ChatGPT Deep Research 寫出專業報告的 AI 深入研究助理教學，實測 5 種應用案例比較

ChatGPT 在 2025 年初針對目前最高階的 Pro 版帳戶推出了「 Deep Research 」功能，並在 2025/2/26 宣布將這個功能開放給 ChatGPT Plus、 Teams 版帳戶使用（有每個月使用 10 次的限制，最大上下文容量也和 Pro 版有差異）。透過「 Deep Research 」，我們將獲得一位具有初階代理人（Agentic）能力的 AI 研究助理，只要指定題目，他會「全自動」擬定研究計畫、上網搜尋資料、進行摘要統整、撰寫出研究報告。

今天這篇文章，要跟大家分享我從 ChatGPT Plus 帳戶的角度，實際測試「 Deep Research （深入研究）」功能後的心得，以及未來會應用的案例分析。

就算沒有 Deep Research ，我也推薦你使用輸入、整理、輸出的 AI 工作流程：

經過了這幾年的研究，我最常利用 AI 結合的工作流程，就是：「讓 AI 搜尋、摘要大量資料（輸入），讓 AI 針對資料進行整理、思考與推論（整理），再讓 AI 透過有效的推理後進行輸出。（輸出）」

單純的 AI（ ChatGPT 這類生成式 AI ）還無法憑空直接給出有效的、深入的、正確的回答，需要經過上述工作步驟，才能完成真正可以在任務中使用的成果。

如果使用一般的 AI 模型（例如 ChatGPT 的 GPT-4o、 Claude 的 Sonnet 3.7、 Gemini 2.0 等等），我會自己手動拆解上述任務，引導 AI 一步一步處理，雖然要多花一點時間，但還是比我自己做要快，最後也能完成我需要的產出。（這邊的實際做法與案例，可以參考：如何用 AI 工具提升工作效率？三個關鍵步驟讓生成結果更精準有效）

不過，最近各大 AI 模型紛紛推出的「 Deep Research 」功能，則可以「全自動」跑完上述的流程，讓 AI 要輸出深入有效的結果變得更簡單，甚至更容易產出讓人驚豔的內容。

以 ChatGPT 的「深入研究（ Deep Research ）」功能為例，開啟後「 AI 會自行運用推理能力，整合大量網路資訊，並自動執行研究、撰寫任務，讓你一次提問，就（有機會）能獲得專業級的研究報告！」

AI 的 Deep Research 確實可以幫助我們節省許多整理資料的時間，並且更能獲得原本我自己沒想到的洞見。

你可以把 ChatGPT 的「 Deep Research 」（或是 Google Gemini、 Grok、 Claude 等的 Deep Research），想像成是一個懂得深度研究的助理，只要「一個命令」，它會用數分鐘以上時間，幫我們執行一系列研究任務，完成原本可能人自己做要超過一小時以上的資料調查、整合、分析與改寫。

當開啟「 Deep Research 」， ChatGPT 將具備下面功能：

• 1. 自動執行多步驟的研究流程：
• AI 從搜尋、閱讀、分析到整合，完整模擬人類的研究過程，並自動完成。
• 2. 自動調整與修正步驟：
• 根據在網路上找到的資訊， AI 會自己靈活調整搜尋策略、研究邏輯，進行更深入的探索。
• 3. 跨文件與工具的整合能力：
• AI 可以瀏覽用戶上傳的檔案，並透過上述多步驟的推理流程進行分析。
• 4. 引用來源與推理摘要：
• AI 完成的每個研究報告都會附上完整的引用來源，也可以看到 AI 的推理過程摘要，方便用戶追蹤資訊來源。

ChatGPT 結合 Deep Research，與單純 AI 生成的差異？

如果透過 ChatGPT Plus 帳號目前可以使用的 o3-mini-high AI 推理、搜尋模型（2025/2/27），搭配 Deep Research （深入研究）的自動化多步驟推理，那麼最直觀的應用方式，就是幫助我們：

