Disco : 客製化內容與瀏覽器的完美結合

瀏覽網頁在過去被視為單純以使用者為主體，自發性搜尋資訊的行為，然而人工智慧的興起則帶來了不一樣的面貌，並開始擔任資訊整合的協作角色。

綜觀過往的案例指出，AI已經順暢的融合進瀏覽器服務當中，並帶來不一樣的面貌。如以The Browser Company開發的Arc Search為例，其將搜尋引擎和生成式AI深度整合，讓使用者能夠透過滑動網頁的方式驅動AI分析，以更快的速度找到答案並擺脫多餘的資訊，而後續由Perplexity公司所推出的Comet也以AI助理的形式提供問答幫助，讓使用者能更快速找到需要的資訊並增加工作效率。

然而，近期Google即將推出一款名為Disco的全新瀏覽器，則是建立在上述基礎之下進行更多應用的延伸。它深度整合了Google最新的Gemini 3模型，能夠將使用者的指令（prompts）與其瀏覽紀錄結合，直接轉化為一個可互動的「小型應用程式」。這代表AI在瀏覽器中的角色不再僅限於回答問題，而是進一步為使用者量身打造出一個便捷、易於理解資訊的專屬工具。

圖1 ： Disco瀏覽器介面

資料來源：tenten.co

【服務內容】

Disco的操作始於一個使用者所熟悉的動作：在聊天框中輸入需求。這部分算是承接了過往瀏覽器一貫的驅動機制，然而，接下來他即將推出的體驗將與現今所有的瀏覽器或聊天機器人有截然不同的感受，以下將詳列其更動及服務內容與特色：

提示即應用：使用者輸入搜尋需求，Disco隨即會生成可互動的應用程式或是表格來陳列資訊，提供極高的互動性。

瀏覽行為的工具化：AI會將使用者當前的瀏覽行為（例如，已經看過的網頁、儲存的資料）納入考量，並建構出一個與此情境高度相關的客製化內容。

理解的便捷化：根據認知心理學的認知負荷理論（Cognitive Load）指出：「人類的工作記憶資源有限，當需要同時處理的訊息超過限制時，學習和決策能力會受到損害。」在網路產品設計中，這轉化為一個關鍵原則，亦即減少用戶的認知負荷，讓他們能夠輕鬆完成期望任務。從Disco的設計來看，其根據歷史資料打造方便理解資訊的小工具，大幅降低資訊處理的認知負荷，同時有機會提升用戶的使用效率與忠誠度。

從上述服務內容來看，Disco的定位為Google的概念驗證計畫，並非旨在立即取代老牌瀏覽器Chrome，而是作為一項高優先級的策略性專案，測試AI與網頁瀏覽結合的全新模式。該專案源自Google Chrome團隊的創新實驗室（Chrome Innovation Labs），並派出資深團隊如Chrome創新實驗室負責人Manini Roy等人進行開發，專注於「瀏覽即創造」的可行性。而這項計畫近期也被網路評論視為Google在AI時代守住網路入口的關鍵一役。

圖2：  Disco瀏覽器互動呈現

資料來源：The Verge

綜合上述服務內容，從最新釋出的宣傳影片能夠窺見其概念的具象化呈現。當使用者在搜尋欄輸入想去旅行的指令時，Disco會根據歷史紀錄以及即時網頁資訊將其彙整於左邊的資訊欄，之後更結合可互動的地圖元件提供用戶更易於操作的介面，讓資訊不再是單調的陳列，而是讓用戶更具主動性地參與內容的產製。

圖3：旅程規劃示意圖

資料來源：Google公司

【FIND觀點】

Disco瀏覽器的功能對於使用者而言代表了一場效率革命：透過將複雜的工作流程轉化為客製化的互動小型應用程式，讓使用者從資訊的消費者轉變為設計者。對於Google公司來說，它成功地將最先進的人工智慧模型結合瀏覽器核心，有效捍衛了Google在AI時代的網路入口地位。

同時，在網路生態層面，Disco有望推動內容呈現方式的轉型，從靜態閱讀轉向結構化操作並降低軟體開發門檻，讓普通使用者也能透過簡單提示生成個人化工具，進而加速整個網路的應用程式創新。

但值得反思的一點是，Disco這樣以生成互動工具的體驗模式，是否代表未來的資訊將無需放置在網頁之上了？而官方網站的建置還會是必要的嗎？在這樣快速且易用的環境下，是否會重塑前端工程的工作模式？就以筆者的觀點來看，這些議題極有可能是未來資訊工作者會面臨的挑戰之外，普通的使用者也可能成為AI時代下的造浪者，推動新一波的資訊蒐集革新。

封面圖片來源：https://labs.google/disco

參考資料來源：

1. Tenten.co網站：https://tenten.co/learning/google-disco/
2. The Verge 網站：https://www.theverge.com/tech/842000/google-disco-browser-ai-experiment
3. 科技報橘 網站：https://techorange.com/2025/12/12/google-disco-gentabs-gemini-3/
4. 認知負荷理論參考文獻：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1041608024000165