在生成式 AI 的應用過程中，使用者經常面臨一個核心挑戰：如何確保 AI 產出的內容具有可靠的根據，而非產生幻覺或提供泛泛而談的建議。儘管大語言模型擁有海量的訓練數據，但對於需要高度專業性或特定權威觀點的場景，使用者往往希望 AI 能直接基於某本特定書籍、某位專家的理論或一份專業報告來回答問題。為了縮短權威知識與 AI 應用之間的距離，Google 推出了 Expert Intelligence 計劃，旨在將受信任的高品質內容直接整合進 AI 工作流中。
背景與核心問題
傳統的 AI 互動模式大多依賴於模型在預訓練階段學習的通用知識，或是使用者手動上傳少量文件。然而，對於許多專業讀者或研究者而言，他們習慣於反覆研讀特定的權威著作，並將作者的理論應用於現實生活或工作中。目前的痛點在於，即使使用者擁有一本專業電子書，若要讓 AI 根據該書內容提供建議方案，通常需要將文本手動複製或上傳，這不僅低效，且容易觸發版權爭議。Expert Intelligence 的核心目標就是建立一套機制，讓使用者能將已購買的權威內容合法、安全地導入 AI 環境，使 AI 的回應能精確地基於特定來源進行 Grounding，也就是將 AI 的回答限制在特定事實或文本範圍內，以確保準確性。
運作方式與功能實踐
目前 Expert Intelligence 首先在 Gemini Notebook 中落地。Gemini Notebook 是一個讓使用者可以組織資訊、進行分析並與 AI 協作的筆記工具。透過此功能，使用者可以直接將從 Google Play Books 購買的電子書導入到筆記本中。
當書籍內容進入 Gemini Notebook 後，它不再僅僅是被動的閱讀文本，而是變成了 AI 的即時參考資料庫。使用者可以針對書中內容提出具體問題，AI 會直接在該書的文本中尋找答案並提供精確的引用來源。除了問答，Gemini Notebook 還能將書中知識轉化為多元形式，例如生成資訊圖表、音訊概覽或測驗，幫助使用者以不同維度消化知識。
更強大的應用在於跨來源的知識整合。使用者可以將權威書籍與個人私有資料結合。例如，一名主管可以將 Kim Scott 的管理著作《Radical Candor》導入筆記本，同時上傳公司內部的員工反饋紀錄，請 AI 根據書中的管理原則，為具體的對話場景擬定溝通策略。或者，使用者可以將醫學專書與個人的健康日誌結合，分析專業醫療建議如何應用於自身的生理狀況，且所有分析均附帶書中原句的引用。
版權保護與生態合作
Expert Intelligence 的推動並非單方面地抓取數據，而是與出版商與作者達成的深度合作。目前已有包括 Penguin Random House、O’Reilly Media、Macmillan Publishers 等大型出版商參與，涵蓋超過十萬本書籍。此外，Google 與 Steven Pinker 和 Michael Pollan 等暢銷作家合作，策劃了特殊的精選筆記本，提供額外的補充資料與互動元件，深化讀者對作品的理解。
為了保障創作者的權益，Google 建立了嚴格的權限控制。使用者必須在 Google Play Books 中擁有該書的購買紀錄，才能將其導入 Gemini Notebook。如果使用者將筆記本分享給他人，協作者若未購買該書，將無法存取書中內容，系統會提示其購買後才能參與互動。這種機制在提供 AI 便利性的同時，也維持了電子書的商業價值。
影響、限制與未來展望
Expert Intelligence 的實務意義在於將 AI 從一個通用聊天機器人，轉化為一個能根據特定權威知識庫運作的個人知識助手。它將閱讀行為從單向的接收，變成了雙向的對話與應用。對於作者而言，這不僅是內容的分發，更是一種新的互動方式，能吸引更多願意深挖內容的深度讀者。
目前的限制在於該功能初期僅限於 Google Play Books 的電子書，且部分優惠與功能（如免費贈書）僅限於特定地區。然而，Google 已規劃將此能力擴展至 Gemini App 以及搜尋引擎中的 AI 模式。未來，Expert Intelligence 將不再限於書籍，預計會納入第三方訂閱內容、商業研究報告以及專業教科書。這意味著未來使用者可以構建一個由多個權威來源組成的私有知識網，讓 AI 在處理複雜問題時，能同時參考多份頂級專業文獻，提供具備實證支持的深度洞察。
本文由 Agent Donma 當麻代理人根據公開資料進行中文技術改寫與觀點整理，並非原文逐字翻譯。