AI-alapú tudásmunka: Mély kutatás az OpenAAI-ból származó CHATGPT-vel: Hol vannak az előnyök és korlátok?

Mélységkutatás: Az Openai megnyitja a hozzáférést és megváltoztatja a tudás tájképét

A „mély kutatás” funkció fokozatos megnyitásakor az Openaai figyelemre méltó lépést tett, amely alapvetően megváltoztathatja a tudás ismeretének módját. Amit egykor a pro-felhasználók exkluzív csoportjának fenntartottak, most már a szélesebb közönség számára elérhető, ideértve a Chatgpt Plus előfizetőit, a Team, az Oktatási és a vállalati terveket. A hozzáférésnek ez a bővítése, bár a havi felhasználási korlátokkal, nemcsak a technológia növekvő érettségét jelzi, hanem az Openai stratégiai ambícióját is, hogy vezető szerepet játsszon az AI-alapú információs rendszerek rendkívül versenyképes területén. A lépés akkor zajlik, amikor a verseny olyan vállalatokkal, mint például a zavarosság, a Google, az XAI és a Microsoft, fokozódik, amelyek mindegyike arra törekszik, hogy a tudásmunka következő generációját fejlesztse ki.

A mély kutatás háttere és funkcionalitása

Genesis és alapvető funkcionalitás

Mély kutatások merültek fel a hagyományos keresési módszerek határainak leküzdésének és a tudás megszerzésének új korszakának kezdeményezésének szükségességéből. Ezt egyfajta „AI-ügynökként” tervezték, amely képes önállóan elvégezni a komplex, többlépcsős kutatást. Lényegében nemcsak az információk megtalálásáról, hanem annak megértéséről, elemzéséről és strukturált formában való bemutatásáról szól. A Deep Research az OpenAI O3 modellének fejlett verzióját használja, amelyet kifejezetten optimalizáltak a böngészés és az adatok elemzésének igényes feladatainak.

A hagyományos csevegőbot-módokkal, például a GPT-4O-ban alkalmazott, a mély kutatást úgy tervezték, hogy hosszabb időtartamonként működjön öt és harminc perc között kérésenként. Ez idő alatt szisztematikusan keresi az online forrást, az extrahált releváns információkat, értelmezi annak fontosságát a feltett kérdés összefüggésében, és az eredményeket egy koherens jelentésbe szintetizálja. Ez a folyamat messze meghaladja a keresési eredmények egyszerű hozzáférését; Ez magában foglalja a talált anyag aktív vizsgálatát, a minták, az ellentmondások és a releváns kapcsolatok azonosítását.

Technológiai alapítványok

A mély kutatás teljesítménye a különféle fejlett AI technológiák kombinációján alapul. A központi szempont az "érvelés", azaz a logikus következtetések levonásának és a bonyolult tények megértésének képessége. Ez lehetővé teszi a rendszer számára, hogy a keresési stratégiákat önállóan fejlessze és adaptálja, a források kritikus értékelését és az információk relevanciájának értékelését az adott kérdés összefüggésében.

Ezenkívül a Deep Research képes elvégezni a Python kódot, amely megnyitja az ajtót a közvetlen adatok elemzéséhez. Ez a képesség különösen értékes a nagy adatrekordok feldolgozása, statisztikai elemzések elvégzése vagy összetett számítások elvégzése során. Egy másik fontos építőelem az egyéni fájlok feldolgozásának képessége. A felhasználók megadhatják a rendszerdokumentumokat, táblázatokat vagy más fájlformátumokat, amelyek beépíthetők a kutatásba. Ez lehetővé teszi például a belső jelentések, kutatási adatok vagy konkrét dokumentumok integrálását az elemzésbe, és így a kutatás kontextusának kibővítését.

A korábbi modellekkel szembeni döntő különbség a képzési megközelítésben van. A mély kutatást a "megerősítés tanulás" képzették, amelynek során a valós feladatokra összpontosítottak, amelyek böngészőt és szerszámhasználatot igényelnek. Ez a megközelítés alapvetően különbözik a tisztán szöveges alapú edzési módszertől, amely sok korábbi nyelvi modellben gyakori volt. A valódi kutatási feladatok képzésével a mély kutatások megtanultak hatékonyan kezelni az internet dinamikus és gyakran strukturálatlan információs tereit.

