Znalostní práce založená na AI: Deep Research With Chatgpt From OpenAAI: Kde jsou výhody a limity?

Hloubkový výzkum: OpenAI otevírá přístup a mění krajinu znalostních prací

S postupným otevřením jeho funkce „Deep Research“ udělal OpenAAI pozoruhodný krok, který má potenciál zásadně změnit způsob, jakým známe znalosti. To, co bylo kdysi vyhrazeno pro exkluzivní skupinu pro-uživatelů, je nyní k dispozici širšímu publiku, včetně předplatitelů Chatgpt Plus, týmu, vzdělávání a podnikových plánů. Toto rozšíření přístupu, i když s měsíčními limity využití, signalizuje nejen rostoucí splatnost této technologie, ale také strategické ambice OpenAI, hrát vedoucí roli ve vysoce konkurenčním oboru informačních systémů založených na AI. K kroku dochází v době, kdy je konkurence se společnostmi, jako jsou zmatení, Google, XAI a Microsoft, z nichž všechny se snaží vyvinout další generaci nástrojů pro znalostní práci.

Pozadí a funkčnost hlubokého výzkumu

Genesis a základní funkce

Hluboký výzkum vyplýval z potřeby překonat limity konvenčních metod vyhledávání a zahájit novou éru získávání znalostí. Byl navržen jako druh „agenta AI“, který je schopen autonomně provádět složitý vícestupňový výzkum. V podstatě jde o nejen nalezení informací, ale také o jejich porozumění, analyzovat a prezentovat je ve strukturované podobě. Deep Research používá vysoce rozvinutou verzi modelu O3 od OpenAI, která byla speciálně optimalizována pro náročné úkoly prohlížení webových stránek a analýzy dat.

Na rozdíl od tradičních režimů bot chat, jako jsou ty, které se používají v GPT-4o, je Deep Research navržen tak, aby fungoval po delší dobu typicky mezi pěti a třicet minut na žádost. Během této doby systematicky vyhledává stovky online zdrojů, extrahuje relevantní informace, interpretuje jeho význam v kontextu položené otázky a syntetizuje výsledky do soudržné zprávy. Tento proces přesahuje jednoduchý přístup výsledků vyhledávání; Zahrnuje aktivní zkoumání nalezeného materiálu, identifikaci vzorců, rozporů a relevantní spojení.

Technologické základy

Výkon hlubokého výzkumu je založen na kombinaci různých pokročilých technologií AI. Ústředním aspektem je „uvažování“, to je schopnost vyvodit logické závěry a porozumět složitým faktům. To umožňuje systému samostatně vyvíjet a přizpůsobovat strategie vyhledávání, kriticky posoudit zdroje a posoudit relevanci informací v souvislosti s příslušnou otázkou.

Kromě toho je Deep Research schopen provádět Python Code, který otevírá dveře pro přímou analýzu dat. Tato schopnost je obzvláště cenná, pokud jde o zpracování velkých datových záznamů, provádění statistických analýz nebo provádění složitých výpočtů. Dalším důležitým stavebním blokem je schopnost zpracovat vlastní soubory. Uživatelé mohou poskytovat systémové dokumenty, tabulky nebo jiné formáty souborů, které pak mohou být zahrnuty do výzkumu. To například umožňuje integrovat interní zprávy, výzkumné údaje nebo konkrétní dokumentaci do analýzy a tím rozšířit kontext výzkumu.

Rozhodující rozdíl v předchozích modelech je v přístupu k tréninku. Hluboký výzkum byl vyškolen „posilovacím učením“, přičemž se zaměřilo na skutečné úkoly, které vyžadují použití prohlížeče a nástroje. Tento přístup se v zásadě liší od čistě textové metody tréninku, která byla běžná v mnoha předchozích jazykových modelech. Prostřednictvím školení skutečných výzkumných úkolů se hluboký výzkum naučil efektivně zabývat dynamickým a často nestrukturovaným informačním prostorem internetu.

