OpenAI以及Gemini「深度研究」工具對科學家是否有幫助？專家：當助手OK，現階段難以取代科學家

繼 Google 去年 12 月推出 AI 工具 Gemini Deep Research，旨在協助使用者更有效率地整理與分析學術資訊後，OpenAI 也緊隨其後，發布了一款類似的付費工具——Deep Research（深度研究）。這款工具號稱能夠彙整數十甚至數百個網站的資訊，並在短短數十分鐘內，產出長達數頁、附帶引用來源的報告，大幅縮減以往科學家們動輒耗時數小時的文獻綜述工作。

科學家實測「深度研究」展現 AI 輔助科研潛力

不少實際使用過 Deep Research 的科學家，對於這款工具在撰寫文獻綜述、整理研究重點，甚至是研究知識缺口的能力，都感到印象深刻。數據科學家指出，若要由人工完成同樣的任務，勢必需要耗費大量的時間與精力。

這些 AI 工具被視為朝向自主智慧代理 (AI Agents) 邁出的重要一步，展現了 AI 在處理更複雜研究任務方面的潛力。許多使用者認為，Google 的 Gemini Deep Research 充分發揮了 Google 在搜尋引擎和運算能力方面的優勢，讓使用者能夠快速掌握特定主題的概況；而 OpenAI 最新的大型語言模型 (LLM) o3，則進一步強化了 Deep Research 的推理能力，使其產出的報告更加精準且內容更為深入。

LLM 工具仍有侷限性，準確性與誤導風險並存

然而，研究人員也提出警告，所有基於 LLM 的工具都有一定程度的不準確性，甚至可能產生誤導性的資訊。OpenAI 官網也坦承，Deep Research 目前仍處於早期發展階段，存在諸多限制，包括可能引用錯誤來源、產生事實性謬誤 (hallucination)，以及無法有效區分權威資訊與謠言，也難以準確表達其不確定性。

OpenAI 表示，期望隨著使用者持續使用，以及時間的發展，這些問題將逐步獲得改善。而 Google 的 Gemini Deep Research 也附帶免責聲明：「Gemini 可能會犯錯，因此使用者需要仔細核對。」

德國馬克斯·普朗克光科學研究所人工智慧實驗室負責人更直言，這些 AI 工具現階段仍無法取代科學家的真實研究工作。他指出：「科學家通常需要花費數年時間，專注於特定的研究領域，並在這個過程中不斷激發新的想法。這種能力，AI 目前尚未展現出來，未來是否可能實現，仍是未知數。」

專家籲謹慎看待輔助角色

儘管 OpenAI 的 Deep Research 等 AI 工具，在科學研究領域展現出令人期待的潛力，但其現階段的侷限性也不容忽視。這些工具或許能有效協助科學家們快速彙整文獻資料、掌握研究趨勢，進而提升研究效率。然而，AI 工具目前仍無法取代科學家們的獨立思考、批判性分析，以及創新發想等核心能力。

隨著 AI 技術日新月異，越來越多針對科學研究領域設計的 AI 工具應運而生。從文獻整理、數據分析、實驗設計，AI 正逐步滲透到科學研究的各個環節。OpenAI 的 Deep Research 以及 Google 的 Gemini Deep Research，都只是這波 AI 科研浪潮中的冰山一角。

在可預見的未來，AI 工具在科學研究領域，更可能扮演著「輔助」而非「取代」的角色。科學家們可以善用 AI 工具的優勢，將其視為提升研究效率的利器，但同時也必須保持謹慎的態度，審慎評估 AI 工具產出資訊的準確性與可靠性。