ChatGPT 研究指南

OpenAI 推出了一個使用 ChatGPT 從最初問題過渡到有證據支持的洞見與決策的框架。此方法讓使用者能夠收集與綜合資訊、比較來源，並產出帶有引用的結構化報告，以提升輸出的可信度與可分享性。

研究能力與使用案例

ChatGPT 可用於簡化研究生命週期，將模糊的問題轉化為明確的研究計畫，並在確定策略方向前識別資料中的缺口或矛盾。主要應用包括：

• 規劃： 將「模糊問題」轉化為具體子問題的結構化研究計畫。
• 資訊收集： 快速篩選多個來源，捕捉關鍵細節並附上引用。
• 交付成果製作： 產出一致的專業輸出，如備忘錄、簡報、競爭者表格與註釋書目。
• 風險緩解： 在研究過程早期識別微弱訊號與矛盾。

搜尋與深度研究方法

OpenAI 定義了兩種主要的方法論，用於在 ChatGPT 內進行研究，取決於調查所需的深度：

搜尋

搜尋旨在快速定位。它從公共網路檢索最新資訊，並提供帶有引用的摘要，讓使用者能快速審閱來源並繼續前進。

深度研究

深度研究針對需要多步驟的複雜問題。此方法讓模型能夠：

1. 將主要問題拆解為較小的子問題。
2. 在多個討論串中收集與評估來源。
3. 將結果綜合成結構化的交付成果（例如簡報或比較），使推理與引用更易於審核。

研究成功的最佳實踐

為了最大化研究輸出的準確性與實用性，OpenAI 建議以下提示策略：

• 先制定大綱： 在產生最終報告前，請求一份包含子問題、來源策略與評估標準的研究大綱。
• 驗證： 要求所有關鍵主張都有引用，且在高精度至關重要時請求來源品質檢查。
• 缺口分析： 要求提供「缺少什麼」的章節，具體呈現未知、爭議領域或資料限制。
• 迭代精煉： 使用針對性的後續提示，例如「深入探討 X」、「驗證 Y」或「比較 A 與 B」。
• 摘要： 要求提供一頁或一張投影片的摘要，與完整詳細的輸出一起，以便更容易分享。

實用研究範本

OpenAI 提供了多種針對常見研究任務的具體提示範本：

• 執行簡報： 為特定受眾製作一頁簡報，包含關鍵發現、風險與在特定限制下的建議。
• 競爭分析： 以表格形式比較市場中的多個競爭者，涵蓋定位、定價與差異化，並附上證據連結。
• 文獻回顧： 從上傳的 PDF 文件產生註釋書目與綜合章節（主題與分歧）。
• 法規掃描： 概述過去 12 個月的政策更新，識別受影響的相關方，並詳細說明對特定產業的實務影響。
• 趨勢觀察： 識別領域內的「微弱訊號」（資金、招聘、研究、產品發布），以建議接下來的監測重點。