Prodloužený přístup a podmínky použití

Nové skupiny uživatelů a limity štěpení

Rozšíření přístupu k hlubokému výzkumu pro širší skupiny uživatelů znamená významný krok v demokratizaci této technologie. Původně dostupný výhradně pro uživatele Pro s měsíčním předplatném 200 USD, přístup byl rozšířen do následujících skupin uživatelů 25. února 2025:

Plus uživatelé (20 $/měsíc)

10 dotazů na hluboké kontroly za měsíc. To umožňuje širokému kruhu uživatelů zažít základní výhody hloubkového výzkumu, aniž by museli nést vysoké náklady na předplatné Pro.

Team/Enterprise/Education

10 dotazů na uživatele a měsíc. Cílem této regulace je poskytovat přístup organizací a vzdělávacích institucí a podpořit spolupráci s hlubokým výzkumem v týmech.

Pro uživatel

Zvýšení měsíční vychylování 100 až 120 dotazů. Pro energetické uživatele, kteří pravidelně provádějí rozsáhlý výzkum, je to vítané zvýšení kapacity.

Zpracování zdroje -Intenzivní zpracování: Rovnováha mezi přesností a účinností

Tyto ohrožené limity využití odrážejí intenzitu zdroje hlubokého výzkumu. Každý dotaz je spojen se značnými výpočetními náklady, protože model pracuje autonomně až 30 minut, vyvíjí strategie vyhledávání, vyhodnocuje výsledky zdrojů a trojice. Omezení dotazů tedy slouží k efektivnímu spravování systémových zdrojů a zajištění trvale vysoké kvality služeb pro všechny uživatele.

Technická vylepšení v průběhu expanze

Souběžně s rozšířením skupiny uživatelů byla také implementována technická vylepšení, což dále zvyšuje funkčnost a přátelskost hlubokého výzkumu:

1. Vložené obrázky s citacemi

Vizuální obsah z webových zdrojů je nyní integrován přímo do zpráv a poskytován odpovídajícími zdroji. To obohacuje zprávy o vizuálních informacích a usnadňuje porozumění složitým faktům, zejména v oblastech, jako je věda, technologie nebo design.

2. Vylepšená analýza dokumentů

Deep Research má nyní ještě lepší pochopení nahraných souborů, zejména PDF a tabulek. To je obzvláště výhodné v kontextech specifických pro dané předměty, ve kterých uživatelé často pracují se specializovanými dokumenty. Vylepšená analytická schopnost umožňuje přesněji získat informace z těchto dokumentů a integrovat se do výsledků výzkumu.

3. Zvýšená transparentnost

Každá zpráva vytvořená Deep Research obsahuje podrobné zdroje zdroje a shrnutí provedených výzkumných kroků. To zvyšuje srozumitelnost procesu výzkumu a umožňuje uživatelům lépe posoudit důvěryhodnost výsledků. Transparentnost je důležitým aspektem pro posílení důvěry ve znalostní práci podporovanou umělou inteligencí a pro podporu odpovědného využití této technologie.

Výkon a aplikace v praxi

Benchmarkové výsledky a srovnání výkonu

Výkon hlubokého výzkumu byl prokázán v různých interních a externích testech. V přímém srovnání s jinými modely, včetně GPT-4O a Claude 3.5, je hluboký výzkum jasně překročil v různých benchmarcích:

Poslední zkouška lidstva (AI CAIS/Scale)

V tomto náročném měřítku, které testuje obecné znalosti a dovednosti v oblasti řešení problémů AI systémů, dosáhl hluboký výzkum přesnost 26,6 %. Pro srovnání: GPT-4o a Claude 3.5 dosáhli pouze 9 %. Tento výsledek zdůrazňuje vynikající schopnost hlubokého výzkumu porozumět složitým otázkám a poskytovat přesné odpovědi.

Gaia Benchmark

V benchmarku Gaia, který testuje schopnost systémů AI odpovídat na otázky v různých oblastech znalostí, se hluboký výzkum ujal vedení ve 43 z 50 kategorií úkolů. To ukazuje na širokou použitelnost a vysoký výkon hlubokého výzkumu v různých oblastech.

Přeprogramování výzkumu

Ve specifické aplikaci v oblasti biomedicínského výzkumu byl hluboký výzkum úspěšně použit k analýze více než 200 studií o přeprogramování buněk za méně než 30 minut. Tento úkol, který tradičně používal dny nebo dokonce týdny, by mohl být zvládnut v nejkratším možném čase pomocí hlubokého výzkumu. To ilustruje obrovský potenciál technologie k urychlení výzkumných procesů.

