OpenAI 推出了 ChatGPT 深度研究，这是一种新工具，能够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？还是仅仅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——这些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。这一系列工具的最新成员是 深度研究，目前仅限于 ChatGPT Pro 订阅者使用。
深度研究并不仅仅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，它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，为人工智能提供额外的研究背景。然后系统 执行多个连续的数据搜索和分析步骤，可持续 5至30分钟，具体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。深度研究有时 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。
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，每月需支付 20 美元，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，因为深度研究比经典版 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？
- 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，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。
