Deep Research และ Deep Think: วิวัฒนาการของ AI ในการคิดและวิจัยเชิงลึก

ผู้เขียนสนใจเทคโนโลยีใหม่บน AI อย่าง Deep Research และ Deep Think ที่ปรากฏให้เห็นตั้งแต่ช่วงปลายปีที่ผ่านมาโดยตลอด เทคโนโลยีทั้งสองตัวนี้ไม่เพียงเป็นเครื่องมือสนับสนุนการค้นคว้า แต่ยังเป็นแนวทาง ในการพัฒนา AI ให้สามารถคิด วิเคราะห์ และจัดการข้อมูลได้อย่างใกล้เคียงกับมนุษย์มากขึ้น บทความนี้มุ่งอธิบายแนวคิดหลักของทั้งสองระบบ พร้อมตัวอย่างการประยุกต์ใช้งาน และผลกระทบต่อทักษะทางความคิดของมนุษย์

Deep Research: การวิเคราะห์เชิงลึกโดย AI

Deep Research หมายถึง กระบวนการที่ AI ใช้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models: LLMs) ในการค้นหา วิเคราะห์ และสังเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ด้วยวิธีการอัตโนมัติ โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างรายงานหรือข้อสรุปที่เชื่อถือได้ในเวลาอันสั้น เทคโนโลยีนี้ได้รับความสนใจเป็นอย่างมาก เนื่องจากสามารถช่วยลดภาระการค้นคว้าด้วยตนเอง และปรับปรุงความแม่นยำของผลลัพธ์ได้อย่างมีนัยสำคัญ

องค์ประกอบหลักของ Deep Research ได้แก่ การสแกนข้อมูลจำนวนมากจากหลายแหล่ง (multi-source scanning), การเปรียบเทียบข้อมูลแบบข้ามแหล่ง (cross-source comparison), การระบุความขัดแย้งของข้อมูล, และการสรุปผลแบบมีการอ้างอิงแหล่งที่มา โดยไม่ต้องพึ่งพาการตัดสินเชิงอัตวิสัยของมนุษย์

ตัวอย่างแพลตฟอร์มที่เปิดให้ใช้ Deep Research ได้แก่:

• - Google Gemini Deep Research (ธันวาคม 2024)

• - OpenAI Deep Research (กุมภาพันธ์ 2025)

• - Perplexity AI Deep Research (กุมภาพันธ์ 2025)

• - Grok 3 DeepSearch (กุมภาพันธ์ 2025)

Deep Think: AI กับการใช้เหตุผลเชิงลึก

Deep Think เป็นความสามารถในการใช้เหตุผลหลายขั้นตอน (multi-step reasoning) ของโมเดล AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่พัฒนาโดย Google ในระบบ Gemini 2.5 Pro เป้าหมายของ Deep Think คือการทำให้ AI มีลักษณะการคิดแบบไตร่ตรอง สามารถพิจารณาความเป็นไปได้หลายแบบก่อนตัดสินใจตอบออกมา ซึ่งตรงข้ามกับโมเดลเดิมที่ตอบกลับทันทีจากการคาดการณ์คำถัดไป

Deep Think ใช้แนวคิดของ “งบประมาณการคิด” (thinking budget) ซึ่งเป็นค่าควบคุมการประมวลผลเชิงลึก ยิ่งตั้งงบประมาณสูง AI ก็จะมีเวลาและทรัพยากรมากขึ้นในการประเมินข้อมูล ซึ่งมักส่งผลให้ได้คำตอบที่มีคุณภาพสูงกว่า เทคโนโลยีนี้จึงได้รับความนิยมในการใช้งานที่ต้องการตรรกะ เช่น การแก้โจทย์คณิตศาสตร์หรือการเขียนโค้ด

ความแตกต่างระหว่าง Deep Research และ Deep Think

แม้ว่า Deep Research และ Deep Think จะมีความเกี่ยวข้องกันในแง่ของการใช้ปัญญาประดิษฐ์ เพื่อประมวลผลข้อมูลและใช้เหตุผลเชิงลึก แต่ทั้งสองแนวคิดมีเป้าหมายและลักษณะการทำงานที่แตกต่างกันอย่างชัดเจน:

• - Deep Research มุ่งเน้นไปที่การ ‘รวบรวม วิเคราะห์ และสังเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก’ จากหลายแหล่งในเชิงระบบ โดยเน้นการผลิตรายงานหรือข้อสรุปที่ครอบคลุมและมีการอ้างอิงที่น่าเชื่อถือ

