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### OpenAI 的 Deep Research：知識價值、產業生態與未來工作模式的衝擊

最近 Ben Thompson 在他的 Stratechery 專欄中，深入探討了 OpenAI 新推出的 Deep Research 工具。這個工具宣稱能在短時間內完成過去研究員需要耗費數小時的複雜研究，這不僅對傳統研究方式造成了衝擊，也引發了大家對於通用人工智慧（AGI）的討論。

Deep Research 到底有哪些能耐？又有哪些限制呢？ Ben 引用了他自己對 AGI 的定義，認為 Deep Research 具備了執行任務的能力。他分享了幾個親身使用 Deep Research 的案例。

首先，他用 Deep Research 分析 Apple 的財報。Deep Research 確實能快速整理出重點，並以 Stratechery 的風格呈現，但 Ben 認為，其深度和洞察力仍然不及他自己親自分析。另一個例子是，在採訪 ServiceNow 的 CEO Bill McDermott 前， Ben 利用 Deep Research 快速了解了 Bill 的背景以及 ServiceNow 的業務模式，節省了大量的準備時間。

然而，最有趣的一個案例是，Ben 使用 Deep Research 研究一個朋友的產業，結果 Deep Research 提供的報告完全忽略了該產業中的一個重要參與者。這個案例點出了 Deep Research 的一個重要局限：它只能基於網路上已有的資訊進行分析，對於那些未公開或難以獲取的資訊，Deep Research 就無能為力。

這讓他想起了 Donald Rumsfeld 的一句名言：「世間事有四種：已知的已知（known knowns），我們知道我們知道；已知的未知（known unknowns），我們知道我們不知道；未知的未知（unknown unknowns），我們不知道我們不知道。」 Ben 認為，Deep Research 最大的問題在於它可能會讓人們產生「已知的已知」的錯覺，也就是說，人們以為自己知道了某些事情，但實際上並非如此。

那麼，知識的價值又在哪裡呢？ Ben 指出，在網際網路時代，新聞的經濟價值已經大不如前，因為資訊的傳播成本極低。而 Deep Research 的出現，可能會進一步降低公開資訊的價值，因為 AI 可以快速地將這些資訊整理出來。然而，這也意味著那些未公開或難以獲取的資訊，將會變得更有價值。

Ben 舉了 Amazon 為例，在 Amazon 正式公布 AWS 的財務數據之前，AWS 的價值一直被低估。而當 Amazon 公布 AWS 的財務數據後，公司的市值立刻大幅提升。這個例子說明了，資訊的透明度對於市場的影響非常大。但同時，資訊的透明度也會帶來競爭，促使其他公司加大投入，從而降低了先發者的優勢。

Ben 認為，AI 的發展將會推動預測市場和加密貨幣的發展。由於 AI 可以快速地分析公開資訊，因此，人們會更傾向於將有價值的資訊保密。而預測市場可以提供一種激勵機制，鼓勵人們分享這些資訊，從而提高市場的效率。此外，AI 的無限內容生成能力將會提高數位稀缺性和驗證的重要性，而這正是加密貨幣的價值所在。 Ben 認為，AI 很有可能會將預測市場和加密貨幣結合起來，從而創建一個更加高效和透明的資訊生態系統。

當然，Deep Research 目前仍存在一些局限性，例如，它依賴於網路上的資訊品質，並且高度依賴於 prompt 的品質。然而， Ben 認為 Deep Research 已經可以提高他的工作效率。他也提出，Deep Research 的發展可能會對研究人員的就業產生影響。隨著 AI 越來越擅長整理和分析資訊，許多傳統的研究工作可能會被取代。但同時，AI 也會創造新的工作機會，例如，那些擅長使用 AI 工具進行研究的人，將會更受歡迎。

Ben 也提醒大家，不要過於依賴 AI 工具，因為在尋找和篩選資訊的過程中，人們可以學到很多東西。如果過於依賴 AI，人們可能會失去 serendipity，也就是在不經意間發現新事物的能力。

### 討論要點：

* Deep Research 這類 AI 工具在哪些領域最具應用潛力？

* 如何確保 AI 工具的輸出結果的準確性和可靠性？

* AI 工具的發展將如何改變教育和學習的方式？

* 面對 AI 可能帶來的失業問題，我們應該如何應對？

* AI 的發展是否會加劇資訊不對稱，使得掌握資訊的人更有優勢？

**前瞻觀點與影響：**

OpenAI 的 Deep Research 代表了 AI 在知識獲取和分析方面的一大步。儘管目前仍有局限性，但它預示著 AI 將在多個領域產生深遠影響：

* **研究與知識工作轉型：** AI 工具將加速研究過程，提高效率，但同時也要求研究人員具備更高層次的分析和判斷能力。

* **資訊價值重塑：** 公開資訊的價值可能下降，而獨特、未公開的資訊將更具價值。這可能會刺激預測市場和加密貨幣等新型資訊生態的發展。

* **教育與學習方式變革：** 教育需要更加注重培養學生的批判性思維和資訊辨別能力，而非單純的知識記憶。

* **倫理與社會影響：** 需要關注 AI 可能加劇的資訊不對稱問題，並制定相應的政策和規範，以確保公平和可持續的發展。

總之，Deep Research 的出現是一個重要的訊號，提醒我們需要重新思考知識的價值、產業的生態以及未來的工作模式。我們應該積極擁抱 AI 帶來的機遇，同時也要警惕潛在的風險，以確保 AI 的發展能夠真正造福人類。

原始連結：https://stratechery.com/2025/deep-research-and-knowledge-value/