高效整合零散的網路資訊，快速生成研究報告。解決資訊爆炸時代，一個人研究整理時間不足的問題。

下面是我實際測試的一個生活案例，研究一個小孩感興趣的遊戲，讓身為父母的我，快速了解這個熱門遊戲多年來累積的正反評價，快速了解可以如何跟小孩一起同樂，也了解需要的適度引導。

如果使用單純的 ChatGPT o3-mini-high AI，也可以上網找到一些資料，並進行簡單的推理與論述，產出結果如下，他提供了一些簡單扼要的父母注意事項，以及推薦遊戲清單。

但如果把 ChatGPT o3-mini-high AI 加上 Deep Research，透過更深入的資料收集、更多層的推理論述，以及整完整的輸出，獲得的是下面這樣的結果。

在父母注意事項上，透過摘要大量資料，在螢幕時間引導上提供了結合科學研究資料、具體建議步驟的論述。

並且透過多層次的推理，還延伸出一個父母可以如何設計親子遊戲時間的完整策略規劃。

兩者一比較，應該很明顯的可以看到 Deep Research 帶來的幾個具體改進：

• 資料量提升：更多資料的摘要，更多的細節。
• 論述與詮釋能力提升：文字可以做更多的解釋，並保持正確性。
• 延伸思考能力提升：根據前面的資料整理、論述詮釋，進行延伸推理與提供建議。

根據這樣的特性， ChatGPT 結合「 Deep Research 」很適合解決下面情境的問題：

• 知識學習：快速掌握新知識或技術背景，成為資料統整老師。
• 寫作報告：高效整理資料、撰寫專業報告的草稿。
• 策略評估：進行市場研究、競爭分析，撰寫策略報告草稿。

而下面這些領域的讀者，值得試試看：

• 內容創作者：影評、遊戲攻略、論述文章、報告撰寫等需要精細資料整理與詮釋。
• 專業研究人員：需要深入分析、綜合資料並生成高水準報告。
• 策略分析師與企業決策者：進行市場研究、競爭分析、產品策略規劃。

接下來，我就從知識學習、寫作報告、策略評估三種層面，來測試看看 ChatGPT 結合「 Deep Research 」的具體應用案例。

ChatGPT 結合「 Deep Research 」上手教學：

ChatGPT Plus 用戶（以及 Teams、 Pro 版用戶），只要啟動 4o、 o1、 o3-mini-high 等 AI 模型，都能在提問介面上看到「深入研究」的按鈕。

開啟這個按鈕，就能強制這次的提問啟動「 Deep Research 」（深度研究）的功能。

Plus 帳戶要注意，每個月有使用 10 次的限制喔！

強制啟動「 Deep Research 」（深度研究）後，我們可以先提出一個問題，例如要撰寫一份「某某主題的研究報告」，接著 ChatGPT 會先第一層「研究計畫確認與擬定」，通常會反問我們是否要從某些研究方向切入？以及詢問還不確定的目標背景？

這時候，我們可以取消或重來，這個過程不會算進使用「 Deep Research 」（深度研究）的次數中，比較像是先跟 AI 討論研究計畫。

如果確認研究計畫、確認目標背景資料後，就會開啟「 Deep Research 」，這時候會出現一個「進度視窗」，顯示研究了多少筆資料，進度達到多少百分比，右方也會顯示目前 AI 推理思考的過程。

這時候可以看到「 Deep Research 」會自動完成下面步驟：

• 自動完成多步驟研究流程：模擬人類的完整研究過程，從資料收集、摘要、分析到推理。
• 自動調整研究步驟，進行論述推理：根據資訊變化，靈活調整搜尋策略，也會調整推理過程。
• 跨文件與工具整合：可瀏覽網頁資料、用戶上傳文件，進行統整分析。

通常需要 6~10 分鐘以上，生成一篇完整的報告，我測試過程中產出的最長報告有接近 10000 字。

實測1：作為生活、工作知識助手的能力：

了解 ChatGPT 「 Deep Research 」的基本操作與機制後，讓我們來看看我從知識學習、報告寫作、策略分析三種角度，實際測試的各種案例點評。

我的孩子想玩一個學校很流行的遊戲，我沒有概念，希望 ChatGPT 「 Deep Research 」撰寫研究報告，幫我快速了解這個遊戲、上手攻略，並且提供親子互動建議，和孩童安全注意事項。

