看得見，才管得動：OpenAI 把「深入研究」從黑盒拉成可審計的報告工作流

01｜你會看到的改動，先從「怎麼讀」開始

這次的改動第一個重點是「全螢幕報告檢視」。OpenAI 把「深入研究」的長報告功能，從聊天視窗拉出來，改用文件式閱讀。放在左側是目錄，方便你快速跳段；右側整理來源，讓你能一邊讀、一邊對照引用，查核不再靠記憶或猜測。

接著是「你能不能插手」：研究不必等它跑完。OpenAI 的 ChatGPT Release Notes 與 Help Center 都提到，開始前會先產生研究計畫讓你調整；執行中可看到進度，也能在途中加入追問、補來源，讓研究修正方向後再繼續。這比「多產幾頁」更貼近現實工作：研究常常不是一次就做對，而是邊看邊修。

第三個重點是「來源邊界」終於變成設定，而不是默契。你可以在「網站」→ 使用「管理網站」功能來設定要使用的網域，並在「只搜尋這些網站」與「優先這些網站但仍可全網搜尋」之間切換。差別很直接，會影響你的交付風險：前者較可控，但可能漏掉重要資料；後者視野更大，但引用抽查要更嚴。

文件化交付：把成果帶出 ChatGPT，才可能進入你的流程。完成後可下載 Markdown、Word、PDF。Release Notes 也提到，下載 PDF 會保留表格、圖片與可點擊的引用與來源。這些看似行政細節，但它決定了報告能不能進入既有的文件流程：歸檔、寄送、版本控管、會議附件。

02｜研究不必等它跑完：你能不能插手才是差別

在 OpenAI 的定義裡，深入研究是一種把多步驟推理、資料蒐集與彙整，收斂成「帶引用的結構化報告」的工作模式；它可以用公開網路、你上傳的檔案，以及你已授權的連結 App／資料服務來完成任務。

它不是「更會聊天的搜尋」。搜尋偏向快速查找與短摘要；深入研究偏向花時間讀、比對、整理，再把過程壓成可審稿的報告。OpenAI 早期介紹也提到，深入研究通常需要 5 到 30 分鐘完成，這個時間差本身就是它在產品定位上的宣示：它要做的是研究交付，而不是即時答題。

03｜操作畫面不是裝飾，而是「可信任研究」的基礎設施

1）產業結構：誰握有稀缺資源要讓 AI 產出的研究能被企業真正拿來用，稀缺的不是「寫得出來」，而是三件事：來源追得回去、過程查得到、權限管得住。

全螢幕報告檢視把「目錄」「來源清單」「活動紀錄」放在同一個檢視脈絡裡，等於把研究從聊天泡泡抽離，變成一份可以被檢查、被引用、也能被交付的文件。這不是排版變漂亮而已，而是把審稿與查核的成本壓到組織願意承擔的範圍。

更往前一步，當你可以限制特定網域、或把內部文件庫（例如 Google Drive、SharePoint）納入來源，深入研究就開始碰到企業最在意的邊界：哪些資料能用、誰能用、用過會留下哪些紀錄。OpenAI 在說明文件裡也直接寫明連結 App 只做讀取，不會做寫入；同時把 Enterprise／Edu 的角色型存取控制（RBAC）與 Compliance API 納進管理選項。這些細節通常不會出現在行銷文案裡，卻往往是企業採購卡關的真正原因。

2）策略選項比較：OpenAI 的兩條路在這種結構下，OpenAI 其實有兩種產品路線。

選項 A：把深入研究當成「更強的內容輸出器」。重點放在更好的模型、更順的寫作、更像報告的格式，一次給你更完整的文本。風險也很明顯：競爭者同樣能把長文寫得像報告，差異最後會被拉回模型能力與成本。

選項 B：把深入研究做成「可信任研究工作流程」。重點不在文筆，而在你能指定來源、追蹤過程、下載交付、在企業環境用權限控管，並在稽核需求下回溯活動紀錄。這條路的護城河不是文字，而是治理與可追溯性。

這次更新幾乎每個改動都更像 B：全螢幕檢視把「讀與審」做成產品；即時進度與中途修正把「人類監督」做成預設；Sites 與連結 App 把「可信任來源」做成設定；Enterprise 的 RBAC 與活動紀錄把「合規」拉進日常流程。

