信息分發又一次開始變化。

原標題：使用 ChatGPT 新功能 Deep Research 后，談談它會帶來的影響
文章來源：Founder Park
內容字數：19873字

Deep Research: AGI 的曙光與知識的重新定價

本文總結了 Ben Thompson 基于 OpenAI 的 Deep Research 工具撰寫的文章，探討了其在信息搜索和知識獲取方面的價值與局限性，并展望了 AGI 時代知識的未來。

1. Deep Research 的價值與局限

Deep Research 作為 OpenAI 新的智能體產品，能夠在幾十分鐘內完類數小時才能完成的復雜信息整合工作。它極大地降低了信息整合成本，尤其在小眾或專業領域，數據更集中且高質量，價值更為明顯。然而，Deep Research 嚴重依賴公開信息，熱門話題信噪比低；更重要的是，它無法獲取未公開的關鍵信息，這可能導致報告出現“嚴重缺失”，造成“似乎已經知道一切”的假象。

2. AGI 的定義與 Deep Research 的定位

作者對 AGI 的定義是：能夠完成任務并達到足夠高的成功率的 AI 系統。Deep Research 正處于這個定義的中間地帶：它能夠進行綜合研究并具備經濟價值，但尚未創造新的知識。作者通過兩個 Deep Research 的應用案例進行了說明：第一個案例是關于蘋果財報的分析，第二個案例是為采訪 ServiceNow CEO 做準備的研究。第二個案例更能體現 Deep Research 的價值，它節省了大量信息搜集時間，但其結果仍需人工完善。

3. 信息價值的轉變與“保密”的崛起

互聯網時代，“新聞”的經濟價值被稀釋，因為公開信息難以變現。Deep Research 改變了這一現狀，它可以高效地整合公開信息，但同時也凸顯了“保密”的價值。未公開的關鍵信息是 Deep Research 無法獲取的，這使得擁有獨家信息和保密能力變得更加重要。亞馬遜 AWS 的案例有力地說明了信息披露對市場和公司估值的影響。

4. 預測市場與 AI 的結合

在信息高度透明化的未來，預測市場的重要性將日益提升。當 AI 能處理所有公開信息時，“保密”信息將更具價值，而預測市場則可以利用價格信號來反映這些隱藏信息的影響。加密貨幣因其“數字稀缺性”和“可驗證性”可能在 AI 時代迎來新的機遇。

5. Deep Research 的影響與未來展望

Deep Research 雖然高效，但仍有局限性：它依賴于高質量的公開信息和提示詞的設計，且可能導致用戶錯過“偶然的收獲”。此外，它也帶來就業方面的隱憂，一些知識型工作可能被取代。未來，能夠產生原創研究、真實數據，并對這些信息進行有效定價的基礎設施和工具將愈加重要?！氨Ｃ堋焙汀靶畔⒈趬尽睂⒊蔀閼獙?AI 信息過度透明化的重要策略。AI 時代，知識將被重新定價，新的商業模式和機會將會涌現。

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作者簡介：來自極客公園，專注與科技創業者聊「真問題」。