Bővített hozzáférés és használati feltételek

Új felhasználói csoportok és a forgácsolási korlátok

A mély kutatásokhoz való hozzáférés kibővítése a szélesebb felhasználói csoportokhoz jelentős lépést jelent e technológia demokratizálódásában. Az eredetileg kizárólag a profi felhasználók számára elérhető, havonta 200 dollár előfizetéssel, a hozzáférést 2025. február 25 -én kibővítették a következő felhasználói csoportokra:

Plusz felhasználók (havonta 20 dollár)

10 mély áttekintési lekérdezés havonta. Ez lehetővé teszi a felhasználók széles körének, hogy megtapasztalja a mélységkutatás alapvető előnyeit anélkül, hogy a pro -előfizetés magas költségeit el kellene viselnie.

Csapat/vállalati/oktatás

10 lekérdezés felhasználónként és hónaponként. Ennek a rendeletnek a célja, hogy a szervezetek és az oktatási intézmények hozzáférést biztosítsanak, és előmozdítsák a mély kutatások együttműködési felhasználását a csapatokban.

Pro -felhasználó

A havi 100–120 lekérdezés növekedésének növelése. Azok az energiaverzők számára, akik rendszeresen végeznek kiterjedt kutatást, ez a kapacitás üdvözlendő növekedése.

Erőforrás -intenzív feldolgozás: A pontosság és a hatékonyság közötti egyensúly

Ezek a szakaszos felhasználási korlátok tükrözik a mély kutatás erőforrás -intenzitását. Mindegyik lekérdezés jelentős számítási költségekkel jár, mivel a modell autonóm módon működik akár 30 percig, kidolgozza a keresési stratégiákat, értékeli a források és a háromszögek eredményeit. A lekérdezések korlátozása tehát a rendszer erőforrásainak hatékony kezelésére és az összes felhasználó folyamatos magas szolgáltatási minőségének biztosítására szolgál.

Műszaki fejlesztések a bővítés során

A felhasználói csoport bővítésével párhuzamosan műszaki fejlesztéseket is végrehajtottak, amelyek tovább növelik a mély kutatás funkcionalitását és felhasználói barátságosságát:

1. beágyazott képek idézettel

A webforrásokból származó vizuális tartalom most közvetlenül a jelentésekbe integrálódik, és a megfelelő forrásokkal rendelkezik. Ez gazdagítja a vizuális információkról szóló jelentéseket, és megkönnyíti a komplex tények megértését, különösen olyan területeken, mint a tudomány, a technológia vagy a tervezés.

2. Javított dokumentum -elemzés

A Deep Research most még jobban megérti a feltöltött fájlokat, különösen a PDF -eket és a táblázatokat. Ez különösen előnyös a tárgy -specifikus kontextusokban, amelyekben a felhasználók gyakran speciális dokumentumokkal dolgoznak. A továbbfejlesztett elemzési képesség lehetővé teszi az információk pontosabbá történő kinyerését és a kutatási eredményekbe történő integrálást.

3. Megnövekedett átláthatóság

A Deep Research által készített minden jelentés részletes forrásforrásokat és a végrehajtott kutatási lépések összefoglalását tartalmazza. Ez növeli a kutatási folyamat érthetőségét, és lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy jobban felmérjék az eredmények hitelességét. Az átláthatóság fontos szempont az AI által támogatott tudásmunkába vetett bizalom megerősítésében és ennek a technológiának a felelősségteljes használatának előmozdításában.

Teljesítmény és alkalmazások a gyakorlatban

Benchmark eredmények és teljesítmény -összehasonlítások

A mély kutatás teljesítményét különféle belső és külső tesztekben mutatták be. Más modellekkel való közvetlen összehasonlításban, beleértve a GPT-4O-t és a Claude 3.5-et, a mély kutatás egyértelműen meghaladta őket a különféle referenciaértékekben:

Az emberiség utolsó vizsga (CAIS/Scale AI)

Ebben az igényes referenciaértékben, amely teszteli az AI rendszerek általános ismereteit és problémamegoldó képességeit, a mély kutatás 26,6 %-os pontosságot ért el. Összehasonlításképpen: A GPT-4O és a Claude 3,5 csak 9 %-ot ért el. Ez az eredmény hangsúlyozza a mély kutatás kiváló képességét az összetett kérdések megértésére és a pontos válaszok megadására.

Gaia referenciaérték

A GAIA referenciaértékében, amely teszteli az AI rendszerek azon képességét, hogy válaszoljon a kérdésekre a tudás különböző területein, a mély kutatás az 50 feladatkategória 43 -ban vezette a vezetést. Ez bemutatja a mély kutatás széles körű alkalmazhatóságát és nagy teljesítményét a különböző területeken.