3）最可能的下一步：把「可信任」做成可配置的商品。
OpenAI 在 LinkedIn 的更新貼文裡提到，深入研究目前由 GPT-5.2 支援，並把「連接 App、指定網站、即時控制、全螢幕報告」當成一組能力一起說明。這透露的方向很清楚：模型升級是底層，但能控制、能審稿、能交付的研究流程，才會成為更多付費方案願意把它放進日常的理由。

04｜有引用，不代表一定正確

這次更新強調「引用」與「可驗證」，但引用本身不會自動等於真實。OpenAI 在〈Does ChatGPT tell the truth?〉的說明裡仍明確提醒：模型可能產生不正確或誤導的內容，也可能在自信語氣下犯錯，這類現象常被稱為幻覺。

所以，當你把深入研究當成可交付成果，最好把它放進兩層機制。第一層是流程層：限定來源、保留活動紀錄、引用可回溯。第二層是內容層：抽查關鍵段落的來源、回到原文脈絡對照、避免只看結論就當定案。全螢幕檢視與來源清單降低的是第二層的成本，但它不會替你完成第二層。

05｜對讀者的含意：三種角色，三種用法

如果你是企業決策者，這次更新的價值不在「報告更好看」，而在「你終於能把 AI 研究納入可管理流程」：哪些來源可用、過程可回溯、成果可交付，讓內部推動者更容易把它放進既有的簡報、備忘錄與決策會議節奏。

如果你是推動者（產品、資料、策略、PMO），建議把「網站」當成你的第一個控管重點：同一個題目，先用「只用指定網域」做出一版保守可核對的報告，再用「優先指定網域但允許全網」擴大視野，兩版對照可以很快看出結論是否依賴少數來源或單一敘事。

如果你是專業工作者（研究、顧問、分析），你要開始把「活動紀錄＋可下載報告」視為交付物的一部分。當客戶問「你怎麼得到這個判斷」，你不必重做一次研究，而是回到報告檢視器裡的來源與過程，把可追溯性變成你的可信度。

接下來最值得關注的有兩件事：第一，OpenAI 會不會把「來源治理」做得更細（例如更完整的允許清單／封鎖清單與團隊預設），讓組織可以直接套用。第二，企業端的稽核與記錄畫面會不會更完整，讓深度研究的「活動紀錄」不只是展示，而能被內控流程當成可引用的證據鏈。若這兩件事逐步到位，深入研究就不只是功能，會更像一個企業知識工作的基礎層。

總結｜當研究可以被管理，AI 才能真正進入決策流程

OpenAI 這次替 ChatGPT「深入研究」補上的，不只是全螢幕報告檢視，而是一整套把研究從聊天輸出拉回到「可審稿、可回溯、可交付」的工作流：目錄與來源讓你能讀，活動紀錄讓你能查，即時插手讓你能改，下載格式讓你能交付。

把這些元素放在一起看，會發現它其實在回應一個更大的痛點：在組織裡，最昂貴的不是生成內容，而是讓內容變成可以被信任的決策依據。OpenAI 把網站、連結 App 的讀取限制、以及企業端的「角色型存取控制」(Role-Based Access Control, RBAC) 與稽核界面寫進產品說明，代表它想把「可信任」從口號變成設定項。

但值得讀者思考的是：可追溯性降低了審稿成本，卻不會讓錯誤自動消失。OpenAI 仍提醒模型可能出錯、可能在自信語氣下產生不正確內容；真正成熟的用法，是把它放進流程治理與抽查機制裡，讓「更快」與「更可信」同時成立，而不是用更漂亮的報告掩蓋更昂貴的誤判。

FAQ

Q1：全螢幕報告檢視到底解決什麼問題？

它主要解決的是「審稿與交付」的痛點，不是「模型能不能寫得更長」的問題。過去深入研究雖然能產出長報告，但內容塞在聊天視窗裡，你要回頭核對時，常見的麻煩是：段落難跳、引用分散、要找「這句話的依據」得反覆捲動。

新的全螢幕檢視把目錄、來源清單與活動紀錄放在同一個檢視畫面，等於把「可查核性」做成閱讀體驗的一部分。你可以像審文件那樣抽查脈絡、對照引用，必要時再直接下載成 Markdown、Word、PDF 這類更符合交付與歸檔的格式。對企業或顧問來說，這會把把關從高摩擦變成可日常化的流程。

