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生成式 AI 使用記錄 -- Deep Research

當OpenAI將Deep Research先開放給 ChatGPT Pro 的使用者後,已經有一群使用者驚訝於它的產出,沒多久,OpenAI已開放給付費的使用者來使用 Deep Research功能,讓更多人都能受惠於這套功能帶來的方便。

當我在 ChatGPT 裡使用 Deep Research 讀完我幾年來處理的文件、寫的報告內容後,它依這些資料產出的速度相當快,除了可以搜尋網路文章外,也同時參考我所上傳的資料。因為已經讀過我整理過一次或經過多次編修的內容,所以產出成果也有一定的品質。

這樣的發展促使我思考「知識工作者」是否可能真的被取代?科技進步就是不斷的在縮短資訊落差,減少因為資訊落差造成的不平等,但仍有可能因為運用資本的程度不同而產生不平等。

就現階段來說,使用者要讓生成式AI按提示語(Prompt)工作,取得高品質且符合需求的資料、辨識產出的成果是否存有虛構的內容,都需要依賴使用者本身對該領域的專業程度,才能寫出正確的提示語。在我今天的操作過程中,如果沒有先前累積的知識,可能也無法讓AI開始工作。

知識工作者在未來,存在的意義可能會像「翻譯」一樣,將客戶的需求「翻譯」為指令,限縮這些生成式AI在搜尋的範圍,提高產出的準確率及品質,減少內容的幻覺,,也像一個具基本能力的「編輯」,編修文章中的字句,更貼近「人類」的語言,或客戶需求的專業語言,而不是像機器一般的語言。

Deep Research 不僅縮短產出文章的時間,還沒有創作者在產出文章時的陣痛期,例如面對排山倒海的資料確不知從何處開始著手整合,又或是完全不知道要去哪裡找資料,又該從哪裡開始。在對話的過程裡,生成式AI也會一起把範圍縮小,讓目標更明確,也是不錯的協助。

「生成式AI使用記錄」系列就放短短的文章好了,太長的文章也沒有人要讀。


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