Pekerjaan Pengetahuan Berbasis AI: Penelitian mendalam dengan chatgpt dari OpenAai: Di ​​mana keuntungan dan batasannya?

Penelitian Kedalaman: Openai membuka akses dan mengubah lanskap pekerjaan pengetahuan

Dengan pembukaan bertahap dari fitur "Penelitian DEED" -nya, Openaai telah membuat langkah luar biasa yang berpotensi untuk mengubah secara fundamental cara kita mengetahui pengetahuan. Apa yang dulunya disediakan untuk kelompok eksklusif pro-pengguna sekarang tersedia untuk audiens yang lebih luas, termasuk pelanggan untuk chatgpt plus, tim, pendidikan dan rencana perusahaan. Perluasan akses ini, meskipun dengan batas penggunaan bulanan, menandakan tidak hanya meningkatnya kedewasaan teknologi ini, tetapi juga ambisi strategis Openai, untuk memainkan peran utama dalam bidang yang sangat kompetitif dari sistem informasi berbasis AI. Langkah ini terjadi pada saat persaingan dengan perusahaan seperti kebingungan, Google, Xai dan Microsoft diintensifkan, yang semuanya berusaha untuk mengembangkan generasi alat berikutnya untuk pekerjaan pengetahuan.

Latar belakang dan fungsionalitas penelitian mendalam

Kejadian dan fungsionalitas inti

Penelitian mendalam muncul dari kebutuhan untuk mengatasi batas metode pencarian konvensional dan untuk memulai era baru mendapatkan pengetahuan. Itu dirancang sebagai semacam "agen AI" yang mampu melakukan penelitian multi-tahap yang kompleks secara mandiri. Intinya, ini adalah tentang tidak hanya menemukan informasi, tetapi juga untuk memahaminya, menganalisis dan menyajikannya dalam bentuk terstruktur. Deep Research menggunakan versi model O3 yang sangat berkembang dari OpenAI, yang telah dioptimalkan secara khusus untuk tugas -tugas yang menuntut penelusuran web dan analisis data.

Berbeda dengan mode bot obrolan tradisional, seperti yang digunakan dalam GPT-4O, penelitian mendalam dirancang untuk beroperasi dalam periode waktu yang lebih lama secara tipikal antara lima dan tiga puluh menit per permintaan. Selama waktu ini, secara sistematis mencari ratusan sumber online, mengekstraksi informasi yang relevan, menginterpretasikan pentingnya dalam konteks pertanyaan yang diajukan dan mensintesis hasilnya ke dalam laporan yang koheren. Proses ini jauh melampaui akses sederhana hasil pencarian; Ini termasuk pemeriksaan aktif dari materi yang ditemukan, identifikasi pola, kontradiksi dan koneksi yang relevan.

Yayasan Teknologi

Kinerja penelitian mendalam didasarkan pada kombinasi berbagai teknologi AI canggih. Aspek sentral adalah "penalaran", yaitu kemampuan untuk menarik kesimpulan logis dan memahami fakta -fakta kompleks. Hal ini memungkinkan sistem untuk mengembangkan dan mengadaptasi strategi pencarian secara mandiri, secara kritis menilai sumber dan untuk menilai relevansi informasi dalam konteks pertanyaan masing -masing.

Selain itu, penelitian mendalam dapat melakukan kode Python, yang membuka pintu untuk analisis data langsung. Kemampuan ini sangat berharga dalam hal memproses catatan data besar, melakukan analisis statistik atau membuat perhitungan yang kompleks. Blok bangunan penting lainnya adalah kemampuan untuk memproses file khusus. Pengguna dapat memberikan dokumen sistem, tabel atau format file lain yang kemudian dapat dimasukkan dalam penelitian. Ini memungkinkan, misalnya, untuk mengintegrasikan laporan internal, data penelitian atau dokumentasi spesifik ke dalam analisis dan dengan demikian memperluas konteks penelitian.