我用下面的方式提問：

「你是 Roblox 玩家與父母，請撰寫我如何跟孩子一起玩這款遊戲的完整建議報告。請一步一步分析，從可以跟 8 歲孩子玩哪些遊戲？要注意哪些負面影響？可以如何體驗遊戲樂趣？深入搜尋相關資料，仔細閱讀並重新推理思考，找出建議的遊戲清單、注意事項，設計適合親子互動的體驗流程。」

我看到 ChatGPT 「 Deep Research 」找了 17 個資料來源，透過探討可能的負面影響，轉而開始搜尋有沒有兼顧教育與創意的遊戲。

這個推理過程並沒有完全出現在我的指令中，但透過「 AI 自行推理」，而把研究導向一個更好的方向。這是我感受到 Deep Research 第一個很有幫助的地方。

接著，在這個案例中產出的報告，內容非常豐富，而且有大量的資料引用，但是論述上不會有拼貼的感覺，像是一篇很流暢的深入報導與建議文章。

這可以看到 ChatGPT 「 Deep Research 」非常善於整理大量資料，並且進行有效的摘要、統整與改寫，很適合做資料統整工作。

然後我根據  ChatGPT 「 Deep Research 」推薦的遊戲清單，實際去找這些遊戲先體驗看看，發現這些資料都是正確的，而且 AI 總結的評論也都很中肯。

當然，這只是其中一個例子，還是要小心 AI 在統整資料時跟人一樣有可能誤置或理解錯誤。

實測2：寫一篇論述文章的能力：

之前我在介紹 Google 的深度研究 AI 時（參考：Google Gemini Deep Research 實測比較：自動蒐集資料、推理分析、撰寫報告的 AI 研究助理），有讓 AI 寫一篇電影影評做比較。

這一次，我同樣請 ChatGPT GPT-o3 mini high 結合 Deep Research ，撰寫一篇同樣題目的台灣電影評論。

我把多個 AI 撰寫出的影評文章比較結果，放在這份線上 Google 文件連結中，有興趣的朋友可以參考：

電腦玩物測試： AI Deep Research 模型，撰寫研究報告成果比較

以結論來說， ChatGPT GPT-o3 mini high 結合 Deep Research ，寫出來的成果是最好的，體現在下面幾個特色上：

• 符合指令描述的報告目的，深入、專業且用詞精簡扼要，直接切入電影的歷史定位作評價。
• 「分析」的能力很高，有邏輯、有架構，例如把影史定位分成：市場面、歷史面、社會環境面分析。
• 「詮釋」的能力更好，更接近擅長寫作的人的語言風格，有各種比喻、概念和適當的形容。
• 「資料彙整」的部分，豐富且能擷取細節重點。

有沒有缺點呢？當然也有，如果以這個影評文章案例來看，最大的缺點就是「有些段落比較重複累贅」，像是同樣的觀點換個方式論述。

畢竟這個案例中， ChatGPT GPT-o3 mini high 結合 Deep Research 最後寫出了 9000 多字的本文內容，而 Google Gemini 1.5 Deep Research 則是寫出 3000 多字本文內容。

實測3：爬梳特定網站後，寫出報告的能力：

既然 ChatGPT Deep Research 可以爬梳大量網路資料，那麼有沒有可能讓他「集中爬梳」某個網站的資料，寫出一篇整理報告呢？看起來是可行的。

我這樣問他：

「你是生產力顧問，幫我撰寫一篇「如何提升會議效率、避免時間失控的 6 種開會技巧」教學文章。請一步一步分析，統整前面討論，找出職場工作者面臨的開會痛點與需求，盡可能統整多面向的資料，根據不同的會議情境，提出有效且立即可行、有獨創性的小技巧。

我的目標讀者是企業員工，在科技業工作，語氣偏向輕鬆實用，可以結合數位工具應用。並且我希望能深入挖掘「電腦玩物（ https://www.playpcesor.com/ ）」這個網站中的資料作為核心內容。」