Konkurenční prostředí a strategické umístění

Konkurenční řešení a jedinečné prodejní body

OpenAI úmyslně umístí hluboký výzkum v reakci na rostoucí konkurenci v oblasti znalostních prací založených na AI. Na trhu existují různá alternativní řešení, která nabízejí podobné funkce, ale liší se v určitých aspektech:

Google Deep Research

Integrováno do Gemini Advanced (také k dispozici za 20 $/měsíc). S Gemini Advanced nabízí Google srovnatelné řešení, které se také spoléhá na hluboké výzkumné funkce. Konkurence mezi OpenAAI a Google vede inovace v této oblasti a vede k neustálému zlepšování dostupných technologií.

Xai DeepSearch

Výhradně pro uživatele Grok (od 8 $/měsíc). Xai, společnost Elon Musk, nabízí další alternativu s DeepSearch, která je vázána na předplatné Grok. To ukazuje, že různí aktéři na trhu AI sledují různé strategie k umístění a uvádění svých technologií.

Microsoft myslí hlouběji

K dispozici zdarma, ale bez funkce WebBrowsing. S Think Deepr, Microsoft nabízí bezplatné řešení, které je omezeno jeho funkčností, protože nemůže získat přístup k internetu. To objasňuje, že schopnost webBrowsingu je rozhodujícím rozlišením pro nástroje hlubokého výzkumu.

Významný rozdíl mezi různými řešeními spočívá v „schopnosti agenta“. Zatímco Microsoft Think Deepr je omezen na statické datové záznamy, systémy OpenAI a Google jsou schopny samostatně zkoumat na webu a dynamicky přistupovat k novým informacím. Tato schopnost vytvářet autonomní informace a zpracování je ústřední výhodou hlubokého výzkumu a odlišuje ji od jednodušších vyhledávacích nástrojů.

Hluboký výzkum zmatený

Deep Research Deepity se představuje jako bezplatná výzkumná platforma založená na AI, která uživatelům umožňuje rychle a interaktivní přístup k rozsáhlým současným zdrojům informací. Na rozdíl od konvenčních vyhledávacích nástrojů spojuje zmatenost zvláštní význam pro transparentní prezentaci zdrojů a schopnost odpovídat na složité otázky způsobem souvisejícím s kontextem. Použitím pokročilých algoritmů se platformě podaří extrahovat dynamicky relevantní data z webu a pokrýt informace o uživateli v reálném čase. Tato kombinace autonomního webového výzkumu a přesného zpracování výsledků činí hluboký výzkum z zmatení atraktivním nástrojem - zejména pro uživatele, kteří také oceňují dobře zajištěné a srozumitelné informace. Interaktivní povaha platformy navíc umožňuje objasnit dodržovací otázky přímo v dialogu, a proto podporuje iterativní výzkumný proces.

Ekonomické důsledky a tržní strategie

Cenová diferenciace OpenAI s předplatným plus za 20 USD a předplatné Pro za 200 USD je strategickým krokem k řešení širokých skupin uživatelů a vázání vysoce výkonných uživatelů. Dostupnější možnost plus umožňuje velkému publiku poznat a využívat výhody hlubokého výzkumu, zatímco předplatné Pro je přizpůsobeno profesionálním uživatelům, kteří potřebují rozsáhlý výzkum a potřebují rozšířené funkce.

Analytici jako Paul Schell z ABI Research vidí tento vývoj jasný trend směrem k „AI založené na demokratizaci agenta“. Širší dostupnost hlubokého výzkumu a podobných technologií má potenciál zásadně změnit znalostní práci a otevírat nové příležitosti pro společnosti a jednotlivce. Současně tento vývoj také obsahuje rušivé účinky pro tradiční znalostní pracovníky, jejichž úkoly by mohly být stále více převzata systémy AI. Schopnost efektivně pracovat s nástroji podporovanými AI a kriticky vyhodnotit jejich výsledky bude v budoucnu klíčovou kompetencí znalostních pracovníků.

