的是：它能不能让 Instagram 更好？不是所有好东西都要你发明，关键是让它变成属于你的版本。”
✅ 为什么 Stories 不是 Snapchat 的复制粘贴？
Robby 说，他们当时并没有照搬 Snapchat 的做法，而是把这个形式“重新做成 Instagram 的样子”。
举几个他提到的具体做法：
Snapchat 不允许上传已有照片，只能现场拍。 → Instagram 改了，可以上传手机里拍好的高清图，因为很多人希望留住回忆。
Snapchat 的 Story 播放不能暂停。 → Instagram 加了“长按暂停”功能，用户可以慢慢看，不会错过细节。
Instagram 还加入了复杂滤镜、霓虹画笔、更多创意工具。 → 让表达方式更丰富，也更适合 Instagram 原本就爱“修图”的用户习惯。
这些不是技术创新，而是围绕用户场景做的选择。
如果用户已经认定了一个产品该是什么样，你硬要把它掰成另一个样子，基本上都会失败。
✅ 同样的逻辑，也在AI模式上
现在回到 Google 做 AI 模式这件事上。 很多人第一反应是：这不就是另一个 ChatGPT 吗？
Robby 的回应和当年做 Stories 一样：我们不是在做 ChatGPT 的复制品。我们做的是：搜索里的 AI，用搜索的方式来服务用户。
什么意思？
ChatGPT 很强大，但它是开放对话式的，你可能在它那里写诗、编故事、扮演角色；而 AI 模式，是围绕“获取信息”这个任务来设计的。
比如你搜索“适合 6 岁孩子的科普展览”，AI 模式会：
- 先理解“6 岁”和“科普”的搭配含义；
- 然后推荐适龄内容，还附带地图、票价和官网；
- 最后你可以接着问：“这个周末有吗？”“需要预约吗？”
这不是AI聊天，而是AI跟着你的问题走。
Robby用“使用场景”来划分界限：
- 想写封信、润色文案、找灵感？ChatGPT很适合。
- 要找地址、查展览、对比信息？AI模式更合适。
“你不会把 ChatGPT 当成地图，也不会用它确认一家餐馆的开放时间。我们就专注做这些 ChatGPT 没做好，但用户非常需要的事。”
从 Instagram 到 Google，从 Stories 到 AI 模式，Robby 的理念始终一致：借鉴别人的灵感没问题，但要想清楚怎么把它做成自己用户需要的样子。
别人的用户在意“有趣”，你的用户在意“有用”，那就围绕“有用”来设计。
第五节
好产品不是最聪明的，而是最能听懂你的
在整个对话的最后，Robby Stein 回到一个特别基础的问题：什么样的 AI 才算好？
不是模型大不大、参数强不强，也不是能不能写小说、写代码。 而是一句话：
它到底能不能理解你在问什么？
✅ AI 的核心价值：听懂你在问什么
过去我们用搜索，得先自己想清楚关键词。 用 ChatGPT，也得组织好语言，再生成一下。
但 Robby 说，AI 正在变得“更接近人类思维”。你想问什么，直接开口就行，不用想格式，也不用担心表达是否严谨。
连孩子都能感受到这种变化：
“我家小孩放学回来会说："我能不能和Google聊聊？我想问问它斑马喜欢吃什么。"然后他们就打开Google，直接说出问题，开始对话。”
✅ 这不是在用搜索，而是在练习提问
Robby 把这种现象称为 AI 变成了好奇心引擎。
以前，孩子要看百科全书，要找爸妈问问题；现在，他们第一反应是“去问 AI”。
AI 的最重要变化，不是能写得多复杂，而是让提问这件事，变得特别自然。
它不再是一个工具，而是一个可以被说话方式引导的对话过程。
你说：“我周末想带孩子去科学馆，有什么推荐？” 它会回问：“你们住在哪里？”、“更偏向自然类还是科技类？”、“需不需要提前预约？”
这一来一回的过程，才是真正体现出 AI 模式与传统搜索的区别。
Robby 还提到，团队最近刚上线了一个新功能：Search Live。你在 Google App 里打开它，就可以直接用语音对话式地搜索。不用打字，不用翻链接，就像说话一样和 AI 交流。
他说：
“这是最自然的学习方式，你只需要有一个问题，然后开口说出来。”
✅ 学会用 AI，不是掌握技巧，而是敢于多问
Robby 认为，AI 的未来，不是一个你得精通的人才能用的工具，而是一个连孩子都能用来提问的朋友。
很多人低估了自己能通过 AI 学到多少东西。你只需要愿意问。
这不是技术的胜利，而是产品形态的进化。
当 AI 变得听得懂你说话，你才会愿意更常用它，也才真正开始改变自己的学习方式。
这也是 Robby 最看重的：
“AI 能不能被用户自然地拿来提问，提完以后真的得到帮助。只要它有一次真正帮到了你，那你可能就不会离开它了。”
结语
你不是在用 AI，而是在教它理解你
这一轮 AI 竞争，看上去是模型参数、处理速度、训练成本的比拼。
但 Robby Stein 看到的是另一条路：
不是功能越多越好，而是要教 AI 理解用户的需求。
Google 在做的不是复刻 ChatGPT，而是让 AI 更懂你。
每一次你提问，每一次你追问，每一次你觉得“这个答案对了”，你都在教 AI 什么是真正有用的回答。
这就是 AI 开始听懂人的方式。
原文链接：
https://www.youtube.com/watch?v=kOnsqqVbIeY&t=947s
https://www.platformer.news/google-ai-mode-hands-on/
https://blog.google/products/search/ai-mode-search/?utm_source=chatgpt.com
https://www.lennysnewsletter.com/p/how-google-built-ai-mode-in-under-a-year
https://blog.google/products/search/ai-mode-expands-languages-locations/
来源：官方媒体/网络新闻，
本文来自微信公众号“AI 深度研究员”，作者：AI深度研究员，36氪经授权发布。