Perbedaan yang menentukan untuk model sebelumnya adalah dalam pendekatan pelatihan. Penelitian mendalam dilatih dengan "pembelajaran penguatan", di mana fokusnya adalah pada tugas -tugas nyata yang membutuhkan browser dan penggunaan alat. Pendekatan ini berbeda secara mendasar dari metode pelatihan berbasis teks murni, yang umum di banyak model bahasa sebelumnya. Melalui pelatihan tugas penelitian nyata, penelitian mendalam telah belajar untuk menangani secara efektif dengan ruang informasi yang dinamis dan seringkali tidak terstruktur dari Internet.

Akses dan Ketentuan Penggunaan yang Diperpanjang

Grup pengguna baru dan batas chipping

Perluasan akses ke penelitian mendalam ke kelompok pengguna yang lebih luas menandai langkah signifikan dalam demokratisasi teknologi ini. Awalnya tersedia khusus untuk pengguna pro dengan berlangganan bulanan $ 200, akses diperluas ke grup pengguna berikut pada 25 Februari 2025:

PLUS PENGGUNA ($ 20/bulan)

10 kueri ulasan mendalam per bulan. Hal ini memungkinkan lingkaran besar pengguna untuk mengalami keunggulan dasar penelitian mendalam tanpa harus menanggung biaya tinggi dari langganan pro.

Tim/perusahaan/pendidikan

10 kueri per pengguna dan bulan. Peraturan ini bertujuan untuk menyediakan organisasi dan lembaga pendidikan akses dan untuk mempromosikan penggunaan kolaboratif penelitian mendalam dalam tim.

Pengguna pro

Meningkatkan defleksi bulanan 100 hingga 120 kueri. Untuk pengguna listrik yang secara teratur melakukan penelitian ekstensif, ini adalah peningkatan kapasitas yang disambut baik.

Sumber Daya -Pemrosesan Intensif: Keseimbangan antara presisi dan efisiensi

Batas penggunaan yang terhuyung -huyung ini mencerminkan intensitas sumber daya dari penelitian mendalam. Setiap kueri dikaitkan dengan biaya komputasi yang cukup besar, karena model ini bekerja secara mandiri hingga 30 menit, mengembangkan strategi pencarian, mengevaluasi hasil sumber dan trianen. Pembatasan kueri dengan demikian berfungsi untuk mengelola sumber daya sistem secara efisien dan untuk memastikan kualitas layanan yang tinggi secara konsisten untuk semua pengguna.

Perbaikan teknis dalam perjalanan ekspansi

Secara paralel dengan perluasan kelompok pengguna, perbaikan teknis juga diimplementasikan, yang selanjutnya meningkatkan fungsionalitas dan masa pengguna dari penelitian yang mendalam:

1. Gambar tertanam dengan kutipan

Konten visual dari sumber web sekarang diintegrasikan langsung ke dalam laporan dan dilengkapi dengan sumber yang sesuai. Ini memperkaya laporan untuk informasi visual dan memfasilitasi pemahaman fakta kompleks, terutama di bidang -bidang seperti sains, teknologi atau desain.

2. Analisis dokumen yang ditingkatkan

Deep Research sekarang memiliki pemahaman yang lebih baik tentang file yang diunggah, terutama PDF dan tabel. Ini sangat menguntungkan dalam konteks khusus subjek di mana pengguna sering bekerja dengan dokumen khusus. Kemampuan analisis yang ditingkatkan memungkinkan untuk mengekstraksi informasi dari dokumen -dokumen ini secara lebih tepat dan untuk diintegrasikan ke dalam hasil penelitian.

3. Peningkatan transparansi

Setiap laporan yang dibuat oleh Deep Research berisi sumber -sumber rinci sumber dan ringkasan langkah -langkah penelitian yang dilakukan. Ini meningkatkan kelengkapan proses penelitian dan memungkinkan pengguna untuk menilai kredibilitas hasil dengan lebih baik. Transparansi adalah aspek penting untuk memperkuat kepercayaan pada pekerjaan pengetahuan yang didukung AI dan untuk mempromosikan penggunaan teknologi ini yang bertanggung jawab.

