OpenAI 推出了 ChatGPT Deep Research，这是一种新工具，它可以像人工智能分析师一样工作——搜索互联网、检查来源并准备结构化的回应。但这真的是探索的未来吗？还是只是另一个偶尔产生幻觉的人工智能技巧？
OpenAI 显然正在加速开发新一代 代理人 – 人工智能工具不仅可以回答问题，还可以 独立研究、分析数据并展示结果。这些工具系列的最新成员是 深入研究，此功能目前仅限 ChatGPT Pro 订阅者使用。
深度研究并不只是给用户一个快速的答案，而是设计了一个多步骤的研究流程。在侧边栏中，他展示了分析的关键步骤，引用了来源，并在必要时纠正了自己的错误。目标是提供更可靠、更有支持的答案，类似于人类研究人员所做的。
它是如何工作的？ （以及为什么它需要长达 30 分钟！）
深度研究允许用户上传基于文本的问题以及 PDF、图像或 Excel 电子表格，为人工智能提供了额外的研究背景。然后系统 执行几个连续的数据搜索和分析步骤，可持续 5至30分钟，取决于主题的复杂程度。
深度研究的主要特点包括：
- 多层次信息搜索 – AI不会立即给出答案，而是逐渐从各种来源收集和验证数据。
- 自动修正错误路径 – 如果系统陷入错误的推理，它可以纠正其方法并重新检查数据。
- 研究过程的透明度 – 用户可以在侧边栏中看到AI使用了哪些来源以及它是如何得出结论的。
这一切听起来很有希望，但 OpenAI 警告称，该系统 仍不完美。深入研究有时 产生幻觉，错误地评估来源的可信度或提供可信度较低的答案。这意味着用户仍然需要严格评估和验证数据。
深度研究与竞争对手相比如何？
其他科技公司也在开发类似的概念。 谷歌将于 2024 年 12 月启动 Mariner 项目，一个人工智能研究原型，但尚未向公众开放。虽然谷歌仍处于实验阶段，但 OpenAI 已经向付费用户提供了深度研究。
对主要特征的比较显示出一些有趣的差异：
| 功能 | OpenAI深度研究 | 谷歌水手计划 |
|---|---|---|
| 无障碍 | 适用于专业用户 | 仍处于测试阶段 |
| 速度 | 5-30 分钟回复 | 没有数据 |
| 来源 | 显示引言和方法 | 未知 |
| 数据集成 | 支持 PDF、图像、表格 | 未知 |
| 准确性 | 26.6 % 基准测试 | 未知 |
OpenAI 似乎具有优势，因为它提供 工作产品但问题仍然是这种人工智能研究在实践中有多可靠和有用。
它的价格是多少以及谁可以使用它？
目前，深度研究仅向订阅者开放 ChatGPT Pro谁付钱 每月 20 $，但有一个很大的局限性 每月 100 次查询。 OpenAI 还计划为 Plus、Team 和 Enterprise 用户推出访问权限，承诺未来提供更好的性能和速度。
主要限制仍然很高 计算复杂度因为 Deep Research 比经典版 ChatGPT 消耗更多的计算资源。因此，OpenAI 目前仅提供有限数量的查询，并承诺将来会进行优化以降低成本。
深度研究真的会取代人类分析师吗？
深度研究无疑是迈向人工智能研究者的重要一步，但在实践中仍有待 更多地用作分析师的辅助工具，而不是替代工具.
其主要优点是：
- 结构化、多阶段的研究过程，它比经典的生成式 AI 工具提供更好的答案。
- 引用来源，这增加了透明度并允许验证信息。
- 根据新数据进行调整因为如果人工智能遇到相矛盾的信息，它可以纠正其分析。
但它也有明显的局限性：
- 人工智能可能会误解数据或产生幻觉，这意味着答案并不总是可靠的。
- 速度无法与经典的ChatGPT相比，因为调查需要5到30分钟。
- 仍需人工监督因为人工智能无法像经验丰富的分析师那样区分所有来源。
尽管深度研究是一个有希望的进步，但它还不能完全取代人类研究——至少现在还不能。
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