OpenAI 於 2 月 2 日推出一款名為「Deep Research」的 AI 代理（AI Agent），專為從事知識密集工作的科研人員、學者與專業研究者設計，能夠快速瀏覽大量資料，進行深度分析、提取關鍵資訊，並提供更精確的研究建議。OpenAI 在官方文章中表示，Deep Research 能幫助用戶在數十分鐘內完成原本需要花費數小時的複雜任務。
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Deep Research 怎麼使用？限制是什麼？
在實際應用情境，OpenAI 舉例，包含串流媒體平台上的競爭分析、最佳通勤自行車的個人化報告，或是讓 AI 分析過去 3 年零售業市場的轉變。使用者只要在 ChatGPT 的輸入欄位，選擇 Deep Research 查詢，告訴 ChatGPT 需要的內容，或是附加檔案或電子表格，ChatGPT 就會自動查找和分析大量文章、期刊、研究報告等，創建研究分析師級別的報告。
目前，ChatGPT Pro 使用者已經能使用 Deep Research，每月限制 100 次查詢，接著會推出 Plus 與 Team 方案的服務，目標約再一個月能讓 Plus 用戶使用 Deep Research，其次為 Enterprise 方案。
Deep Research 由 GPT-o3 模型支援，厲害在哪？
Deep Research 由 OpenAI 的 GPT-o3 模型支援，OpenAI 宣稱該版本針對網路瀏覽和數據分析進行了優化，能夠利用推理來搜索、解釋和分析網路上的大量文本、圖像和 PDF 檔，並根據資訊需求進行調整。
此外，Deep Research 使用「端到端強化學習」（end-to-end reinforcement learning）技術， 懂得規劃和執行多步驟，以找到所需的數據，並在必要時回溯或汲取即時資訊 。 也能使用 python 工具繪製和運算圖表，將生成的圖表嵌入其回應中。
OpenAI 也將 Deep Research 與自家 GPT-4o 比較，在針對特定領域、需要多筆資料交叉比對，講求深度與細節性的調查，Deep Research 能夠更切合指示，整合多項資料來源，並以表格形式呈現。
在包括逾 100 項學術領域、超過 3,000 個專家級問題的「Humanity's Last Exam」中，Deep Research 達到 26.6% 的準確率。根據 OpenAI 的數據，Deep Research 不只領先自家的 GPT-o1（9.1％），也超越包含 DeepSeek-R1（9.4％）和 Gemini Thinking（6.2%）等競品的表現。其中，與 GPT-o1 模型相比，Deep Research 最大的進步出現在化學、人文和社會科學以及數學方面。
從 Operator 到 Deep Research，搶占 2025 年 AI 代理落地商機
OpenAI 近期擴展了其在 AI 代理領域的布局，不僅推出了 Deep Research，上個月也推出名為「Operator」的 AI 代理，能夠自動完成像是預約餐聽、預訂航班和住宿、下單購物等多種日常任務。
AI 看似真的從副駕駛轉而擁有更多自主行動能力，但 OpenAI 也坦承，目前 Deep Research 有其局限性，根據內部評估，它有時會在回答中產生幻覺或做出錯誤的推斷，或是難以區分權威訊息和謠言。此外，Deep Research 產生的報告和引文中可能存在輕微的格式錯誤，並且生成結果的耗時較長，大約需要 5~30 分鐘不等的時間。
儘管如此，對 OpenAI 來說，AI 代理的進程拖延不得，因為僅僅 1 個多月以前，Google 發布同樣名為 Deep Research、功能也相似的產品；同樣地，微軟、Anthropic 和其它新創公司也已經推出了自己的 AI 代理。OpenAI 執行長奧特曼（Sam Altman）在年初時表示，2025 年可能看到第一批 AI 代理加入工作流程，從 Operator 到 Deep Research，顯然 OpenAI 正在加緊腳步搶占先機。
（本文轉載自《數位時代》）