Kinerja dan aplikasi dalam praktik

Hasil benchmark dan perbandingan kinerja

Kinerja penelitian mendalam ditunjukkan dalam berbagai tes internal dan eksternal. Dalam perbandingan langsung dengan model lain, termasuk GPT-4O dan Claude 3.5, penelitian mendalam jelas melampaui mereka dalam berbagai tolok ukur:

Ujian terakhir umat manusia (CAIS/skala AI)

Dalam tolok ukur yang menuntut ini, yang menguji pengetahuan umum dan keterampilan pemecahan masalah sistem AI, penelitian mendalam mencapai akurasi 26,6 %. Sebagai perbandingan: GPT-4O dan Claude 3.5 hanya mencapai 9 %. Hasil ini menggarisbawahi kemampuan superior penelitian mendalam untuk memahami pertanyaan kompleks dan memberikan jawaban yang tepat.

Benchmark Gaia

Dalam Benchmark Gaia, yang menguji kemampuan sistem AI untuk menjawab pertanyaan di berbagai bidang pengetahuan, penelitian mendalam memimpin dalam 43 dari 50 kategori tugas. Ini menunjukkan penerapan yang luas dan kinerja tinggi penelitian mendalam di berbagai domain.

Penelitian Pemrograman ulang

Dalam aplikasi spesifik di bidang penelitian biomedis, penelitian mendalam berhasil menganalisis lebih dari 200 studi tentang pemrograman ulang sel dalam waktu kurang dari 30 menit. Tugas ini, yang secara tradisional digunakan hari atau bahkan berminggu -minggu, dapat dikuasai dalam waktu sesingkat mungkin dengan menggunakan penelitian mendalam. Ini menggambarkan potensi teknologi yang sangat besar untuk mempercepat proses penelitian.

Lanskap kompetisi dan posisi strategis

Solusi yang bersaing dan nilai jual yang unik

Openai dengan sengaja memposisikan penelitian mendalam dalam menanggapi persaingan yang berkembang di bidang pekerjaan pengetahuan berbasis AI. Ada berbagai solusi alternatif di pasaran yang menawarkan fungsionalitas serupa, tetapi berbeda dalam aspek -aspek tertentu:

Penelitian Mendalam Google

Terintegrasi di Gemini Advanced (juga tersedia untuk $ 20/bulan). Dengan Gemini Advanced, Google menawarkan solusi yang sebanding yang juga bergantung pada fungsionalitas penelitian yang mendalam. Persaingan antara OpenAai dan Google mendorong inovasi di bidang ini dan mengarah pada peningkatan yang stabil dalam teknologi yang tersedia.

Xai Deepsearch

Khusus untuk pengguna Grok (dari $ 8/bulan). Xai, perusahaan Elon Musk, menawarkan alternatif lebih lanjut dengan DeepSearch, yang terikat pada langganan Grok. Ini menunjukkan bahwa berbagai aktor di pasar AI mengejar berbagai strategi untuk memposisikan dan memasarkan teknologi mereka.

Microsoft berpikir lebih dalam

Tersedia secara gratis, tetapi tanpa fungsi webbrowsing. Dengan berpikir lebih dalam, Microsoft menawarkan solusi gratis, yang terbatas dalam fungsinya karena tidak dapat mengakses Internet. Ini memperjelas bahwa kemampuan untuk membuat webbrowsing adalah fitur perbedaan yang menentukan untuk alat penelitian yang mendalam.

Perbedaan yang signifikan antara solusi yang berbeda terletak pada "kemampuan agen". Sementara Think Microsoft lebih dalam terbatas pada catatan data statis, sistem OpenAI dan Google dapat meneliti secara mandiri di web dan secara dinamis mengakses informasi baru. Kemampuan untuk membuat informasi dan pemrosesan otonom ini merupakan keuntungan utama dari penelitian mendalam dan membedakannya dari alat pencarian yang lebih sederhana.