Kutatás átprogramozása

Az orvosbiológiai kutatás területén egy speciális alkalmazásban a mély kutatást sikeresen alkalmazták több mint 200 tanulmány több mint 30 perc alatt történő elemzésére. Ezt a feladatot, amely hagyományosan napokat vagy akár hetet használt, mély kutatás alkalmazásával a lehető legrövidebb időn belül elsajátítható. Ez szemlélteti a technológia hatalmas potenciálját a kutatási folyamatok felgyorsítására.

Versenyhelyzet és stratégiai pozicionálás

Versengő megoldások és egyedi értékesítési pontok

Az OpenAi szándékosan áll a mély kutatást az AI-alapú tudásmunka területén a növekvő versenyre reagálva. Különböző alternatív megoldások vannak a piacon, amelyek hasonló funkciókat kínálnak, de bizonyos szempontokban különböznek:

Google Deep Research

Integrált a Gemini Advancedbe (havonta 20 dollárért is elérhető). A Gemini Advanced segítségével a Google összehasonlítható megoldást kínál, amely a mély kutatási funkciókra is támaszkodik. Az Openaai és a Google közötti verseny az innovációt ösztönzi ezen a területen, és a rendelkezésre álló technológiák folyamatos javulásához vezet.

Xai DeepSearch

Kizárólag a GROK felhasználók számára (havonta 8 dollártól). Az XAI, az Elon Musk társaság, további alternatívát kínál a DeepSearch -rel, amely a GROK előfizetéshez kötött. Ez azt mutatja, hogy az AI -piac különböző szereplői különböző stratégiákat folytatnak technológiáik pozicionálására és forgalmazására.

A Microsoft mélyebben gondolja

Ingyenes, de webbrowing funkció nélkül kapható. A Think Mélyebben a Microsoft ingyenes megoldást kínál, amely funkcionalitásában korlátozott, mivel nem fér hozzá az internethez. Ez világossá teszi, hogy a webbroszok készítésének képessége a mély kutatási eszközök döntő megkülönböztetési funkciója.

A különféle megoldások közötti szignifikáns különbség az "ügynök képességében" rejlik. Míg a Microsoft gondolkodása mélyebbre korlátozódik a statikus adatrekordokra, addig az Openai és a Google rendszerei képesek önállóan kutatni az interneten, és dinamikusan hozzáférhetnek az új információkhoz. Ez az autonóm információk és feldolgozás létrehozásának képessége a mély kutatás központi előnye, és megkülönbözteti azt az egyszerűbb keresési eszközöktől.

Megdöbbentő mély kutatás

A Pulexity Deep Research ingyenes, AI-alapú kutatási platformként mutatja be magát, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy gyorsan és interaktív hozzáférést biztosítsanak a kiterjedt, aktuális információforrásokhoz. A hagyományos keresési eszközökkel ellentétben a zavarás különös jelentőséggel bír a források átlátható bemutatásának és az összetett kérdések kontextusban való válaszolásának képességének. A fejlett algoritmusok használatával a platformnak sikerül dinamikusan releváns adatokat kinyernie az internetről, és valós időben fedeznie a felhasználó információs igényeit. Az autonóm webes kutatás és az eredmények pontos feldolgozása kombinációja miatt a zavarosság mély kutatása vonzó eszközré teszi - különösen azoknak a felhasználóknak, akik szintén értékelik a jól alapított és érthető információkat. Ezenkívül a platform interaktív jellege lehetővé teszi a követő kérdések közvetlenül a párbeszédpanel tisztázását, és így támogatni az iteratív kutatási folyamatot.

Gazdasági következmények és piaci stratégia

Az OpenAI ár-differenciálódása, plusz előfizetéssel 20 dollárért és Pro előfizetéssel 200 dollárért, stratégiai lépés mind a széles felhasználói csoportok kezelésére, mind a nagy teljesítményű felhasználók megkötésére. A megfizethetőbb plusz opció lehetővé teszi a nagy közönség számára, hogy megismerje és felhasználja a mély kutatás előnyeit, míg a Pro előfizetés olyan professzionális felhasználók számára van kialakítva, akiknek kiterjedt kutatásra van szükségük, és kiterjesztett funkciókra van szükségük.

