最近，OpenAI悄悄推出了一款名為「深度研究 (Deep Research)」的AI工具，這個工具定位為協助使用者處理那些繁瑣耗時的線上研究工作。我認為，這不僅僅是OpenAI產品線的擴充，更代表著AI正在從單純的內容生成，轉向更深層次的決策輔助，這是一個非常重要的轉變。
我最近參加了在華盛頓特區 (DC) 舉辦的產品演示活動，OpenAI的Sam Altman和其他成員在活動中展示了Deep Research。老實說，我有點訝異，這麼有潛力的產品居然沒有引起更大的關注。在演示中，Deep Research展現了它解決複雜科學問題，甚至提供汽車推薦等服務的能力。
Deep Research的核心功能是什麼？簡單來說，它能針對特定問題進行深入的網路搜尋，並且分析、整理龐大的資訊量，最終以清晰易懂的方式呈現研究結果。
讓我分享兩個我在演示中看到的實際案例：
- 政治議題分析： Deep Research接受了一個關於DC政治的熱門問題，它竟然生成了一份專業且全面的分析報告，內容深入且結構完整。
- 市場擴張分析：一家小型企業想拓展到新市場，Deep Research透過分析大量的PDF文件，評估了各個潛在市場的優勢與劣勢，並且提出了最佳的擴張地點建議。這對於資源有限的小型企業來說，無疑是一個強大的助力。
我自己也試用了Deep Research來分析Apple的財報。我先用它做初步分析，然後針對報告中一些點，提出更深入的問題來驗證自己的想法。不得不說，Deep Research在生成報告方面的確表現出色，但我覺得在洞察力和寫作風格上還有進步空間。有時候，它的報告會有點冗長，如果能像Stratechery的文章那樣更精煉、更有洞見，那就更完美了。
值得一提的是，Google其實在去年12月也推出過一款叫做Deep Research的產品，但效果似乎不太理想。不過Google最近也宣布推出了使用Gemini 2的新版本，看來他們也意識到這個領域的重要性。就我個人體驗來說，OpenAI的Deep Research在能力上確實更勝一籌。
我認為Deep Research代表了一種重要的趨勢，也就是「Agentic Workflow」。簡單來說，就是使用者提出問題，AI代理就能自動在網路上搜尋資訊，然後生成報告。這種工作流程的關鍵，在於AI必須能以連貫且容易理解的方式呈現資訊，而不是丟給你一堆連結或原始數據。
總結來說，OpenAI的Deep Research是一個極具潛力的AI工具，它有機會大幅提升我們的研究效率。但我們在使用時，還是要保持批判性思維，驗證AI生成的資訊，避免過度依賴。畢竟，AI還不是萬能的，它更像是一個超級助理，能幫你處理繁瑣的工作，但最終的判斷和決策還是要靠我們自己。
隨著AI技術的不斷發展，我認為未來的AI代理將會在各個領域扮演更重要的角色。它們不僅能幫助我們搜尋資訊，還能協助我們分析數據、制定策略，甚至可以成為我們的個人顧問。當然，這也帶來了一些需要關注的議題，例如倫理、隱私等等，這些都是我們在享受AI帶來便利的同時，需要認真思考的問題。