
OpenAI 近日推出了全新的 AI 研究工具「深度研究」(Deep Research),旨在為專業用戶提供更準確的資訊檢索與分析功能,讓他們可以更深入地進行研究。這項技術主要針對金融、科學、政策制定、工程等領域的知識工作者,並可應用於需要詳細比較與評估的購物決策,例如選購汽車、家電與家具等。與一般的 AI 簡短回答不同,「深度研究」專注於多來源綜合分析,讓用戶獲得更全面與可靠的結果。
OpenAI「深度研究」的革命性突破
傳統 AI 模型往往只提供簡短的答案,而「深度研究」則採用多來源綜合分析,透過整合大量資訊和數據,提供更全面的研究結果,讓用戶可以更深入地了解問題,並做出更明智的決策。
「深度研究」透過特別版本的「o3」推理 AI 模型,該模型經過強化學習,能夠利用瀏覽器與 Python 工具完成實際網絡查詢與數據分析。模型可以自動篩選、解讀並分析來自網絡的文本、圖像與 PDF 檔案,並根據查詢內容靈活調整搜尋方向,甚至可以瀏覽用戶上傳的文件,並透過 Python 工具繪製圖表,讓研究結果更具參考價值。
「深度研究」的評估與展望
為了驗證「深度研究」的準確度,OpenAI 透過「人類最後考試」(Humanity’s Last Exam)測試該功能,該測試涵蓋 3000 多道專業級問題。「深度研究」模型在測試中取得了 26.6% 的準確率,雖然看似不高,但已超越 DeepSeek-R1 的 9.4% 以及遠超 Google Gemini Thinking(6.2%)、Grok-2(3.8%)及 OpenAI 自己旗下的 GPT-4o(3.3%)。
OpenAI 正在持續改進「深度研究」,預計未來將加入嵌入式圖片、數據視覺化圖表等分析結果,並支援更多專業數據來源,包括付費訂閱服務與內部資料庫。同時,OpenAI 也計劃將此功能擴展至手機與桌面應用程式,讓用戶可以更方便地使用「深度研究」。
「深度研究」的潛在影響
「深度研究」有潛力成為可靠的學術與專業研究工具,它可以幫助研究人員更有效率地進行研究,並獲得更準確的研究結果。然而,由於 AI 在處理複雜研究時可能存在不確定性,部分內容可能存在誤導性資訊,特別是在面對未經驗證的網絡資料時,因此「深度研究」能否完全取代傳統的研究方法,仍有待觀察。
對於企業來說,「深度研究」可以幫助他們進行市場分析、競爭分析、客戶分析等,進而做出更明智的商業決策,提升企業競爭力。此外,「深度研究」也可以幫助企業更有效率地處理數據,並從數據中獲得更多有價值的資訊。
常見問題QA
A: 「深度研究」目前僅對 ChatGPT Pro 用戶開放,並設有每月 100 次查詢限制。Plus 版本預計約一個月內推出,且未來付費用戶的查詢次數限制將顯著提升。
A: 目前,「深度研究」可以作為研究工具,幫助用戶更有效率地進行研究,但無法完全替代人工研究。在進行重要決策時,用戶仍需要謹慎評估「深度研究」提供的結果,並結合其他資訊進行綜合分析。
A: 「深度
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