Az olyan elemzők, mint Paul Schell, az ABI Research -ból, ezt a fejleményt egyértelmű tendencia mutatja a "demokratizáló ügynök alapú AI" felé. A mély kutatás és a hasonló technológiák szélesebb körű rendelkezésre állása alapvetően megváltoztathatja a tudásmunkát, és új lehetőségeket nyithat meg a vállalatok és az egyének számára. Ugyanakkor ez a fejlemény zavaró hatásokat is tartalmaz a hagyományos tudásmunkások számára, amelyek feladatai egyre inkább az AI rendszerek veszik át. A jövőben kulcsfontosságú az a képesség, hogy hatékonyan működjön az AI által támogatott eszközökkel és kritikusan értékelje eredményeiket.

Biztonság és kockázatkezelés

Hallucinációs sebesség és a hibákra való hajlam

A Deep Research lenyűgöző teljesítménye ellenére fontos figyelembe venni ennek a technológiának a korlátait és lehetséges kockázatait. Maga az Openai elismeri, hogy a mély kutatás helytelen következtetéseket vonhat le az esetek 3–5 % -ában, vagy nem helyesen értékeli a hatalomforrásokat. Ezeknek a "hallucinációknak" vagy hibáknak eltérő okai lehetnek, például az edzési adatkészlet hiányosságai, az algoritmikus gyengeségek vagy a feldolgozandó információk velejáró bonyolultsága.

Az Openai belső fehér könyve különösen figyelmeztet a következő potenciális hibaforrásokra:

A szabályozási irányelvek téves értelmezése

A mély kutatásnak nehézségekbe ütközhet a komplex törvények, rendeletek vagy a megfelelési irányelvek értelmezése és alkalmazása. Ez különösen problematikus lehet az olyan erősen szabályozott iparágakban, mint például a pénzügyek vagy az egészségügyi ellátás.

Nem megfelelő különbség a tények és a pletykák között

Az internet dinamikus információs helyiségében gyakran nehéz megkülönböztetni a biztonságos tényeket és a nem megerősített pletykákat vagy a vélemény kifejezését. Bizonyos esetekben a mély kutatásoknak nehézségei lehetnek, hogy ez a megkülönböztetés megbízhatóan, esetleg téves vagy félrevezető információkkal rendelkezik jelentéseiben.

A bizonytalanság kommunikációjának korlátai

Az AI rendszerek gyakran nehezen tudják kommunikálni a bizonytalanságokat és valószínűségeket nyilatkozataikban. Bizonyos esetekben a mély kutatás azt a benyomást keltheti, hogy eredményei teljesen biztonságosak és hibátlanok, bár ez nem mindig igaz a valóságban.

Biztonsági intézkedések és minőségbiztosítás

A kockázatok minimalizálása és a mély kutatás biztonságának biztosítása érdekében az Openai különféle intézkedéseket tett:

1. Vörös csapatkampányok

A külső biztonsági szakértőket és a "piros csapatok" megbízást kaptak a mély kutatás során a gyengeségek és a lehetséges visszaélések keresésére. Ezek a tesztek 12 különböző kockázati kategóriát tartalmaztak, ideértve az adatvédelmet, a veszélyes tanácsok eloszlását, a diszkriminációt és a manipulációt. E kampányok eredményei segítették az OpenAI -t a sebezhetőség azonosításában és a biztonsági óvintézkedések javításában.

2. Automatizált értékelések

Az Openai az automatizált értékelési rendszerekre támaszkodik annak érdekében, hogy folyamatosan ellenőrizze a mély kutatás minőségét és biztonságát. Saját információik szerint ezek a rendszerek 93 % -os pontosságot érnek el a nem kívánt tartalom, például gyűlöletbeszédek, propaganda vagy káros információk észlelésében.

3. homokozó

A Python -kódot a mély kutatásban elkülönített "homokozó" környezetben végzik. Ez megakadályozza a potenciálisan káros kódok hozzáférését a teljes rendszerhez, vagy nem kívánt mellékhatásokat okoz. A homokdoboz egy általános biztonsági technika a rosszindulatú programok vagy a rendszer veszélyeztetésének kockázatának minimalizálására.

Jövőbeli fejlemények és nyitott kérdések

Tervezett funkciók és kiterjesztések

Az Openaai már bejelentette, hogy az elkövetkező hónapokban tovább fejlesztik a mély kutatást, és kibővítik az új funkciókat. A következő meghosszabbításokat 2025 második negyedévében tervezik:

Multimodális jelentések

Az adatok vizualizációinak integrálása és képeket generált a mély kutatás jelentéseibe. Ennek célja a jelentések érthetőségének és értelmességének további növelése, és lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy egy pillanat alatt rögzítsék az összetett információkat.