Zabezpečení a řízení rizik

Míra halucinace a náchylnost k chybám

Navzdory působivému výkonu hlubokého výzkumu je důležité vzít v úvahu limity a potenciální rizika této technologie. Sama OpenAI připouští, že hluboký výzkum může vyvodit nesprávné závěry ve 3–5 % případů nebo ne správně vyhodnotit zdroje autority. Tyto „halucinace“ nebo chyby mohou mít různé příčiny, například nedostatky v souboru dat tréninku, algoritmických slabých stránkách nebo přirozené složitosti informací, které mají být zpracovány.

Interní bílá kniha z OpenAI obzvláště varuje před následujícími potenciálními zdroji chyb:

Nesprávná interpretace regulačních pokynů

Hluboký výzkum může mít potíže s interpretací a aplikací složitých zákonů, předpisů nebo pokynů pro dodržování předpisů. To může být zvláště problematické ve vysoce regulovaných odvětvích, jako je finance nebo zdravotní péče.

Nedostatečné rozlišení mezi fakty a zvěsti

V dynamické informační místnosti internetu je často obtížné rozlišovat mezi bezpečnými fakty a nepotvrzenými zvěsti nebo projevy názoru. V některých případech může mít hluboký výzkum potíže s tím, aby tento rozlišení spolehlivě a možná nesprávné nebo zavádějící informace ve svých zprávách.

Limity v komunikaci nejistoty

Systémy AI mají často potíže s komunikací nejistot a pravděpodobností ve svých prohlášeních. V některých případech by hluboký výzkum mohl vyvolat dojem, že jeho výsledky jsou naprosto bezpečné a bezchybné, i když tomu tak není vždy ve skutečnosti.

Bezpečnostní opatření a zajištění kvality

Aby se minimalizovala rizika a zajistila bezpečnost hlubokého výzkumu, OpenAI přijala různá opatření:

1. Červené týmové kampaně

Externí odborníci na bezpečnost a „červené týmy“ byli pověřeni hledat slabé stránky a potenciální zneužívání v hlubokém výzkumu. Tyto testy zahrnovaly 12 různých kategorií rizik, včetně ochrany údajů, distribuce nebezpečných rad, diskriminace a manipulace. Výsledky těchto kampaní pomohly OpenAI identifikovat zranitelnosti a zlepšit bezpečnostní opatření.

2. automatizovaná hodnocení

OpenAI se spoléhá na automatizované systémy hodnocení, aby neustále sledoval kvalitu a bezpečnost hlubokého výzkumu. Podle jejich vlastních informací tyto systémy dosahují přesnosti 93 % při detekci nežádoucího obsahu, jako jsou nenávistné projevy, propaganda nebo škodlivé informace.

3. karantény

Pythonův kód v hlubokém výzkumu se provádí v izolovaném prostředí „karantény“. To zabraňuje potenciálně škodlivému přístupu kódu k celkovému systému nebo způsobuje nežádoucí vedlejší účinky. Sandboxing je běžná bezpečnostní technika, která minimalizuje riziko malwaru nebo systému kompromitujícího systému.

Budoucí vývoj a otevřené otázky

Plánované funkce a rozšíření

OpenAAI již oznámila, že hluboký výzkum bude v nadcházejících měsících dále rozvíjen a rozšířen o nové funkce. Následující prodloužení jsou plánována na druhou čtvrtletí roku 2025:

Multimodální zprávy

Integrace vizualizací dat a generovala obrázky do zpráv z hlubokého výzkumu. Účelem je to dále zvyšovat srozumitelnost a smysluplnost zpráv a umožnit uživatelům zaznamenávat složité informace na první pohled.

Přístup API

Poskytování programovacího rozhraní (API) pro vybrané podnikové partnery. To by umožnilo společnostem integrovat hluboký výzkum přímo do svých vlastních systémů a aplikací a přizpůsobit technologii pro konkrétní aplikace. OpenAI však zdůrazňuje, že schválení API se bude konat pouze tak, jakmile budou „rizika přesvědčování“ dostatečně objasněna. To ukazuje, že OpenAI velmi vážně přijímá potenciální rizika hlubokého výzkumu, zejména s ohledem na manipulaci a dezinformaci.

