深入研究：下一代人工智能

快速阅读: 据《东英吉利署名》最新报道，深度研究型人工智能能快速生成详尽报告，但存在数据空白和文化偏见等问题，需人工审校。在《东安格利亚署名》中，人工智能被用作研究工具，所有发布内容均由人类撰写。

当搜索引擎刚被发明时，它们只是扫描互联网并列出最受欢迎、最相关的网站。随后，“生成式人工智能”应运而生，它通过积累大量文本或图像，从搜索结果中创建新的文本和图像。它利用这些信息来寻找答案，不是像人类那样通过理解问题，而是仅仅通过识别数据中的模式。如今，许多人即使在没有意识到的情况下，也会常规性地使用它。它已经内置到谷歌和微软办公软件中，而且大多数时候相当可靠。预计今年全球将近4亿人将使用人工智能，比2024年增长20%。我们现在正进入“代理型”人工智能和“深度研究”的时代。

**代理型人工智能**

“代理型”人工智能不仅仅是回答问题。它处理文本、图像、声音和其他形式的数据；用各种工具对其进行操作；与其他人工智能代理合作，并从过去的经历中学习以随着时间的推移改进自身。60%的广告公司已经使用人工智能来制作广告，而代理型人工智能预计将能够管理整个营销活动：自动创建、测试和调整创意材料以最大化受众参与度。与此同时，这样的AI代理已经在根据用户偏好策划新闻推送，总结长篇文章，并为突发新闻事件生成视频亮点。上个月在意大利，我们看到了第一本完全由人工智能制作的杂志，仅基于记者提供的提示。

尽管它刚刚开始出现在商业软件中，但专家预测三年内三分之一的此类软件将包含代理型人工智能，从而实现工作流程的自动化，并在未来十年内取代网站、应用程序和工人。

**深度研究**

“深度研究”工具——如OpenAI的ChatGPT、谷歌的Gemini以及最新推出的Perplexity——将这些技术应用到越来越多的当前数据中，包括研究论文、数据库和实时网络数据。它们分解复杂的查询，检查对问题的理解，分析数据，并将结果综合成简洁的报告，包括摘要、引用和可视化内容。它们可以识别变化的趋势和更深层次的背景。在几分钟内，一位报道新社会运动的记者可以找到历史背景，识别公众态度的变化、社交媒体趋势以及关键人物的观点。

每种工具都有其独特的优势，正如表格所示。Statista显示，深度研究在实践中表现如何？

我们决定在《东安格利亚署名》之前报道过的有争议的问题上测试Perplexity。我们提出了这个问题：“关于如何将北海风电场连接到国家电网存在争议。有哪些论点？公众意见如何？”

Perplexity用了四分钟生成了一份1800字的报告，将其任务分为三个阶段，并在每个阶段报告了它的进展。它查阅并列出了47个来源，所有来源都是权威且相关的。其中包括政府、媒体、学术界和工业界的网站以及多个政党的政治文件。一个人类研究人员如果时间充裕，也可能找到所有这些来源，但在时间紧迫的情况下，可能不会这样做。

报告的小标题给出了其覆盖范围的概览：

– 电网连接与政策争议
– 延误与排队问题
– 监管回应
– 竞争性基础设施提案：陆地与海上解决方案
– 陆地基础设施方法
– 竞争性基础设施提案：陆地与海上解决方案
– 海上电网替代方案
– 竞争性基础设施提案：陆地与海上解决方案
– 社区与环境关注
– 地方反对与环境影响
– 经济与旅游关注
– 政治维度
– 对风力发电场和电网连接的公众意见
– 支持风力发电场发展
– 对风力发电场和电网连接的公众意见
– 信息缺口与沟通需求
– 平衡相互冲突的利益：前进之路
– 协调方法
– 监管改革与简化
– 结论
– 参考文献

这是一份扎实的报告，至少在主要问题上涵盖了与人类记者相当的内容。但也有一些不足之处。绿色和平是唯一一个直接与抗议团体相关的网站，这可能反映了这类团体在线上的影响力较小，或者可能被认为不够权威。然而，报告记录了萨福克郡的重大公众反对意见，引用了一位国会议员、Aldeburgh博物馆主席和“一名当地活动家”的话，但有趣的是，文中没有提到“输电塔”这个词。对于吸引了很多本地讨论的海上电网选项，报告内容较为薄弱。乍一看，这份报告在公众舆论调查方面似乎内容单薄。唯一引用的一项是关于诺森伯兰郡陆地风力发电场的调查，这并不完全符合问题的要求，可能是因为问题没有明确指出“北海风电场”指的是海上风电场。但谷歌搜索表明，关于可再生能源态度的调查从未具体询问过东安格利亚最具争议的问题——输电塔或电网连接。此外，源站点上的信息也有过时的问题，提到了前部长和退休的郡议员，仿佛他们仍在任。

**问题**

Perplexity的测试证实了深度研究人工智能可以非常快速地生成非常有能力的报告。但一些问题已经被广泛注意到。在数据存在空白的地方，这类工具可能会产生“幻觉”，创造出看似合理但实际上完全是虚构的报告。同样，人工智能只能读取现有的内容，在线可用的数据往往会反映创建时的世界的文化兴趣和偏见。对于某些问题，可能存在种族或性别等议题上的偏见。因此，输出仍然需要一个相当知情的编辑进行检查。就像任何研究一样，措辞问题是关键的。

还有环境问题。人工智能需要大量的计算机能力来处理数据，因此提供这些数据的数据中心需要大量的电力。计划中的斯劳新数据中心在其高峰期将消耗两倍于希思罗机场的电力。它们还需要清洁水用于冷却，通常每天约200万升，相当于14,000人的用水量。在像东安格利亚这样水资源已经稀缺的干旱地区，这是一个显著的数字。

当然，在任何依赖书面或视觉材料的行业中都存在就业问题。大量工作将会受到影响。有些可能会变得更丰富，但很多将消失。但这个过程可能是不可阻挡的。只有在个人创造力高度受重视的地方，人们才能避免这种影响。

**我们在《东安格利亚署名》中如何使用人工智能**

谨慎使用时，人工智能是一项无价的工具。在《东安格利亚署名》中，我们使用人工智能作为研究工具，以识别来源和证据，或总结长篇或复杂文档。我们有时也用它来建议或优化标题或推文。但我们发布的一切内容都是由人类撰写的。我们不发布未经编辑的人工智能生成的材料。鉴于知识产权问题，我们也不使用人工智能生成的图像。

这篇文章部分基于Statista组织的一次网络研讨会，Statista是一家提供经过验证的统计数据的全球资源。

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