Penelitian mendalam kebingungan

Perplexity Deep Research menghadirkan dirinya sebagai platform penelitian berbasis AI gratis, yang memungkinkan pengguna untuk dengan cepat dan interaktif akses ke sumber informasi yang luas dan saat ini. Berbeda dengan alat pencarian konvensional, kebingungan melekat pada presentasi sumber yang transparan dan kemampuan untuk menjawab pertanyaan kompleks dengan cara yang terkait dengan konteks. Dengan menggunakan algoritma canggih, platform ini berhasil mengekstrak data yang relevan secara dinamis dari web dan untuk menutupi kebutuhan informasi pengguna secara real time. Kombinasi penelitian web otonom ini dan pemrosesan hasil yang tepat menjadikan penelitian mendalam yang mendalam sebagai instrumen yang menarik - terutama bagi pengguna yang juga menghargai informasi yang ditentukan dan dapat dipahami dengan baik. Selain itu, sifat interaktif dari platform memungkinkan pertanyaan -pertanyaan berikut untuk diklarifikasi secara langsung dalam dialog dan dengan demikian mendukung proses penelitian berulang.

Implikasi Ekonomi dan Strategi Pasar

Diferensiasi harga OpenAI, dengan berlangganan plus seharga $ 20 dan berlangganan Pro seharga $ 200, adalah langkah strategis untuk membahas kedua grup pengguna yang luas dan untuk mengikat pengguna berkinerja tinggi. Opsi plus yang lebih terjangkau memungkinkan audiens yang besar untuk mengetahui dan menggunakan keuntungan dari penelitian mendalam, sementara langganan Pro disesuaikan dengan pengguna profesional yang membutuhkan penelitian ekstensif dan membutuhkan fungsionalitas yang diperluas.

Analis seperti Paul Schell dari ABI Research melihat perkembangan ini tren yang jelas menuju "AI berbasis agen yang mendemokratisasi". Ketersediaan penelitian mendalam yang lebih luas dan teknologi serupa memiliki potensi untuk secara fundamental mengubah pekerjaan pengetahuan dan untuk membuka peluang baru bagi perusahaan dan individu. Pada saat yang sama, perkembangan ini juga mengandung efek yang mengganggu bagi pekerja pengetahuan tradisional, yang tugasnya semakin dapat diambil alih oleh sistem AI. Kemampuan untuk bekerja secara efektif dengan alat yang didukung AI dan secara kritis mengevaluasi hasil mereka akan menjadi kompetensi utama bagi pekerja pengetahuan di masa depan.

Keamanan dan Manajemen Risiko

Tingkat halusinasi dan kerentanan terhadap kesalahan

Terlepas dari kinerja penelitian yang mendalam yang mengesankan, penting untuk mempertimbangkan batasan dan risiko potensial dari teknologi ini. Openai sendiri mengakui bahwa penelitian mendalam dapat menarik kesimpulan yang salah pada 3-5 % kasus atau tidak mengevaluasi sumber otoritas dengan benar. "Halusinasi" atau kesalahan ini dapat memiliki penyebab yang berbeda, misalnya ketidakmampuan dalam kumpulan data pelatihan, kelemahan algoritmik atau kompleksitas yang melekat dari informasi yang akan diproses.

Buku putih internal dari Openai terutama memperingatkan sumber kesalahan potensial berikut:

Salah tafsir pedoman peraturan

Penelitian yang mendalam mungkin mengalami kesulitan menafsirkan dan menerapkan undang -undang, peraturan, atau pedoman kepatuhan yang kompleks. Ini bisa sangat bermasalah di industri yang sangat diatur seperti keuangan atau perawatan kesehatan.

Perbedaan yang tidak memadai antara fakta dan rumor

Di ruang informasi dinamis Internet, seringkali sulit untuk membedakan antara fakta -fakta yang aman dan rumor atau ekspresi pendapat yang belum dikonfirmasi. Dalam beberapa kasus, penelitian mendalam mungkin mengalami kesulitan membuat perbedaan ini dengan andal dan mungkin informasi yang salah atau menyesatkan dalam laporannya.