• - Deep Think มุ่งเน้นที่ ‘การให้เหตุผลแบบลำดับขั้น’ และการไตร่ตรองเพื่อหาคำตอบที่เหมาะสมที่สุด ซึ่งเหมาะกับสถานการณ์ที่มีความซับซ้อน และต้องการการวิเคราะห์เชิงตรรกะที่ลึก

กล่าวโดยสรุป Deep Research คือระบบวิเคราะห์ที่ใช้ Deep Think เป็นกลไกเบื้องหลังในการประมวลผลข้อมูล ขณะที่ Deep Think เองสามารถทำงานเดี่ยวในงานที่ต้องการการคิดอย่างมีตรรกะ โดยไม่จำเป็นต้องสร้างรายงานเชิงลึกเสมอไป

การทำงานร่วมกันของ Deep Research และ Deep Think

Deep Research และ Deep Think มีลักษณะเชื่อมโยงกันอย่างใกล้ชิด โดยเฉพาะในระบบของ Google ที่ Deep Think เป็นพื้นฐานเบื้องหลังฟังก์ชัน Deep Research ซึ่งต้องใช้การวิเคราะห์ข้อมูลแบบมีเหตุผล หลายขั้นตอนเพื่อประมวลผลข้อมูลจากหลายแหล่งแบบวนซ้ำอย่างมีประสิทธิภาพ

NotebookLM: ตัวอย่างการผสาน Deep Research และ Deep Think โดย Google

NotebookLM เป็นเครื่องมือ AI ของ Google ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยผู้ใช้ในการทำงานเชิงเอกสาร เช่น การอ่าน วิเคราะห์ และสรุปข้อมูลจากเอกสารที่อัปโหลดไว้ NotebookLM แสดงให้เห็นถึงการผสานแนวคิดของ Deep Research และ Deep Think ได้อย่างเป็นรูปธรรม

• คุณสมบัติของ NotebookLM ที่สะท้อน Deep Research ได้แก่:

• - การอ่านและสรุปเอกสารจำนวนมากอย่างอัตโนมัติ

• - การอ้างอิงแหล่งข้อมูลที่ใช้ในการตอบคำถาม

• - การเปรียบเทียบเนื้อหาจากหลายไฟล์เพื่อให้คำตอบที่มีมิติ

• ในขณะเดียวกัน NotebookLM ยังมีความสามารถในเชิง Deep Think ดังนี้:

• - การให้เหตุผลประกอบการตอบคำถามเชิงลึก

• - การวิเคราะห์คำถามที่ซับซ้อนโดยใช้หลายแหล่งอ้างอิงร่วมกัน

• - การประยุกต์ความรู้ข้ามบริบทจากเนื้อหาหลายชุดข้อมูล

NotebookLM จึงเป็นตัวอย่างที่ดีของระบบที่รวมทั้งความสามารถในการสรุปข้อมูลเชิงลึก (Deep Research) และการใช้เหตุผลแบบลำดับขั้น (Deep Think) ไว้ในเครื่องมือเดียว เพื่อสนับสนุนงานวิชาการ การเขียนงานวิจัย และการคิดวิเคราะห์ในระดับสูง

ผลกระทบต่อทักษะการคิดของมนุษย์

แม้ว่า AI จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการค้นคว้าอย่างมาก แต่ก็มีข้อกังวลในเชิงพฤติกรรมและจิตวิทยา โดยเฉพาะในเรื่อง “การถ่ายโอนภาระการคิด” (cognitive offloading) ซึ่งหมายถึงการที่มนุษย์ใช้เครื่องมือภายนอกแทนความคิดภายในตนเอง หากใช้มากเกินไป อาจทำให้ความสามารถในการคิดเชิงวิเคราะห์ลดลง โดยเฉพาะในกลุ่มคนรุ่นใหม่ที่พึ่งพา AI เป็นหลัก

บทสรุป

Deep Research และ Deep Think เป็นพัฒนาการสำคัญที่ยกระดับบทบาทของ AI จากเครื่องมือสื่อสาร ไปสู่เครื่องมือวิเคราะห์และตัดสินใจ แม้จะมีศักยภาพสูง แต่การใช้ AI อย่างมีวิจารณญาณ ยังคงเป็นสิ่งจำเป็น เพื่อไม่ให้เราสูญเสียทักษะสำคัญของมนุษย์ในการคิดอย่างเป็นระบบ

แหล่งข้อมูลอ้างอิง

1. OpenAI Blog – Research Progress Reports (2025)

2. Google DeepMind – Gemini 2.5 and Deep Think Overview (2025)

3. Perplexity AI – Product Announcements (2025)

4. Humanity’s Last Exam Benchmark Dataset (2025)

5. Journal of Cognitive Offloading and AI Trends (2024)