OpenAI 的新深度研究功能正是我们期待已久的——原因有 3 个

OpenAI 在一份新闻稿中声称，Deep Research“仅需几十分钟就能完成人类需要数小时才能完成的工作”。听起来有点反乌托邦，对吧？这无疑使人类距离人工智能取代劳动力的世界更近了一步。如果有人说人工智能撰写研究论文并充当分析师有点太过分了，那他很难指责他们。乍一看，我们对 OpenAI 的新产品并不太感兴趣，因为它主要销售给公司，而不是个人用户。

当我们第一次仔细观察新代理功能在实践中如何运作的首次演示时，情况发生了变化。

“深度研究”能做什么？

“深度研究”最初以每月 200 美元的价格向 ChatGPT Pro 订阅用户开放，但 OpenAI 表示，未来这项新功能也将向 ChatGPT Plus 和 Team 用户开放。在撰写本文时，尚无关于“深度研究”是否或何时向免费版本用户开放的信息，尽管 OpenAI 非常努力地确保免费用户也能获得所有功能。

OpenAI 在网站上写道：“Deep Research 是下一个可以独立为你工作的 OpenA 代理——你调用它，ChatGPT 就会查找、分析和综合数百个网络资源，并创建一份综合报告，级别为一名研究分析师。可以将其视为您自己的私人分析师，它可以自行运行并在短短几分钟内向您报告调查结果。无论你需要一份关于英国蜂鸟种群这样小众事物的报告，还是像 OpenAI 那样，一份关于过去三年零售业如何转型的研究报告，“深度研究”都会为你提供帮助。

虽然这里的重点是业务报告收集、医学研究和其他专业用例，但以下示例证明所有用户都可以期待这一点：

1. 大海捞针

这个例子可能是我们最喜欢的。您是否总是努力寻找电影名称、歌曲名称或其他容易记住的随机信息？那么，ChatGPT 的“深度研究”可以帮助您解决这个问题。

在这里，ChatGPT 给出了一个电视节目的摘要，其中包含用户记住的几集的示例。如果这个“提示”是用 ChatGPT 4o 编写的，它会尝试提供正确的答案，但由于缺乏研究，往往会偏离目标。 “深度研究”可以找到用户提到的确切电视剧集，并提供详细的分析。在这种情况下，它是电视节目《对手》和第 1 季第 4 集中的场景。

2. 购物

但是，如果人工智能能够进行深入研究，并在我们下一次滑雪冒险之前建议哪种滑雪板最适合我们，那不是很好吗？那么“深度研究”也可以做到这一点。

在这种情况下，提示有关滑雪板、坡度条件和用户滑雪区域的信息会产生令人印象深刻的响应，它不仅提供一些最佳选择，而且还详细解释了为什么这些选项值得探索。代理会考虑所有用户的请求并提供原本需要花费数小时才能获得的购买信息。

3. 常识

通过深入研究，“深度研究”提供了非常深入和可靠的答案。 OpenAI 提供了另一个有趣的例子，提出了一个关于 NFL 球员平均退役年龄的问题。他将4o与“深度研究”进行了比较。

4o 给出了答案，意思是“提示”太难了，无法给出准确的平均值。该模型给出的粗略估计是“年龄在 35 至 40 岁之间”，尽管与“深度研究”的深入分析相比，它并不那么丰富。

另一方面，“深度研究”深入挖掘了大量来源并收集事实信息，确定 NFL 球员可以在不同年龄退役，并用例子解释退役年龄范围。这是一个更可靠的答案，表明“深入研究”可以改善答案。

虽然我们不知道“深度研究”何时才能面向那些不支付最昂贵的 ChatGPT 订阅费用的人们开放，但这些例子足以让我们对人工智能发展的未来充满兴奋。