经济学人： 今年 2 月初 ，全球最著名的人工智能公司 Open AI发布了 Deep Research，它“旨在进行深入、多步骤的研究”。只需在键盘上敲几下，这个工具就可以在几分钟内生成有关任何主题的论文。许多学者都喜欢它。宾夕法尼亚大学的 Ethan Mollick 表示：“向 Open AI 的 Deep Research 询问我正在写论文的主题，成果非常丰富。”一些经济学家走得更远。多伦多大学的 Kevin Bryan 说：“我 *确信* 在 B 级期刊上，你可以发表你一天内‘写’的论文。”乔治梅森大学的 Tyler Cowen 是硅谷一位享有盛誉的经济学家，他说：“我认为这种质量相当于聘请一位优秀的 博士 级 研究 助理，然后派他带着任务离开一两周。” 您是否应该每月为深度研究支付 200 美元？考恩先生过去曾大肆宣传时尚，就像他曾经大受欢迎的社交媒体网络 Web3 和 Clubhouse 一样。另一方面，如果像许多人认为的那样，深度研究近似于一种人工智能，那么每年 2,400 美元就是世界历史上最划算的了。为了帮助您做出决定，您的专栏作家 对新模式进行了测试。对于经济学家和其他人来说，深度研究作为研究助理有多好？ 首先是显而易见的结论。深度研究无法进行初步研究，从在秘鲁组织民意调查到了解你可能做空的公司的首席执行官的肢体语言。它也不能煮咖啡，这使得它无法替代人类助手。另一个抱怨是，即使你要求深度研究更生动，它的输出也几乎总是枯燥乏味的散文。不过，大多数人从来都不是优秀的作家，所以他们几乎不会在意他们的 人工智能 助手是否有点乏味。 不过，使用 Deep Research 作为助手一段时间后，会出现三个更重要的问题：“数据创造力”、“多数人的暴政”和“智力捷径”。从数据创造力开始。Open AI 的模型可以毫不费力地处理简单的问题——“2023 年法国的失业率是多少？”。它可以轻松处理稍微复杂一点的问题——“告诉我 2023 年法国、德国和意大利按人口加权的平均失业率是多少”。 然而，当涉及到需要更多创造力的数据问题时，该模型就遇到了困难。它错误地估计了 2021 年一个 25 至 34 岁美国家庭在威士忌上花费的平均金额，尽管任何熟悉劳工统计局数据的人都可以在几秒钟内找到确切的答案（20 美元）...
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