各家的 Deep Research/Deep Search 相比較之下，ChatGPT 目前表現最佳。
如果將目前能夠進行深度研究（Deep Research）或深度搜尋（Deep Search）的生成式 AI 工具想像為不同年級的學生，那麼 ChatGPT 與其他對手相比，確實展現了更成熟、整合度更高的表現。原因在於 ChatGPT 所運用的模型（如 GPT-4）在大規模參數和各種訓練資料的支持下，能夠提供相對流暢且有邏輯結構的回答；在文句組織與意見表達方面，也更貼近「有經驗的寫作者」。
反觀Grok，雖然在開啟更多「深度」研究模式時，會主動搜尋或蒐集額外資訊，但它顯示出的寫作水準通常不如預期，往往只能形成片段的段落或概念，類似碩士一年級學生剛開始摸索如何寫學術論文、收集資源與整理架構的狀態。有時它確實能提供讓人眼睛一亮的見解，但過程中依舊可見「原始文獻與論點組織不完整」的缺陷。至於Gemini，雖以「Google家超強搜尋能力」作為出發點並引發許多想像，我給它與Grok相同的評價：其實際寫作能力不彰，時常給出內容不甚連貫或深度不足的結論；就像一個擁有名門背景，卻還停留在碩士一年級階段、尚未能真正整合與發揮其搜尋價值的學生。若從外界期待來看，Gemini 的不成熟甚至會讓人失望，因為它背後的開發資源與「家族名譽」都足以讓人對它寄予厚望，而實際上給出的文字品質卻未能匹配這樣的期許。
Perplexity 則仿若一個即將畢業的大四學生，對未來充滿熱情與想像，聲稱「我的未來不是夢」。這種狀態的 AI 工具，在搜尋上擁有一定可看度，且有潛力在短時間內進一步成長；但當前仍缺乏成熟的組織與批判思維能力，需要更多訓練與驗證，才能真正與更完善的工具一較高下。
Deep Research/Deep Search 的幻覺問題仍存在，而且可能因為其「專業化」外表而讓使用者更放心。
所謂的「幻覺」（hallucination）問題，指的是 AI 工具在不具備正確資料或合理邏輯基礎的情況下，依舊輸出貌似權威、看似高深的結論或解釋。由於新一代的生成式 AI 工具都試圖將內容呈現得更具「專業感」，一些使用者在面對語氣嚴謹、引用資料看似翔實的報告時，更容易放鬆警覺，反而忽略了「AI 可能在背後捏造資訊」或「不懂裝懂」的風險。
這樣的現象在各類 Deep Research/Deep Search 工具中都存在，而其危險之處在於使用者經常是事後才透過專業判斷或外部交叉比對，才發現報告內容其實錯漏百出。對於沒有相關專業能力的使用者而言，這種危險性更高：他們可能完全依賴 AI 的建議或結論，而未進行後續查證，導致錯誤資訊被當作事實採用。尤其在「看起來很專業」的報告出爐後，即便是部分專家，也可能因先入為主或對 AI 可信度的過度信賴，而被誤導或動搖判斷。
因此，從使用者的角度來看，最可靠的方式仍是回到本質：一方面鍛鍊自己的專業知識或至少具備足夠的批判思維，另一方面在關鍵領域尋求多重驗證（包括人類專家、文獻數據、實務案例等）。只有這樣，才能比較有效地分辨 AI 報告的真偽與使用價值。
另一類判定方式，就是回歸到人類工作流程——『我是怎麼解這個題目的？』
判定 AI 報告是否有參考價值的另一種做法，就是將 AI 與人類專家在解決問題時的邏輯與步驟做對比。例如在圖片的「Palantir 專利分析」文章：我先行蒐集了 Palantir 於 2021 至 2024 年的專利資料，並進行初步的技術分類與申請趨勢分析。之後，ChatGPT 4.0 結合 Deep Research 功能，產生一份詳細且結構化的產業分析報告。我再與Deep Research結果進行對比。
這種方式有幾項好處：
- 對照分析：如果使用者已經手握第一手資料或分析初稿，再來檢視 AI 產出的報告，就能清楚看出雙方在論點、數據、整理邏輯等方面的差異。
- 補充與修正：當 AI 的搜尋與計算策略更為系統化或具洞察力時，可能會補足人類分析的盲點，或提供一個更整合性的視角；反之，若 AI 的報告出現明顯謬誤，也能根據人類事前掌握的資訊加以修正。
- 強化人機合作：在對比過程中，人類專家與 AI 工具各自的角色會逐漸明朗化。人類更擅長掌握情境、運用經驗判斷；AI 則能在龐大資料蒐集中快速整理與生成報告。藉由這種合作模式，不僅能節省大量的前期搜尋時間，也能讓人類更有效地做出高階決策。
在進入 AI Agent 時代，透過『人類 vs. 機器』的對抗而產生更豐富的解決問題手法，是人類仍能保持控制權的關鍵。
目前各種 AI 助手（AI Agent）工具如雨後春筍般湧現，標榜能夠自動化完成各類工作流程，從簡單的資料整理到較複雜的決策規劃。面對這種快速發展的新生態，人類若依舊僅以「人類價值的不可替代性」作為最後依靠，而不嘗試了解與使用這些工具，反而有可能逐漸失去在時代浪潮中的主導權。
想要在「機器高度協助或部分取代人力」的格局中找到真正能令人信賴的 AI 方案，關鍵在於那些不盲目依賴 AI、同時也不一味排斥 AI 的專家。他們願意運用 AI 進行多方對比、驗證與精進，並在過程中累積更多分析與判斷經驗，逐步訓練出「懂得和 AI 合作」的知能。在這樣的前提下，人類既能保持對最終決策的掌控，同時也能掌握 AI 的優勢來加速問題解決。
這也暗示了高等教育與專業訓練的未來走向：傳統以單向知識傳遞為主的教學模式，可能無法快速培養「能和 AI 做深度合作」的人才。相對的，新一代的高等教育需要在課程中融入更多批判思考、跨學科整合，以及「與 AI 共同完成專題」的實務演練，讓學生先在安全的學習場域嘗試人機協作。如此一來，才能培養既瞭解人類思維限制，又能有效使用機器優勢的新型態專業人士。