Batas dalam komunikasi ketidakpastian

Sistem AI sering mengalami kesulitan mengomunikasikan ketidakpastian dan probabilitas dalam pernyataan mereka. Dalam beberapa kasus, penelitian mendalam dapat memberi kesan bahwa hasilnya benar -benar aman dan sempurna, meskipun ini tidak selalu terjadi pada kenyataannya.

Langkah -langkah Keamanan dan Jaminan Kualitas

Untuk meminimalkan risiko dan untuk memastikan keamanan penelitian yang mendalam, Openai telah mengambil berbagai langkah:

1. Kampanye Tim Merah

Pakar keamanan eksternal dan "tim merah" ditugaskan untuk mencari kelemahan dan potensi penyalahgunaan dalam penelitian mendalam. Tes -tes ini mencakup 12 kategori risiko yang berbeda, termasuk perlindungan data, distribusi saran berbahaya, diskriminasi dan manipulasi. Hasil kampanye ini membantu OpenAI untuk mengidentifikasi kerentanan dan meningkatkan tindakan pencegahan keselamatan.

2. Evaluasi Otomatis

Openai bergantung pada sistem evaluasi otomatis untuk terus memantau kualitas dan keamanan penelitian mendalam. Menurut informasi mereka sendiri, sistem ini mencapai akurasi 93 % dalam mendeteksi konten yang tidak diinginkan, seperti pidato kebencian, propaganda atau informasi berbahaya.

3. Sandboxing

Kode Python dalam penelitian mendalam dilakukan di lingkungan "kotak pasir" yang terisolasi. Ini mencegah akses kode yang berpotensi berbahaya ke sistem keseluruhan atau menyebabkan efek samping yang tidak diinginkan. Sandboxing adalah teknik keamanan umum untuk meminimalkan risiko malware atau sistem kompromi.

Perkembangan di masa depan dan pertanyaan terbuka

Fungsi dan ekstensi yang direncanakan

Openaai telah mengumumkan bahwa penelitian mendalam akan dikembangkan lebih lanjut dalam beberapa bulan mendatang dan diperluas untuk memasukkan fungsi -fungsi baru. Ekstensi berikut direncanakan untuk kuartal kedua tahun 2025:

Laporan Multimodal

Integrasi visualisasi data dan menghasilkan gambar ke dalam laporan dari penelitian mendalam. Ini dimaksudkan untuk lebih meningkatkan kejelasan dan kebermaknaan laporan dan memungkinkan pengguna untuk merekam informasi yang kompleks sekilas.

Akses API

Penyediaan antarmuka pemrograman (API) untuk mitra perusahaan terpilih. Ini akan memungkinkan perusahaan untuk mengintegrasikan penelitian mendalam secara langsung ke dalam sistem dan aplikasi mereka sendiri dan untuk mengadaptasi teknologi untuk aplikasi tertentu. Namun, Openai menekankan bahwa persetujuan API hanya akan terjadi segera setelah "risiko persuasi" telah diklarifikasi secara memadai. Ini menunjukkan bahwa Openai mengambil risiko potensial dari penelitian mendalam, terutama yang berkaitan dengan manipulasi dan disinformasi, sangat serius.

Batas Deflagen Dinamis

Pengenalan penskalaan yang bergantung pada penggunaan untuk tim. Ini bisa berarti bahwa tim yang digunakan oleh penelitian dalam secara intensif dapat menerima simit deflagen yang lebih fleksibel atau menambahkan kapasitas tambahan. Adaptasi dinamis dari batas penggunaan akan membuatnya lebih mudah untuk mengintegrasikan penelitian mendalam ke dalam proses kerja mereka.

Tantangan dan kebutuhan penelitian yang tidak dapat dijelaskan

Terlepas dari kemajuan yang mengesankan, masih ada pertanyaan dan tantangan terbuka yang terkait dengan penelitian mendalam dan pekerjaan pengetahuan berbasis AI secara umum. Para kritikus, misalnya, mempertanyakan apakah mekanisme kutipan saat ini memenuhi standar ilmiah. Sebuah studi kasus dari analisis literatur ilmiah menunjukkan bahwa penelitian mendalam dengan benar mengutip studi yang relevan dalam analisis modifikasi protein OCT4 pada 87 % kasus, tetapi sumber yang sudah ketinggalan zaman atau tidak relevan dalam 13 % kasus. Contoh ini memperjelas bahwa jaminan kualitas dan evaluasi kritis dari hasil sistem AI harus terus memainkan peran penting.

Pertanyaannya juga tetap terbuka bagaimana ketersediaan penelitian mendalam yang lebih luas akan mempengaruhi dunia kerja dan peran pekerja pengetahuan. Akankah penelitian mendalam benar -benar mengubah "pekerjaan mingguan dalam hitungan menit", seperti yang diprediksi oleh Kevin? Atau akankah itu terbukti menjadi alat AI lain dengan manfaat praktis terbatas? Jawaban atas pertanyaan -pertanyaan ini akan secara signifikan tergantung pada bagaimana perusahaan dan individu menyesuaikan teknologi ini dan mengintegrasikannya ke dalam proses kerja mereka. Namun, sudah pasti bahwa era penelitian berbasis agen telah dimulai dan cara kita tahu pengetahuan akan berubah secara fundamental.

Titik balik dalam pekerjaan pengetahuan berbasis AI

Pembukaan penelitian mendalam untuk audiens yang lebih luas menandai titik balik dalam pekerjaan pengetahuan berbasis AI. Alat ini menawarkan para peneliti, analis, dan pekerja pengetahuan di berbagai bidang keuntungan efisiensi yang belum pernah terjadi sebelumnya dan peluang baru untuk mendapatkan pengetahuan. Pada saat yang sama, pertanyaan penting tentang jaminan kualitas, tanggung jawab etis dan dampak pada dunia kerja tetap ada. Keputusan Openaai, penelitian mendalam pada awalnya tidak ditawarkan melalui API, menggarisbawahi perusahaan yang ditangani dengan cermat dengan risiko penyalahgunaan potensial dan kebutuhan untuk mengembangkan teknologi secara bertanggung jawab. Untuk organisasi, integrasi alat tersebut semakin menjadi faktor kompetitif, asalkan mereka mengembangkan keterampilan yang diperlukan untuk evaluasi kritis hasil dan menggunakan teknologi ini. Beberapa bulan dan tahun ke depan akan menunjukkan apakah penelitian mendalam sebenarnya memiliki potensi untuk mengubah pekerjaan pengetahuan secara fundamental dan untuk memulai era baru akuisisi pengetahuan berbasis AI.

Mesin Rendering 3D AI & XR: Keahlian lima kali lipat dari Xpert.Digital dalam paket layanan komprehensif, R&D XR, PR & SEM - Gambar: Xpert.Digital

Xpert.Digital memiliki pengetahuan mendalam tentang berbagai industri. Hal ini memungkinkan kami mengembangkan strategi khusus yang disesuaikan secara tepat dengan kebutuhan dan tantangan segmen pasar spesifik Anda. Dengan terus menganalisis tren pasar dan mengikuti perkembangan industri, kami dapat bertindak dengan pandangan ke depan dan menawarkan solusi inovatif. Melalui kombinasi pengalaman dan pengetahuan, kami menghasilkan nilai tambah dan memberikan pelanggan kami keunggulan kompetitif yang menentukan.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Gunakan 5x keahlian Xpert.Digital dalam satu paket - mulai dari €500/bulan

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi digital dan digitalisasi

☑️ Perluasan dan optimalisasi proses penjualan internasional

☑️ Platform perdagangan B2B Global & Digital

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis

Konrad Wolfenstein

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di bawah ini atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) .

Saya menantikan proyek bersama kita.

Xpert.Digital adalah pusat industri dengan fokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi pengembangan bisnis 360°, kami mendukung perusahaan terkenal mulai dari bisnis baru hingga purna jual.

Kecerdasan pasar, pemasaran, otomasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye surat, media sosial yang dipersonalisasi, dan pemeliharaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

Anda dapat mengetahui lebih lanjut di: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus