Google正在招聘机器学习工程师，负责在信息流“Discover”中生成和推荐AI生成内容；同时也在招募高级设计师，负责设计用户体验。招聘信息中包括根据用户兴趣创建内容并进行质量检查。招聘信息没有说明推出时间，也未透露AI生成内容将在信息流中占多大比例。
Discover是一种推送用户感兴趣信息的信息流
Discover是Google的信息流，会根据用户的兴趣和关注点，展示网络上的文章、视频等内容。可以这样理解：搜索是“输入想了解的内容并进行查找”，而Discover则是“向你推送你可能感兴趣的信息”。
一则Discover相关的数据科学岗位招聘信息称，该服务的日活跃用户超过5亿人。这次招聘涉及如何在如此大规模的信息流中推送AI生成内容。
重点不只是利用AI提高推荐精准度。招聘信息还包括生成内容的工作，这表明Google不仅打算让AI参与信息筛选，也计划将AI融入用户实际阅读的内容本身。
AI不只挑选文章，也开始创作内容
机器学习工程师的招聘信息将发现主题、理解内容和管理AI生成内容的质量列为工作职责。其中还包括开发相关机制，让AI通过多个处理流程生成面向Discover或通知的内容。
需要检查的项目包括事实准确性、信息时效性、文章连贯性和叙述风格。此外，招聘信息还要求建立机制，将用户反馈用于后续改进。高级机器学习工程师岗位也涉及管理Discover中的AI生成内容质量。
这里的关键在于，能否兼顾内容的吸引力与可信度。即使能够生成引人阅读的文章，如果其中混入过时信息或错误说明，作为信息服务的价值也会受损。招聘信息明确提到质量检查，说明这项挑战已被纳入开发工作。不过，具体的验证方法和质量标准尚不清楚。
目标是打造一种延伸至信息阅读之后的体验
高级UX设计岗位提出，要将Discover打造成一种类似个人专属礼宾服务的体验。UX不仅涉及界面的易用性，也关乎如何设计用户通过服务获得的整体体验。
招聘内容包括帮助用户深入了解感兴趣的主题，并进一步采取行动。职责还包括与YouTube、Shopping、Chrome和Android团队合作，以及拓展信息流中AI驱动的内容形式。
这些内容表明，Discover的发展方向是从读完文章便结束的信息流，转向能够围绕用户目标整理信息的服务。不过，各项服务将如何关联、用户届时可以进行哪些操作，目前尚未明确。
同一招聘信息还要求以人类创作者和信息来源为核心。具备与创作者或出版商建立价值互通机制的经验者也将受到欢迎。在扩大AI信息服务的同时，如何与创作原始内容的个人和组织共存，也成为设计上的一项挑战。
AI话题摘要功能已率先推出
2025年10月，Discover已在美国、韩国和印度推出一项预览功能，由AI简要介绍热门话题。每条预览都附有指向网络内容的链接。
Google还公布了相关功能：用户可以用文字说明自己想看到或希望减少的信息，从而调整信息流。此外，Google还介绍了一项测试，用户点击“Dive deeper”按钮后，可以查看话题简要概述以及相关文章链接。
此次招聘内容与拓展此类AI功能的方向一致。但不能将招聘信息中描述的构想直接视为已经推出的功能。应当区分已经上线的功能、正在测试的功能，以及计划通过招聘推进开发的机制。
对网站运营者而言，展示次数无法呈现全部影响
面向网站运营者的Search Console中有一份报告，可查看网站链接在Discover生成式AI功能中出现的次数。数据可以按网页、国家和日期汇总；在网页级展示数据中，还可以查看AI功能所引用内容对应的规范URL。这一URL有时可能与用户点击后访问的URL不同。
不过，相关说明材料中提到的指标只有展示次数，没有按各项AI功能分别列出的明细，Search Labs实验也不在统计范围内。对于展示次数较少的网站，报告也可能不会显示。
对网站而言，自家网站被用于AI说明，与读者实际访问网站是两回事。仅凭这份报告，很难判断对流量或业务造成的影响。
Discover 中生成式 AI 功能的内容展示，由同样适用于 AI Overviews 和 AI Mode 的搜索生成式 AI 控制机制管理。选择退出的站点，其链接和内容将不再用于搜索的生成式 AI 功能。此次招聘信息没有说明 AI 生成内容的推出时间表，也未提及其在 Discover 中的展示比例。
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