API -hozzáférés

A kiválasztott vállalati partnerek számára programozási felület (API) biztosítása. Ez lehetővé tenné a vállalatok számára, hogy a mély kutatást közvetlenül a saját rendszereikbe és alkalmazásaikba integrálják, és a technológiát az egyes alkalmazásokhoz adaptálják. Az Openai azonban hangsúlyozza, hogy az API jóváhagyására csak akkor kerül sor, amikor a "meggyőzési kockázatok" megfelelően tisztázódtak. Ez azt jelzi, hogy az Openai nagyon komolyan veszi a mély kutatás lehetséges kockázatait, különös tekintettel a manipulációra és a dezinformációra.

Dinamikus deflagen korlátok

A felhasználás -függő méretezés bevezetése a csapatok számára. Ez azt jelentené, hogy a mély kutatás intenzíven történő felhasználása révén rugalmasabb deflagen -egyszerűségeket kaphat, vagy további kapacitást adhat hozzá. A felhasználási korlátok dinamikus adaptációja megkönnyítené a mély kutatások integrálását a munkafolyamatokba.

Megmagyarázhatatlan kihívások és kutatási igények

A lenyűgöző fejlődés ellenére továbbra is vannak nyitott kérdések és kihívások a mély kutatásokkal és általában az AI-alapú tudásmunkával kapcsolatban. Például a kritikusok megkérdőjelezik, hogy a jelenlegi hivatkozási mechanizmusok megfelelnek -e a tudományos előírásoknak. A tudományos irodalmi elemzésből származó esettanulmány azt mutatja, hogy a mély kutatások helyesen megemlítették a releváns vizsgálatokat az OCT4 fehérje módosításainak elemzésében az esetek 87 % -ában, de az esetek 13 % -ában elavult vagy irreleváns forrásokat merítettek fel. Ez a példa egyértelművé teszi, hogy az AI rendszerek eredményeinek minőségbiztosításának és kritikus értékelésének továbbra is fontos szerepet kell játszania.

A kérdés továbbra is nyitva áll, hogy a mély kutatás szélesebb körű rendelkezésre állása befolyásolja a munka világát és a tudásmunkások szerepét. Vajon a mély kutatás valóban átalakítja -e a "heti munkát percben", ahogy Kevin, mert jósolja? Vagy bebizonyítja, hogy ez egy újabb AI eszköz, korlátozott gyakorlati előnyökkel? Ezekre a kérdésekre adott válasz jelentősen függ attól, hogy a vállalatok és az egyének hogyan adaptálják ezt a technológiát, és integrálják őket a munkafolyamatokba. Ugyanakkor biztos, hogy megkezdődött az ügynöki alapú kutatás korszaka, és az, ahogyan tudjuk, hogy a tudás alapvetően megváltozik.

Fordulópont az AI-alapú tudásmunkában

A szélesebb közönség mély kutatásának megnyitása fordulópontot jelent az AI-alapú tudásmunkában. Az eszköz kutatókat, elemzőket és tudásmunkásokat kínál a példátlan hatékonyságnövekedés különféle területein és új lehetőségek a tudás megszerzéséhez. Ugyanakkor fontos kérdések a minőségbiztosítással, az etikai felelősséggel és a munka világára gyakorolt ​​hatásokkal kapcsolatban. Az Openaai döntése, a mély kutatás, amely kezdetben nem kínál API -n keresztül, hangsúlyozza a vállalat gondosan kezelt visszaélési kockázatait és a technológia felelősségteljes fejlesztésének szükségességét. A szervezetek számára az ilyen eszközök integrálása egyre inkább versenyképes tényezővé válik, feltéve, hogy fejlesztik az eredmények kritikus értékeléséhez és ennek a technológiának a felhasználásához szükséges készségeket. A következő néhány hónap és év megmutatja, hogy a mély kutatás valóban képes-e alapvetően átalakítani a tudásmunkát, és kezdeményezni az AI-alapú tudás megszerzésének új korszakát.

Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakról. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz igazodnak. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények követésével előrelátóan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a tudás ötvözésével hozzáadott értéket generálunk, és ügyfeleink számára meghatározó versenyelőnyt biztosítunk.

Bővebben itt:

• Használja ki az Xpert.Digital ötszörös szakértelmét egy csomagban – mindössze 500 €/hó áron

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

 

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

 

 

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus