Mesterséges intelligencia által vezérelt tudásmunka: Mélyreható kutatás az OpenAI ChatGPT-jével: Mik az előnyei és korlátai?

Mélyreható kutatás: Az OpenAI hozzáférést biztosít és megváltoztatja a tudásmunka tájképét

Az OpenAI figyelemre méltó lépést tett a Deep Research funkció fokozatos megnyitásával, amely alapvetően megváltoztathatja a tudás megszerzésének és feldolgozásának módját. Ami korábban a Pro felhasználók exkluzív csoportjának volt fenntartva, most szélesebb közönség számára is elérhető, beleértve a ChatGPT Plus, a Team, az Education és az Enterprise csomagok előfizetőit is. A hozzáférés bővülése, bár havi használati korlátokkal, nemcsak a technológia növekvő érettségét jelzi, hanem az OpenAI stratégiai ambícióját is, hogy vezető szerepet töltsön be a mesterséges intelligencia által vezérelt információs rendszerek rendkívül versenyképes területén. Ez a lépés egy olyan időszakban történik, amikor fokozódik a verseny olyan cégekkel, mint a Perplexity, a Google, az xAI és a Microsoft, amelyek mind a tudásalapú munkaeszközök következő generációjának fejlesztésére törekszenek.

A mélykutatás háttere és működése

Genesis és alapvető funkciók

A Deep Research a hagyományos keresési módszerek korlátainak leküzdésére és a tudásszerzés új korszakának bevezetésére irányuló igényből született. Egyfajta „mesterséges intelligencia ágensként” képzelték el, amely képes önállóan komplex, többlépcsős kutatásokat végezni. Lényegében nemcsak az információk megtalálásáról szól, hanem azok megértéséről, elemzéséről és strukturált formátumban történő bemutatásáról is. A Deep Research az OpenAI o3 modelljének egy rendkívül fejlett verzióját használja, amelyet kifejezetten a webböngészés és az adatelemzés igényes feladataira optimalizáltak.

A hagyományos chatbot módokkal, mint amilyeneket a GPT-4o-ban használnak, ellentétben a Deep Research hosszabb ideig működik – jellemzően öt és harminc perc között lekérdezésenként. Ez idő alatt szisztematikusan átfésül több száz online forrást, kinyeri a releváns információkat, értelmezi azok jelentését a feltett kérdés kontextusában, és az eredményeket egy koherens jelentéssé szintetizálja. Ez a folyamat messze túlmutat a keresési eredmények egyszerű lekérésén; magában foglalja az anyaggal való aktív interakciót, a minták, az ellentmondások és a releváns kapcsolatok azonosítását.

Technológiai alapok

A Deep Research képességei különféle fejlett mesterséges intelligencia technológiák kombinációján alapulnak. Kulcsfontosságú szempont az „érvelés”, a logikus következtetések levonásának és az összetett problémák megértésének képessége. Ez lehetővé teszi a rendszer számára, hogy önállóan fejlesszen ki és adaptáljon keresési stratégiákat, kritikusan értékelje a forrásokat, és felmérje az információk relevanciáját a feltett kérdés kontextusában.

Továbbá a Deep Research képes Python kód futtatására, megnyitva az utat a közvetlen adatelemzés előtt. Ez a képesség különösen értékes nagy adathalmazok feldolgozása, statisztikai elemzések elvégzése vagy összetett számítások elvégzése során. Egy másik fontos funkció a felhasználó által definiált fájlok feldolgozásának képessége. A felhasználók dokumentumokat, táblázatokat vagy más fájlformátumokat adhatnak meg a rendszernek, amelyeket aztán beépíthetnek a kutatásba. Ez lehetővé teszi például belső jelentések, kutatási adatok vagy specifikus dokumentációk integrálását az elemzésbe, ezáltal szélesítve a kutatási kontextust.

A korábbi modellekhez képest egy lényeges különbség a betanítási megközelítésben rejlik. A Deep Research programot megerősítéses tanulással képezték ki, valós, böngésző és eszközök használatát igénylő feladatokra összpontosítva. Ez a megközelítés alapvetően eltér a korábbi nyelvi modellekben megszokott, tisztán szövegalapú betanítási módszertől. A valós kutatási feladatokon való betanítás révén a Deep Research megtanulta, hogyan navigáljon hatékonyan az internet dinamikus és gyakran strukturálatlan információs terében.

Kiterjesztett hozzáférés és felhasználási feltételek

Új felhasználói csoportok és lekérdezési korlátok

A Deep Research szélesebb felhasználói csoportok számára való elérhetővé tétele jelentős lépés a technológia demokratizálásában. Eredetileg kizárólag a Pro felhasználók számára volt elérhető havi 200 dolláros előfizetéssel, a hozzáférést pedig 2025. február 25-én a következő felhasználói csoportokra terjesztették ki:

Plusz felhasználók (20 USD/hó)

Havonta 10 mélyreható kutatási lekérdezés. Ez lehetővé teszi a felhasználók széles körének, hogy megtapasztalják az alapos kutatás alapvető előnyeit anélkül, hogy a Pro előfizetés magas költségeit kellene viselniük.

Csapat/Vállalat/Oktatás

10 lekérdezés felhasználónként havonta. Ez a szabályzat célja, hogy hozzáférést biztosítson szervezetek és oktatási intézmények számára, valamint elősegítse a mélyreható kutatások csapatokban történő, közös felhasználását.

Profi felhasználók

A havi lekérdezési korlát 100-ról 120-ra emelkedett. Ez üdvözlendő kapacitásnövekedést jelent a rendszeresen kiterjedt kutatást végző kiemelt felhasználók számára.

Erőforrás-igényes feldolgozás: Az egyensúly a pontosság és a hatékonyság között

Ezek a többszintű használati korlátok tükrözik a Deep Research erőforrás-igényességét. Minden egyes lekérdezés jelentős számítási erőfeszítést igényel, mivel a modell akár 30 percig is automatikusan működik, keresési stratégiákat fejleszt, forrásokat értékel és eredményeket triangulál. A lekérdezések számának korlátozása tehát a rendszererőforrások hatékony kezelését és az összes felhasználó számára következetesen magas szolgáltatásminőség biztosítását szolgálja.

Technikai fejlesztések a bővítés részeként

A felhasználói bázis bővítésével párhuzamosan technikai fejlesztéseket is végrehajtottak, amelyek tovább növelték a Deep Research funkcionalitását és felhasználóbarát jellegét:

1. Beágyazott képek idézetekkel

A webes forrásokból származó vizuális tartalmak mostantól közvetlenül integrálódnak a jelentésekbe, és megfelelő forrásinformációkkal vannak ellátva. Ez vizuális információkkal gazdagítja a jelentéseket, és megkönnyíti az összetett témák megértését, különösen olyan területeken, mint a tudomány, a technológia és a design.

2. Továbbfejlesztett dokumentumelemzés

A Deep Research most még jobban megérti a feltöltött fájlokat, különösen a PDF-eket és a táblázatokat. Ez különösen előnyös speciális helyzetekben, ahol a felhasználók gyakran dolgoznak összetett dokumentumokkal. A továbbfejlesztett analitikai képességek lehetővé teszik az információk pontosabb kinyerését ezekből a dokumentumokból, és azok integrálását a kutatási eredményekbe.

3. Fokozott átláthatóság

A Deep Research által készített minden jelentés részletes forráshivatkozásokat és a megtett kutatási lépések összefoglalását tartalmazza. Ez növeli a kutatási folyamat nyomon követhetőségét, és lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy jobban felmérjék az eredmények hitelességét. Az átláthatóság kulcsfontosságú szempont a mesterséges intelligencián alapuló tudásmunkába vetett bizalom kiépítésében és a technológia felelős használatának előmozdításában.

Teljesítmény és gyakorlati alkalmazások

Benchmark eredmények és teljesítmény-összehasonlítások

A Deep Research teljesítményét számos belső és külső teszt igazolta. Közvetlen összehasonlításban más modellekkel, köztük a GPT-4o-val és a Claude 3.5-tel, a Deep Research jelentősen felülmúlta őket számos benchmarkban:

Az emberiség utolsó vizsgája (CAIS/Scale AI)

Ebben az igényes benchmarkban, amely a mesterséges intelligencia rendszerek általános tudását és problémamegoldó képességét méri, a Deep Research 26,6%-os pontosságot ért el. Összehasonlításképpen, a GPT-4o és a Claude 3.5 mindössze 9%-ot ért el. Ez az eredmény kiemeli a Deep Research kiváló képességét az összetett kérdések megértésében és a pontos válaszok adásában.

GAIA-benchmark

A GAIA benchmarkban, amely a mesterséges intelligencia rendszerek azon képességét vizsgálja, hogy különböző tudományterületeken válaszoljanak a kérdésekre, a Deep Research 50 feladatkategóriából 43-ban végzett az élen. Ez a Deep Research széleskörű alkalmazhatóságát és magas teljesítményét mutatja a különböző területeken.

A kutatás újraprogramozása

Egy konkrét biomedicinális kutatási felhasználási esetben a Deep Research segítségével sikeresen elemeztek több mint 200 sejtátprogramozási vizsgálatot kevesebb mint 30 perc alatt. Ez a feladat, amely hagyományosan napokig vagy akár hetekig is eltartott volna, a Deep Research segítségével nagyon rövid idő alatt elvégezhető volt. Ez jól mutatja a technológia hatalmas potenciálját a kutatási folyamatok felgyorsításában.

Versenyképes környezet és stratégiai pozicionálás

Versenyző megoldások és egyedi értékesítési pontok

Az OpenAI szándékosan a mélykutatást (Deep Research) pozicionálja válaszként a mesterséges intelligencia által vezérelt tudásmunka területén tapasztalható növekvő versenyre. Számos alternatív megoldás létezik a piacon, amelyek hasonló funkciókat kínálnak, de bizonyos aspektusokban különböznek:

Google mélykutatás

Integrálva a Gemini Advanced csomagba (szintén havi 20 dollárért elérhető). A Google hasonló megoldást kínál a Gemini Advanced csomaggal, amely szintén mélyreható kutatási funkciókra támaszkodik. Az OpenAI és a Google közötti verseny ösztönzi az innovációt ezen a területen, és a rendelkezésre álló technológiák folyamatos fejlesztéséhez vezet.

xAI Mélykeresés

Kizárólag Grok felhasználók számára (havi 8 dollártól kezdődően). Az xAI, Elon Musk cége, egy másik alternatívát kínál a DeepSearch segítségével, de ez Grok-előfizetéshez kötött. Ez azt mutatja, hogy a mesterséges intelligencia piacának különböző szereplői eltérő stratégiákat alkalmaznak technológiáik pozicionálására és marketingjére.

A Microsoft mélyebben gondolkodik

Ingyenesen elérhető, de webböngészési funkció nélkül. A Microsoft egy ingyenes megoldást kínál Think Deeper néven, de a funkcionalitása korlátozott, mivel nem fér hozzá az internethez. Ez rávilágít arra, hogy a webböngészési képesség kulcsfontosságú megkülönböztető tényező a mélykutatási eszközök esetében.

A különböző megoldások közötti kulcsfontosságú különbség az „ügynökképességükben” rejlik. Míg a Microsoft ThinkDeeper rendszere statikus adatkészletekre korlátozódik, az OpenAI és a Google rendszerei képesek önállóan keresni a weben, és dinamikusan hozzáférni az új információkhoz. Az információk autonóm gyűjtésének és feldolgozásának képessége a mélykutatás központi előnye, és megkülönbözteti azt az egyszerűbb keresőeszközöktől.

Zavartság Mélykutatás

A Perplexity Deep Research egy ingyenes, mesterséges intelligenciával vezérelt kutatási platformként mutatja be magát, amely gyors és interaktív hozzáférést biztosít a felhasználóknak kiterjedt, naprakész információforrásokhoz. A hagyományos keresőeszközökkel ellentétben a Perplexity különös hangsúlyt fektet a forrásinformációk átlátható bemutatására és az összetett kérdések kontextusban történő megválaszolásának képességére. Fejlett algoritmusok használatával a platform dinamikusan nyeri ki a releváns adatokat az internetről, valós időben kielégítve a felhasználó információigényét. Az autonóm webes kutatás és a precíz eredménymegjelenítés kombinációja vonzó eszközzé teszi a Perplexity Deep Research-et – különösen azoknak a felhasználóknak, akik nemcsak a sebességet, hanem a megalapozott és érthető információkat is értékelik. Továbbá a platform interaktív jellege lehetővé teszi a további kérdések közvetlen tisztázását párbeszéd révén, így támogatva az iteratív kutatási folyamatot.

Gazdasági vonatkozások és piaci stratégia

Az OpenAI árképzési stratégiája, amelyben a Plus előfizetés 20 dollárért, a Pro előfizetés pedig 200 dollárért érhető el, egy stratégiai lépés, amelynek célja, hogy széles felhasználói bázist szólítson meg, miközben megtartja a nagy teljesítményű felhasználókat. A megfizethetőbb Plus opció lehetővé teszi a szélesebb közönség számára, hogy megismerje és kihasználja a mélyreható kutatás előnyeit, míg a Pro előfizetés a professzionális felhasználók számára készült, akik kiterjedt kutatást végeznek és fejlett funkciókat igényelnek.

Az olyan elemzők, mint Paul Schell, az ABI Research munkatársa, ezt a fejleményt egyértelműen az „ágensalapú mesterséges intelligencia demokratizálódása” felé mutató trendnek tekintik. A mélyreható kutatás és hasonló technológiák szélesebb körű elérhetősége alapvetően átalakíthatja a tudásalapú munkát, és új lehetőségeket nyithat meg a vállalatok és az egyének számára. Ugyanakkor ez a fejlemény diszruptív hatással is jár a hagyományos tudásmunkásokra, akiknek feladatait egyre inkább átvehetik a mesterséges intelligencia által támogatott rendszerek. A mesterséges intelligencia által támogatott eszközökkel való hatékony együttműködés és eredményeik kritikus értékelésének képessége a jövőben kulcsfontosságú kompetencia lesz a tudásmunkások számára.

Biztonság és kockázatkezelés

Hallucinációk aránya és hibalehetőség

A mélyreható kutatás lenyűgöző képességei ellenére fontos figyelembe venni a technológia korlátait és lehetséges kockázatait. Az OpenAI maga is elismeri, hogy a mélyreható kutatások az esetek 3–5%-ában helytelen következtetésekre juthatnak, vagy nem értékelik megfelelően a hiteles forrásokat. Ezeknek a „hallucinációknak” vagy hibáknak különböző okai lehetnek, például a betanítási adatkészlet hiányosságai, algoritmikus gyengeségek vagy a feldolgozott információk eredendő összetettsége.

Az OpenAI belső tanulmánya kifejezetten a következő lehetséges hibaforrásokra figyelmeztet:

A szabályozási irányelvek félreértelmezése

A mélyreható kutatások nehézségekbe ütközhetnek a komplex törvények, szabályozások vagy megfelelési irányelvek helyes értelmezése és alkalmazása terén. Ez különösen problematikus lehet a szigorúan szabályozott iparágakban, mint például a pénzügy vagy az egészségügy.

Nem teszünk különbséget a tények és a pletykák között

Az internet dinamikus információs terében gyakran nehéz különbséget tenni a megállapított tények és a megerősítetlen pletykák vagy vélemények között. A Deep Research bizonyos esetekben nehezen tudja megbízhatóan megkülönböztetni ezt a tényt, és potenciálisan hamis vagy félrevezető információkat is tartalmazhat jelentéseiben.

A bizonytalansági kommunikáció korlátai

A mesterséges intelligencia rendszerei gyakran nehezen tudják explicit módon kommunikálni a bizonytalanságokat és valószínűségeket az állításaikban. A mélykutatás bizonyos esetekben azt a benyomást keltheti, hogy az eredményei abszolút biztosak és hibamentesek, még akkor is, ha ez a valóságban nem mindig van így.

Biztonsági intézkedések és minőségbiztosítás

A kockázatok minimalizálása és a mélyreható kutatás biztonságának garantálása érdekében az OpenAI számos intézkedést hozott:

1. Vörös csapatokat tömörítő kampányok

Külső biztonsági szakértőket és „vörös csapatokat” bíztak meg azzal, hogy szisztematikusan keressék a sebezhetőségeket és a visszaélések lehetőségét a Deep Research programban. Ezek a tesztek 12 különböző kockázati kategóriát fedtek le, beleértve az adatvédelmet, a veszélyes tanácsok terjesztését, a diszkriminációt és a manipulációt. Ezen kampányok eredményei segítették az OpenAI-t a sebezhetőségek azonosításában és biztonsági intézkedéseinek fejlesztésében.

2. Automatizált értékelések

Az OpenAI automatizált értékelő rendszerekre támaszkodik a mélyreható kutatások minőségének és biztonságának folyamatos ellenőrzésére. A vállalat szerint ezek a rendszerek 93%-os pontosságot érnek el a nem kívánt tartalmak, például a gyűlöletbeszéd, a propaganda vagy a káros információk észlelésében.

3. Sandboxing

A Deep Researchben a Python kód végrehajtása elszigetelt „sandbox” környezetekben történik. Ez megakadályozza, hogy a potenciálisan rosszindulatú kód hozzáférjen a teljes rendszerhez, vagy nem kívánt mellékhatásokat okozzon. A sandboxing egy elterjedt biztonsági technika, amelyet a rosszindulatú programok vagy a rendszer kompromittálásának kockázatának minimalizálására használnak.

Jövőbeli fejlemények és nyitott kérdések

Tervezett funkciók és fejlesztések

Az OpenAI már bejelentette, hogy a Deep Research-öt a következő hónapokban továbbfejlesztik és új funkciókkal bővítik. A következő fejlesztések várhatók 2025 második negyedévére:

Multimodális jelentések

Adatvizualizációk és generált képek integrálása a Deep Research jelentésekbe. Ennek célja a jelentések érthetőségének és informatív értékének további növelése, valamint a felhasználók számára az összetett információk egy pillantással történő megértésének lehetővé tétele.

API-hozzáférés

Alkalmazásprogramozási felület (API) biztosítása kiválasztott vállalati partnerek számára. Ez lehetővé tenné a vállalatok számára, hogy a mélyreható kutatást közvetlenül integrálják saját rendszereikbe és alkalmazásaikba, és a technológiát az adott felhasználási esetekhez igazítsák. Az OpenAI azonban hangsúlyozza, hogy az API kiadására csak akkor kerül sor, ha a „meggyőzési kockázatokat” kellően tisztázták. Ez azt jelzi, hogy az OpenAI nagyon komolyan veszi a mélyreható kutatás lehetséges kockázatait, különösen a manipuláció és a dezinformáció tekintetében.

Dinamikus lekérdezési korlátok

Használatalapú skálázás bevezetése a csapatok számára. Ez azt jelentheti, hogy azok a csapatok, amelyek széles körben alkalmaznak mélyreható kutatást, rugalmasabb lekérdezési korlátokat kapnának, vagy további kapacitást foglalhatnának le. A használati korlátok dinamikus módosítása megkönnyítené a szervezetek számára, hogy optimálisan integrálják a mélyreható kutatást a munkafolyamataikba.

Megoldatlan kihívások és kutatási igények

A lenyűgöző előrelépés ellenére továbbra is nyitott kérdések és kihívások merülnek fel a mélykutatással és általában a mesterséges intelligenciával támogatott tudásmunkával kapcsolatban. A kritikusok például megkérdőjelezik, hogy a jelenlegi hivatkozási mechanizmusok megfelelnek-e a tudományos szabványoknak. Egy tudományos szakirodalmi elemzésből származó esettanulmány azt mutatja, hogy míg a mélykutatás az Oct4 fehérjemódosításainak elemzésekor az esetek 87%-ában helyesen idézett releváns tanulmányokat, az esetek 13%-ában elavult vagy irreleváns forrásokat tartalmazott. Ez a példa azt szemlélteti, hogy a minőségbiztosításnak és az MI-rendszerek eredményeinek kritikai értékelésének továbbra is kulcsfontosságú szerepet kell játszania.

Továbbra is kérdéses, hogy a mélykutatás szélesebb körű elérhetősége hogyan fogja befolyásolni a munka világát és a tudásmunkások szerepét. Vajon a mélykutatás valóban „hetek munkáját percekké” változtatja, ahogy Kevin Weil jósolja? Vagy csak egy újabb mesterséges intelligencia eszköznek bizonyul, korlátozott gyakorlati hasznalással? A kérdésekre adott válasz nagymértékben attól függ, hogy a vállalatok és az egyének hogyan adaptálják ezt a technológiát, és hogyan integrálják a munkafolyamataikba. Az azonban biztos, hogy az ágensalapú kutatás korszaka elkezdődött, és alapvetően megváltoztatja a tudás megszerzésének és feldolgozásának módját.

Fordulópont a mesterséges intelligenciával támogatott tudásmunkában

A Deep Research szélesebb közönség előtti megnyitása fordulópontot jelent a mesterséges intelligencia által vezérelt tudásmunkában. Az eszköz példátlan hatékonyságnövekedést és új lehetőségeket kínál a tudásszerzésre kutatók, elemzők és tudásmunkások számára különböző területeken. Ugyanakkor fontos kérdések továbbra is nyitottak a minőségbiztosítással, az etikai felelősségvállalással és a munka világára gyakorolt ​​hatással kapcsolatban. Az OpenAI azon döntése, hogy egyelőre nem kínálja a Deep Research-et API-n keresztül, aláhúzza a vállalat óvatos hozzáállását a lehetséges visszaélési kockázatokhoz és a technológia felelősségteljes fejlesztésének szükségességéhez. A szervezetek számára az ilyen eszközök integrációja egyre inkább versenyelőnyre tesz szert, feltéve, hogy egyidejűleg fejlesztik az eredmények kritikus értékeléséhez és a technológia felelősségteljes használatához szükséges készségeket. Az elkövetkező hónapok és évek megmutatják, hogy a Deep Research valóban képes-e alapvetően átalakítani a tudásmunkát, és bevezetni a mesterséges intelligencia által vezérelt tudásszerzés új korszakát.

Profitáljon az Xpert.Digital széleskörű, ötszörös szakértelméből egy átfogó szolgáltatáscsomagban | K+F, XR, PR és digitális láthatóság optimalizálása - Kép: Xpert.Digital

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

Konrad Wolfenstein

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