使用 ChatGPT 新功能 Deep Research 后，谈谈它会带来的影响

信息分发又一次开始变化。

原标题：使用 ChatGPT 新功能 Deep Research 后，谈谈它会带来的影响
文章来源：Founder Park
内容字数：19873字

Deep Research: AGI 的曙光与知识的重新定价

本文总结了 Ben Thompson 基于 OpenAI 的 Deep Research 工具撰写的文章，探讨了其在信息搜索和知识获取方面的价值与局限性，并展望了 AGI 时代知识的未来。

1. Deep Research 的价值与局限

Deep Research 作为 OpenAI 新的智能体产品，能够在几十分钟内完类数小时才能完成的复杂信息整合工作。它极大地降低了信息整合成本，尤其在小众或专业领域，数据更集中且高质量，价值更为明显。然而，Deep Research 严重依赖公开信息，热门话题信噪比低；更重要的是，它无法获取未公开的关键信息，这可能导致报告出现“严重缺失”，造成“似乎已经知道一切”的假象。

2. AGI 的定义与 Deep Research 的定位

作者对 AGI 的定义是：能够完成任务并达到足够高的成功率的 AI 系统。Deep Research 正处于这个定义的中间地带：它能够进行综合研究并具备经济价值，但尚未创造新的知识。作者通过两个 Deep Research 的应用案例进行了说明：第一个案例是关于苹果财报的分析，第二个案例是为采访 ServiceNow CEO 做准备的研究。第二个案例更能体现 Deep Research 的价值，它节省了大量信息搜集时间，但其结果仍需人工完善。

3. 信息价值的转变与“保密”的崛起

互联网时代，“新闻”的经济价值被稀释，因为公开信息难以变现。Deep Research 改变了这一现状，它可以高效地整合公开信息，但同时也凸显了“保密”的价值。未公开的关键信息是 Deep Research 无法获取的，这使得拥有独家信息和保密能力变得更加重要。亚马逊 AWS 的案例有力地说明了信息披露对市场和公司估值的影响。

4. 预测市场与 AI 的结合

在信息高度透明化的未来，预测市场的重要性将日益提升。当 AI 能处理所有公开信息时，“保密”信息将更具价值，而预测市场则可以利用价格信号来反映这些隐藏信息的影响。加密货币因其“数字稀缺性”和“可验证性”可能在 AI 时代迎来新的机遇。

5. Deep Research 的影响与未来展望

Deep Research 虽然高效，但仍有局限性：它依赖于高质量的公开信息和提示词的设计，且可能导致用户错过“偶然的收获”。此外，它也带来就业方面的隐忧，一些知识型工作可能被取代。未来，能够产生原创研究、真实数据，并对这些信息进行有效定价的基础设施和工具将愈加重要。“保密”和“信息壁垒”将成为应对 AI 信息过度透明化的重要策略。AI 时代，知识将被重新定价，新的商业模式和机会将会涌现。

联系作者

文章来源：Founder Park
作者微信：
作者简介：来自极客公园，专注与科技创业者聊「真问题」。