Q2：我可以指定它只查某些網站嗎？差別是什麼？

可以。你可以在提示視窗裡用「網站 → 管理網站」設定來源網域，並在兩種模式之間做選擇。

第一種是「只搜尋這些網站／網域」。它的優點是可控、可核對、雜訊少，適合你要把風險壓低、或必須交代依據來源的情境。代價是視野會變窄，重要資料如果不在清單裡，就可能直接漏掉。

第二種是「優先這些網站，但仍可全網搜尋」。它讓你保留更完整的廣度，同時把主要依據盡量拉回你信任的來源。代價是你要更認真做引用抽查，因為只要有全網搜尋，就代表你得承擔來源品質不一的現實。

本質上，這兩種模式就是在「可控性」與「廣度」之間做取捨，而且會直接影響你最後交付的把關成本。

Q3：連結 App 是什麼概念？會不會把我的資料寫回去或外洩？

OpenAI 的說明是：深入研究可以使用你已授權的連結 App／資料服務（例如文件庫或特定資料來源）作為參考，研究過程中只做「讀取」，不做「寫入」。也就是說，它的設計方向是把你信任的資料拉進研究流程裡，而不是把資料推回外部系統。

至於資料保留與訓練偏好，仍依照 ChatGPT 既有的資料處理與隱私設定運作；在企業與教育方案中，也能搭配 RBAC（角色型存取控制）去限制「哪些人可以用哪些 App」。比較務實的理解是：它把「可用資料範圍」與「可用者權限」變成可管理的條件，但你仍需要用組織的規範來決定哪些資料可以納入研究。

Q4：我聽說可以連 FactSet、PitchBook，這是所有人都能用嗎？

官方文件的表述偏向「你可以連結你有權限的 App 與資料服務」，並用 FactSet、PitchBook、Scholar Gateway 這類需要身分或訂閱驗證的產業資料來源當例子。是否真的能用，通常取決於三個因素：你的方案類型、你所在的地區、以及你的工作區設定與帳號本身是否具備對應授權。

所以比較安全的理解是：產品提供了連結能力與入口，但不等於每個帳號都會看到同一組可用服務，更不等於「看到名字就能直接用」。

Q5：MCP 自訂連接器是什麼？是不是任何人都能做？

MCP（Model Context Protocol）是 OpenAI 用來建立「自訂連接器」的一套方式，讓組織把自家系統接進深度研究可用的資料來源中。發行說明提到，這需要遠端 MCP server；在 Team／Enterprise／Edu 方案裡，通常也只有管理員能建置與部署自訂連接器。

換句話說，它比較像企業治理與 IT 管理的一段能力：可以做得更深、更貼近內部系統，但前提是你有相對應的權限與維運條件，不是「每個人想接就接」的自由外掛模式。

Q6：有引用來源就代表不會亂編嗎？

不代表。引用的價值在於「你終於有入口可以核對」，但它不會自動讓錯誤消失。OpenAI 仍提醒，模型可能產生不正確或誤導的內容，而且有時語氣會很有把握，反而更容易讓人放鬆警覺。

比較可靠的做法是把引用當成抽查的起點：針對關鍵結論、數字、因果推論，逐段回到原文確認脈絡；同時善用網站的來源限制，先把研究範圍鎖在你信任的網域，再視需求逐步擴大。這樣做的目的不是追求「零錯誤」，而是讓錯誤更早被發現、也更容易被修正。

Q7：我該什麼時候用「搜尋」，什麼時候用「深入研究」？

如果你要的是快速答案、最新近況的短整理、或只是想先抓到幾個關鍵線索，「搜尋」通常更有效率。它的強項是快，能在短時間給你方向與摘要。

當你的問題需要多步驟推理、需要彙整多個來源、需要把結果整理成可交付的長報告，而且你希望能指定來源、保留引用、並且在必要時回溯過程，才是深入研究的典型情境。OpenAI 的定位也把兩者拉開：搜尋是快，深入研究是深，而你要選哪一個，取決於你最後要交付的是「答案」還是「可審稿的研究成果」。

參考資料：

• ChatGPT’s deep research tool adds a built-in document viewer so you can read its reports

• Deep research in ChatGPT

• ChatGPT — Release Notes

• Introducing deep research

• Updates to deep research in ChatGPT

• Does ChatGPT tell the truth?

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文/ InfoAI 編輯部

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