結果啟動研究後，真的可以針對我的網站文章進行主動的搜尋、爬梳。

最後也把我多篇文章討論過的問題、方法、工具，直接整理成一篇新的文章。

實測4：爬梳客戶資料，進行產品策略評估：

那麼，有沒有可能利用 ChatGPT Deep Research 去爬梳指定的產品、競爭對手，找出新產品的策略評估建議呢？

於是我這樣問他：

「我是電腦玩物站長 Esor ，我要撰寫一本《高效人生工作法圖解》新書，請完成新書企劃。 請一步一步分析，先研究「電腦玩物 （https://www.playpcesor.com/）」上的文章、風格與主題，針對其讀者，設計最有興趣解決的問題與需求，然後分析有哪些經典生產力方法可以解決這些需求。 接著，這本書目的就是這些經典生產力方法的圖解，希望成為最能深入淺出教會讀者應用這些方法的書籍。根據這樣的邏輯，設計這本書的市場競爭力、特色、撰寫規格、書籍大綱。」

結果沒想到分析時，被 AI 發現，其實我「已經寫出」這本書了！

但這時候也可以看到 Deep Research 會進行自主的延伸思考，當研究卡關時，會主動推論我可能在擬定更有競爭力的策略，於是展開新的研究方向。

於是最後 AI 給我了許多提升競爭力的分析建議。

實測5：與人寫的文章進行比較：

最後，我實際測試讓 ChatGPT 結合 Deep Research ，撰寫一篇我已經寫完的文章題目，看看跟我寫的版本有什麼不同。

我比較的是這篇文章：「「習慣循環筆記」比提醒 App 更有效？四階段筆記法幫助我養成習慣」

先下指令，告訴她文章基本的訴求與方法。

透過爬出資料、推理分析後， Deep Research 寫出了下面這樣的版本。

內容量是很足夠的，也有論述、有案例，如果跟我自己寫的文章比較，我覺得優缺點如下：

• 優點：AI 綜合資料後的論述能力很好：有邏輯、精簡扼要、解釋清楚。
• 人則可以調整出更深入淺出的版本。
• 缺點： AI 無法取代真人撰寫的「個人經驗、心得」分享， AI 模擬的案例相對生硬。

以上就是我這兩天測試 ChatGPT Deep Research 的初步實測比較與心得，總結一下優缺點：

• 優勢：
• 深入探索與多角度推理：
• 相較於 GPT-4o、 o3 的即時對話，Deep Research 可深入多步驟研究，提供更豐富的背景知識與細節。
• 資料整合與分析：
• 能夠整合多方資訊並進行高水準的邏輯推理，生成專業級報告。
• 多層次推理與自我修正：
• 根據研究進展，自動調整搜尋策略與推理方式。
• 挑戰：
• 事實錯誤與推論失誤：
• 雖然錯誤率較低，但仍有可能出現事實誤判或推論錯誤。
• 資訊權威性判斷：
• AI 找資料有時難以區分權威來源與謠言。

無論如何，我們從知識助手、報告助手、策略助手的角度來看待 ChatGPT Deep Research，讓其幫助我們推進專案的第一步草稿，或是做手邊大量資料的統整分析，還是有其效果的，值得試試看。

大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：

• 2024/6 最新著作上市，歡迎支持：《高效人生工作法圖解》

• 「個人數位生產力」線上課程（可使用電腦玩物老讀者折扣碼 ESOR500 ，獲得 500 元折價喔！）。
• 時間管理、筆記系統、AI 工具相關課程：「課程介紹連結」
• 著作：《防彈筆記法》
• 訂閱追蹤 podcast 節目：「高效人生商學院」（Apple podcast 訂閱、 Google Podcast 訂閱）
• 訂閱「電腦玩物電子報」，不定期出刊。

我的電子郵件是 esorhjy@gmail.com ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。

（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：ChatGPT Deep Research 寫出專業報告的 AI 深入研究助理教學，實測 5 種應用案例比較）