Dynamické limity deflagenu

Zavedení měřítka závislého na týmech závislé na použití. To by mohlo znamenat, že týmy, které hluboký výzkum využívá intenzivně, mohou přijímat flexibilnější deflagenové Simits nebo přidat další kapacity. Dynamická adaptace limitů využití by usnadnila integraci hlubokého výzkumu jejich pracovních procesů.

Nevysvětlené výzvy a potřeby výzkumu

Navzdory působivému pokroku stále existují otevřené otázky a výzvy související s hlubokým výzkumem a prací znalostí založené na umělé inteligenci obecně. Kritici například otázka, zda současné citační mechanismy splňují vědecké standardy. Případová studie z analýzy vědecké literatury ukazuje, že hluboký výzkum správně citoval relevantní studie v analýze proteinových modifikací OCT4 v 87 % případů, ale vznikly zastaralé nebo irelevantní zdroje ve 13 % případů. Tento příklad objasňuje, že zajištění kvality a kritické hodnocení výsledků AI systémů musí i nadále hrát důležitou roli.

Otázka také zůstává otevřená, jak širší dostupnost hlubokého výzkumu ovlivní svět práce a roli znalostních pracovníků. Bude Deep Research ve skutečnosti transformovat „týdenní práci v minutách“, jak předpovídá Kevin, protože předpovídá? Nebo se to ukáže jako další nástroj AI s omezenými praktickými výhodami? Odpověď na tyto otázky bude významně záviset na tom, jak společnosti a jednotlivci tuto technologii přizpůsobují a integrují je do svých pracovních procesů. Je však jisté, že se začala éra výzkumu založeného na agentech a způsob, jakým víme, že se znalosti zásadně změní.

Zlom v práci založených na znalostech založené na AI

Otevření hlubokého výzkumu pro širší publikum představuje zlom ve znalostní práci založené na AI. Tento nástroj nabízí vědcům, analytikům a znalostním pracovníkům v různých oblastech bezprecedentních zisků účinnosti a nových příležitostí pro získání znalostí. Současně přetrvávají důležité otázky týkající se zajištění kvality, etické odpovědnosti a dopadů na svět práce. Rozhodnutí OpenAAI, hluboký výzkum, který zpočátku nenabízí prostřednictvím API, zdůrazňuje pečlivě řešené společnosti s možnými riziky zneužívání a potřebou zodpovědně rozvíjet technologii. Pro organizace se integrace těchto nástrojů stále více stává konkurenčním faktorem za předpokladu, že rozvíjejí nezbytné dovednosti pro kritické hodnocení výsledků a pro tuto technologii. V příštích několika měsících a letech ukáže, zda Deep Research má ve skutečnosti potenciál zásadně transformovat znalostní práci a zahájit novou éru získávání znalostí založených na AI.

Xpert.Digital má hluboké znalosti z různých odvětví. To nám umožňuje vyvíjet strategie šité na míru, které jsou přesně přizpůsobeny požadavkům a výzvám vašeho konkrétního segmentu trhu. Neustálou analýzou tržních trendů a sledováním vývoje v oboru můžeme jednat s prozíravostí a nabízet inovativní řešení. Kombinací zkušeností a znalostí vytváříme přidanou hodnotu a poskytujeme našim zákazníkům rozhodující konkurenční výhodu.

Více o tom zde:

• Využijte 5x odborných znalostí Xpert.Digital v jednom balíčku – již od 500 EUR měsíčně

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑️ Vytvoření nebo přeladění digitální strategie a digitalizace

☑️ Rozšíření a optimalizace mezinárodních prodejních procesů

☑️ Globální a digitální obchodní platformy B2B

☑️ Pioneer Business Development

 

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

Můžete mě kontaktovat vyplněním kontaktního formuláře níže nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) .

Těším se na náš společný projekt.

 

 

Xpert.Digital je centrum pro průmysl se zaměřením na digitalizaci, strojírenství, logistiku/intralogistiku a fotovoltaiku.

S naším 360° řešením pro rozvoj podnikání podporujeme známé společnosti od nových obchodů až po poprodejní služby.

Market intelligence, smarketing, automatizace marketingu, vývoj obsahu, PR, e-mailové kampaně, personalizovaná sociální média a péče o potenciální zákazníky jsou součástí našich digitálních nástrojů.

Více se dozvíte na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus