Anthropic 是一家位於美國的 AI 新創公司，最近發表了對其 AI 助理 Claude 的「Research Mode」的重大升級。 這次的增強功能讓系統可以連續運作長達 45 分鐘，進行深入的資料搜尋並編譯全面的報告。 新功能還擴大了對第三方服務整合的支援，進一步提高了其實用性和效用。
此升級使 Claude 在使用者啟動「Research」按鈕後，能夠將複雜的請求分解為多個子任務。 然後，它會探索數百個內部和外部來源，以生成一份完整的報告，並附有來源引文。 此功能類似於 Google 於 2023 年底推出的 Deep Research 服務，以及 OpenAI 的 ChatGPT 的「Deep Search」功能。
擴展研究能力，但需注意準確性
根據 Anthropic 的說法，大多數研究報告會在 5 到 15 分鐘內完成。 但是，當遇到特別複雜的查詢時，Claude 現在可以將其搜尋時間延長到最長 45 分鐘。 這種擴展對於需要整合大量資料的主題尤其有益。
外部媒體機構進行的初步測試顯示，這些 AI 工具確實可以迅速組織有價值的資料來源。 這種能力可以顯著減少手動搜尋所花費的時間。 然而，由於存在「AI 捏造」的可能性，因此建議謹慎行事。 某些報告可能包含看似真實的引文或實際不存在的資料來源。 這個問題在所有大型語言模型中仍然很普遍，即使在 Claude 3.7 Sonnet 版本中也觀察到合成參考文獻的例子。
例如，當 Claude 被問到「誰發明了電子遊戲？」時，它在大約 13 分鐘內生成了一份詳細且具有歷史意義的報告。 該報告的品質可與許多市售電子遊戲歷史書籍相媲美，甚至在某些情況下超過了它們。 然而，該報告包含一句歸因於 William Higinbotham 的引言，該引言似乎是從兩個不同的來源拼湊而成的。 此外，這些來源未在引文列表中列出。
增強的整合能力
除了增強的研究能力外，Anthropic 還宣布擴展 Claude 的「Integrations」功能。 這種擴展允許 Claude 直接連接到更廣泛的應用程式。 此功能類似於 ChatGPT 中的 Plugins 概念。 目前，它支援 10 種服務，包括 Atlassian (Jira、Confluence)、Zapier、Cloudflare、Intercom、Asana、Square、Sentry、PayPal、Linear 和 Plaid。 未來計畫與 Stripe、GitLab 和其他公司建立合作夥伴關係。
例如，透過 Zapier 整合，Claude 可以自動從 HubSpot 提取銷售資料，或根據日曆事件準備會議摘要。 透過與 Atlassian 工具結合，它可以促進產品開發流程的協作管理、自動建立任務或生成 Wiki 文件。
Research 和 Integrations 功能目前可在 Max、Team 和 Enterprise 方案中進行測試。 預計 Pro 使用者很快就能存取這些功能。 此外，Claude 的網路搜尋功能已完全擴展到全球所有付費方案使用者。
深入探討 Claude 升級的影響
Claude 增強的「AI Research Mode」和擴展的整合能力具有深遠的影響，影響著各個行業和專業角色。 從簡化研究流程到提高生產力並實現更深入的見解，這些升級有可能重塑我們與 AI 互動和利用 AI 的方式。
轉變研究方法
Claude 能夠進行長達 45 分鐘的深入資料搜尋，這顯著改變了傳統的研究方法。 研究人員、分析師和學者現在可以利用 Claude 有效地收集和綜合來自多個來源的資訊。 AI 將複雜請求分解為子任務並生成帶有引文的綜合報告的能力簡化了研究流程，節省了寶貴的時間和資源。
這種能力對於需要大量資料整合或探索利基主題的專案特別有益。 Claude 可以篩選大量資訊，識別相關來源並提取關鍵見解，從而加快研究時間表，並可能發現以前被忽視的聯繫。
提升各行業的生產力
Claude 擴展的整合能力有可能提高各行各業的生產力。 透過與各種應用程式和服務無縫連接，Claude 可以自動執行任務、簡化工作流程並提供即時見解。
例如，在銷售和行銷領域，Claude 可以與 HubSpot 等 CRM 平台整合，以自動提取銷售資料、分析客戶行為並生成個人化的行銷活動。 在專案管理領域，與 Asana 和 Jira 等工具整合使 Claude 能夠促進任務建立、追蹤進度並提供即時更新，從而提高團隊協作和效率。
此外，Claude 與 Intercom 等通訊平台整合的能力使企業能夠提供即時客戶支援、回答詢問並更有效地解決問題。 這可以提高客戶滿意度和忠誠度。
實現更深入的見解和數據驅動的決策
Claude 增強的研究能力和整合功能使使用者能夠從數據中獲得更深入的見解，並做出更明智的決策。 透過分析大量資訊並識別模式和趨勢，Claude 可以提供有價值的見解，這些見解很難或耗時手動發現。
在金融領域，Claude 可以分析市場數據、新聞文章和經濟指標，以識別投資機會並評估風險。 在醫療保健行業，它可以分析患者數據、研究論文和臨床試驗，以改善診斷、治療計畫和藥物發現。
從數據中提取見解的能力使組織能夠做出更多數據驅動的決策，從而改善結果並獲得競爭優勢。
應對挑戰和考量
