我一直是一個在研究中迷失的人。有些人在睡前刷社交媒體，而我則沉迷於顏色使用的考古研究和記錄舊電視節目演變的博客。當 OpenAI 推出 ChatGPT 的新 Deep Research 功能時，這聽起來像是一個夢想中的伴侶，能夠自主進行實時網絡研究並編寫詳細報告。
Deep Research 最初是 ChatGPT Pro 的一個獨家功能，訂閱費用為每月 $200，但現在對於每月支付 $20 的 ChatGPT Pro 用戶也可使用，雖然這個級別每週僅限 10 次 Deep Research 查詢。Deep Research 的核心目的是試圖解決當面對一個過於龐大的問題時，我和許多人所做的事情。通常，研究某個主題意味著需要點擊多個來源，將市場營銷的浮誇與有用的見解區分開來，並抵制掉入無關的維基百科兔子洞的衝動。Deep Research 聲稱可以將所有這些工作都從用戶的肩上卸下，為用戶提供一份格式整齊的報告。
其他AI的競爭
ChatGPT 並不是唯一試圖解決這個問題的 AI。Perplexity 也有一個同名的功能，目標大致相似，Google 的 Gemini 和 DeepSeek 也是如此。每個系統都有其獨特之處，但 ChatGPT 的 Deep Research 至少在理論上旨在提供更結構化和深思熟慮的報告，而不是僅僅一堆搜索結果。
我決定用三個我認為有趣的研究挑戰來測試它。報告的質量令人印象深刻，但有時也有些漫無目的。想像一下，一位聰明但略顯健忘的圖書館員，能在五分鐘內找到一份不知名的 18 世紀手稿，但偶爾會在你要求一些輕鬆閱讀時，遞給你一份 20 卷的論文。
咖啡機的選擇
我首先請求幫助挑選一台咖啡機。ChatGPT 問了我幾個關於價格和其他細節的後續問題，最終形成了這樣的提示：「提供一份為初學者設置家庭咖啡站的指南，包括預算友好的咖啡機、研磨機和配件的推薦，以及維護提示和常見初學者錯誤。」正常的 ChatGPT 回應幾乎是瞬時的，但 Deep Research 的結果返回時間可能需要五到三十分鐘，具體取決於請求的複雜性。這次大約花了十分鐘，但 Deep Research 返回了一份非常詳細的咖啡設置指南。
這份指南涵蓋了從機器推薦（如 Breville Bambino、Gaggia Classic Pro 等）到研磨機選擇、新鮮咖啡豆的重要性，甚至還包括了咖啡萃取的簡要課程。它還列出了常見的初學者錯誤，例如使用預磨咖啡、不正確稱量咖啡或忽視良好奶泡機的重要性。雖然有些產品推薦偏向於較昂貴的選擇，但整體來說，它是一份熱情洋溢的指南，幾乎在其詳細程度上讓人感到不知所措，但我喜歡這樣。
天文學的入門
接下來，我的請求是關於我考慮在當地追求的興趣，最終形成了這樣的提示：「提供一份關於初學者友好的天文學概述，包括必要的設備、學習資源的推薦，以及紐約 Nyack 地區的天文俱樂部或活動。」Deep Research 提供了一份業餘天文學的入門指南，涵蓋了望遠鏡、雙筒望遠鏡和裸眼觀星。它給出了一些設備的好推薦、可以前往的地點，甚至還提供了計劃夜間活動的網站和應用程序，以及需要關注的天文事件。它還列出了我可能加入的附近天文團體和俱樂部。
儘管語氣中立，但報告中融入了大量的熱情，讓我感到很有魅力。設備建議合乎邏輯，並未自動選擇最昂貴的選項。雖然它建議的一些活動信息有些過時，但這似乎更多是因為那些網站沒有更新。
湖泊怪獸的傳說
在我的最後一個測試中，我選擇了一個稍微不那麼事實的主題，以查看 AI 如何處理關於主要基於傳言的報告：「調查‘湖喬治怪獸’傳說的起源和歷史，分析其最早的提及、如何隨著時間的推移而演變，以及是否有任何真正的歷史基礎。」這次的處理時間最短，僅約五分鐘。也許一個僅限於地方傳說的虛構角色查詢起來需要的時間更少。不過，Deep Research 返回了一份出乎意料的詳細報告，關於湖喬治怪獸，這是位於紐約州上州的一個地方傳說。它追溯了19世紀末的首次重大目擊，引用了描述一種神秘的蛇形生物潛伏在湖中的舊報紙剪報。報告解釋了這一傳說是如何被惡作劇所推動的，包括一個 20 世紀的惡作劇，涉及一個當地惡作劇者製作的機械海洋生物。
它還試圖分析湖中是否有真正生物存在的可能性，引用了已知的水生野生動物和對這類神話的科學懷疑。這份報告無疑是最有趣的閱讀，彷彿是一位優秀的地方歷史學家撰寫的，並附有來源引用和有趣的軼事。它甚至提到了其他湖泊怪獸，如湖尚普蘭的 Champ，並在區域民俗之間進行比較。儘管報告並不完美，雖然它在回顧過去目擊事件和揭穿惡作劇方面做得很好，但在澄清哪些來源是第一手資料與現代重述之間的區別上卻有些掙扎。但作為一篇關於當地文化趣事的引人入勝的讀物，這無疑是一篇愉快的報告。
深思熟慮的工具
Deep Research 是我測試過的最雄心勃勃的 AI 工具之一，不得不承認，我有點喜歡它。它讓我感覺就像是從某個同樣喜歡在研究的細節中探索隱藏寶藏的人那裡獲得的報告。與普通的 ChatGPT 回應相比，Deep Research 確實努力尋找新鮮、相關的信息。
雖然它並非完美，但當它有效時，似乎真的能很好地完成製作結構化、易讀報告的任務，節省時間和精力。用戶不再需要點擊無盡的鏈接、事實檢查文章，並懷疑某個推薦是否真的有用或僅僅是一個巧妙的廣告，而是獲得了一份至少試圖為用戶提煉所有信息的報告。
不過，雖然它可以作為我自己研究的起點，但對於選擇兒童汽車座椅這類事情，我並不會完全信任它。這就是所有 AI 研究工具的特點，無論是圖書館員、搜索引擎還是 AI 報告，都無法替代用戶投入努力來查找和整理信息，它們有時可以幫助簡化這個過程。
然而，理解到 Deep Research 其實並不是實際的深度研究，它仍然可以成為一個很好的起點。
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