雖然 Claude 的升級提供了許多好處，但重要的是要承認與這些進步相關的挑戰和考量。
降低 AI 捏造的風險
正如 Anthropic 指出的以及外部測試所證明的，像 Claude 這樣的 AI 模型有時會「捏造」資訊，生成看似真實的引文或實際不存在的資料來源。 這是一個需要解決的關鍵問題，以確保 AI 生成報告的準確性和可靠性。
為了降低這種風險，使用者應批判性地評估 Claude 提供的資訊，驗證來源並將數據與其他可靠來源進行交叉引用。 開發人員還應繼續提高 AI 模型的準確性和事實檢查能力，從而降低捏造的可能性。
確保數據隱私和安全
Claude 與各種應用程式和服務的整合引起了對數據隱私和安全的擔憂。 必須確保敏感數據受到保護，並且尊重使用者隱私。
組織應仔細審查 Anthropic 和與 Claude 整合的任何第三方服務的數據隱私政策。 他們還應實施適當的安全措施，以保護數據免受未經授權的存取和洩露。
促進負責任的 AI 開發和部署
隨著 AI 技術的不斷發展，重要的是要促進負責任的開發和部署實踐。 這包括解決道德問題、減輕偏見並確保 AI 用於造福社會。
開發人員應努力創建公平、透明和負責的 AI 模型。 他們還應與利益相關者進行公開對話，以解決疑慮並確保以負責任和合乎道德的方式使用 AI。
AI 驅動的研究和生產力的未來
Claude 增強的「AI Research Mode」和擴展的整合能力代表著 AI 驅動的研究和生產力發展向前邁出的重要一步。 隨著 AI 技術的不斷發展，我們可以期待看到更強大和多功能的工具出現。
未來，AI 模型可能能夠執行更複雜的研究任務、分析更大的數據集並提供更個人化的見解。 它們還可以與更廣泛的應用程式和服務無縫整合，成為我們日常工作流程中不可或缺的一部分。
AI 轉變研究和生產力的潛力是巨大的。 透過擁抱這些進步並應對相關挑戰，我們可以釋放新的效率、創新和知識水平。
Claude 整合能力的具體範例
為了進一步說明 Claude 整合能力的潛力，讓我們探討一些具體範例：
與 Atlassian 工具 (Jira 和 Confluence) 整合
- 自動化任務建立： Claude 可以根據會議摘要、電子郵件線程或專案要求自動在 Jira 中建立任務。 這消除了手動任務輸入的需要，並確保捕獲和追蹤所有行動項目。
- 協作文件： Claude 可以根據研究結果、專案計畫或會議記錄在 Confluence 中生成 Wiki 文件。 這促進了協作，並確保所有團隊成員都可以存取最新資訊。
- 進度追蹤： Claude 可以追蹤 Jira 和 Confluence 中任務和專案的進度，提供即時更新並識別潛在瓶頸。 這使專案經理能夠主動解決問題並使專案保持在正軌上。
與 Zapier 整合
- 自動化數據傳輸： Claude 可以使用 Zapier 自動化各種應用程式之間的數據傳輸。 例如，它可以自動將行銷活動中的新潛在客戶添加到 CRM 系統，或根據銷售預訂建立日曆事件。
- 客製化工作流程： Claude 可以使用 Zapier 建立客製化工作流程，以自動執行複雜的任務。 例如，它可以自動在任務完成時傳送電子郵件通知，或根據來自多個來源的數據生成報告。
- 數據豐富： Claude 可以使用 Zapier 豐富來自各種來源的數據。 例如，它可以自動將社交媒體個人資料添加到客戶記錄，或從公共資料庫中檢索聯繫資訊。
與 Cloudflare 整合
- 威脅偵測： Claude 可以分析來自 Cloudflare 的網站流量數據，以識別潛在的安全威脅和漏洞。 這使企業能夠主動保護其網站免受攻擊。
- 效能最佳化： Claude 可以分析來自 Cloudflare 的網站效能數據，以識別需要改進的領域。 這使企業能夠最佳化其網站的速度和使用者體驗。
- 內容傳遞： Claude 可以使用 Cloudflare 的內容傳遞網路 (CDN) 來確保網站內容快速有效地傳遞給世界各地的使用者。
與 Intercom 整合
- 自動化客戶支援： Claude 可以使用 Intercom 自動化客戶支援互動。 例如，它可以回答常見問題、提供疑難排解協助，並將詢問轉發給適當的支援專員。
- 個人化客戶體驗： Claude 可以使用 Intercom 透過提供量身定制的建議、有針對性的訊息和主動支援來個人化客戶體驗。
- 客戶回饋分析： Claude 可以分析來自 Intercom 的客戶回饋，以識別產品和服務中需要改進的領域。
駕馭不斷發展的 AI 格局
隨著 AI 技術以驚人的速度不斷發展，必須隨時掌握資訊並適應不斷變化的格局。 這包括：
- 持續學習： 透過行業出版物、會議和線上資源，隨時掌握最新的 AI 趨勢、研究和進展。
- 實驗： 探索新的 AI 工具和技術，以識別創新和改進的機會。
- 協作： 與 AI 專家、研究人員和開發人員合作，分享知識並合作專案。
- 道德考量： 牢記 AI 的道德影響，並確保以負責任的方式使用 AI 並造福社會。
透過採取積極主動和適應性強的方法，個人和組織可以有效地駕馭不斷發展的 AI 格局，並利用 AI 的力量來實現其目標。 Claude 最近的增強功能讓我們得以一窺 AI 驅動的研究和生產力的未來，為未來幾年更具變革性的進步鋪平了道路。