AI 기반 지식 작업 : Openaai의 Chatgpt에 대한 깊은 연구 : 장점과 한계는 어디에 있습니까?

깊이 연구 : OpenAi는 접근을 열고 지식 작업의 환경을 변경합니다.

그의 "심층 연구"기능이 점진적으로 개설되면서 Openaai는 우리가 지식을 아는 방식을 근본적으로 변화시킬 수있는 놀라운 단계를 만들었습니다. 한때 독점적 인 프로 사용자 그룹을 위해 예약 된 것은 이제 Chatgpt Plus, 팀, 교육 및 엔터프라이즈 계획의 가입자를 포함하여 더 많은 청중에게 제공됩니다. 월간 사용 제한이 있지만 이러한 액세스 확장은이 기술의 성숙도가 증가 할뿐만 아니라 AI 기반 정보 시스템의 경쟁이 치열한 분야에서 주도적 인 역할을하도록 OpenAI의 전략적 야망도 신호를 보냅니다. 이 단계는 Perplexity, Google, Xai 및 Microsoft와 같은 회사와의 경쟁이 심화 될 때 발생하며,이 모두 지식 작업을위한 차세대 도구를 개발하기 위해 노력합니다.

깊은 연구의 배경과 기능

창세기 및 핵심 기능

심층 연구는 기존의 검색 방법의 한계를 극복하고 지식을 얻는 새로운 시대를 시작해야 할 필요성에서 나왔습니다. 복잡한 다단계 연구를 자율적으로 수행 할 수있는 일종의 "AI 에이전트"로 설계되었습니다. 본질적으로, 그것은 정보를 찾는 것뿐만 아니라 그것을 이해하고, 분석하고, 구조화 된 형태로 제시하는 것입니다. Deep Research는 OpenAI의 고도로 개발 된 O3 모델 버전을 사용하며 웹 브라우징 및 데이터 분석의 까다로운 작업에 특별히 최적화되었습니다.

GPT-4O에 사용 된 것과 같은 기존의 채팅 봇 모드와 달리 Deep Research는 요청 당 5 분에서 30 분 사이에 더 긴 시간에 걸쳐 작동하도록 설계되었습니다. 이 기간 동안 수백 개의 온라인 소스를 체계적으로 검색하고 관련 정보를 추출하고 질문의 맥락에서 그 중요성을 해석하고 결과를 일관된 보고서로 합성합니다. 이 프로세스는 검색 결과의 간단한 액세스를 훨씬 뛰어 넘습니다. 여기에는 발견 된 자료의 적극적인 검사, 패턴, 모순 및 관련 연결이 포함됩니다.

기술 기초

심층 연구의 성능은 다양한 고급 AI 기술의 조합을 기반으로합니다. 중심적인 측면은 "추론", 즉 논리적 결론을 도출하고 복잡한 사실을 이해하는 능력입니다. 이를 통해 시스템은 독립적으로 검색 전략을 개발하고 조정하고, 출처를 비판적으로 평가하고 각 질문의 맥락에서 정보의 관련성을 평가할 수 있습니다.

또한 Deep Research는 파이썬 코드를 수행하여 직접 데이터 분석을위한 문을 열어줍니다. 이 능력은 대규모 데이터 레코드를 처리하거나 통계 분석을 수행하거나 복잡한 계산을 수행 할 때 특히 가치가 있습니다. 또 다른 중요한 빌딩 블록은 사용자 정의 파일을 처리하는 기능입니다. 사용자는 시스템 문서, 테이블 또는 기타 파일 형식을 제공하여 연구에 포함될 수 있습니다. 예를 들어, 내부 보고서, 연구 데이터 또는 특정 문서를 분석에 통합하여 연구의 맥락을 확장 할 수 있습니다.

이전 모델과 결정적인 차이점은 훈련 접근법에 있습니다. 깊은 연구는 "강화 학습"에 의해 교육을 받았으며, 이로 인해 브라우저와 도구 사용이 필요한 실제 작업에 중점을 두었습니다. 이 접근법은 이전의 많은 언어 모델에서 흔한 순수한 텍스트 기반 교육 방법과 근본적으로 다릅니다. 실제 연구 작업의 교육을 통해 Deep Research는 인터넷의 역동적이고 종종 구조화되지 않은 정보 공간을 효과적으로 다루는 법을 배웠습니다.

확장 된 액세스 및 이용 약관

새로운 사용자 그룹 및 치핑 한도

더 광범위한 사용자 그룹으로의 심층 연구에 대한 접근이 확대되면이 기술의 민주화에 중요한 단계가 있습니다. 월간 구독이 $ 200 인 Pro 사용자에게 독점적으로 구입할 수 있었으며 2025 년 2 월 25 일에 다음 사용자 그룹으로 액세스가 확대되었습니다.

플러스 사용자 ($ 20/월)

한 달에 10 개의 깊은 검토 쿼리. 이를 통해 광범위한 사용자는 프로 가입의 높은 비용을 부담하지 않고도 깊이 연구의 기본 장점을 경험할 수 있습니다.

팀/엔터프라이즈/교육

사용자 및 월별 쿼리. 이 규정은 조직 및 교육 기관에 액세스를 제공하고 팀에서 심층 연구의 협력 적 사용을 촉진하는 것을 목표로합니다.

프로 사용자

100 ~ 120 쿼리의 월별 처짐이 증가합니다. 정기적으로 광범위한 연구를 수행하는 권한 사용자의 경우 이는 용량이 환영받는 것입니다.

리소스 -집약적 인 처리 : 정밀성과 효율의 균형

이러한 비틀 거리는 사용 한도는 깊은 연구의 자원 강도를 반영합니다. 각 쿼리는 상당한 컴퓨팅 비용과 관련이 있습니다. 모델은 최대 30 분 동안 자율적으로 작동하고 검색 전략을 개발하고 소스 및 삼위 일체 결과를 평가하기 때문에 상당한 컴퓨팅 비용과 관련이 있습니다. 따라서 쿼리 제한은 시스템 리소스를 효율적으로 관리하고 모든 사용자에게 지속적으로 높은 서비스 품질을 보장하는 역할을합니다.

확장 과정의 기술 개선

사용자 그룹의 확장과 병행하여 기술적 개선이 구현되어 깊은 연구의 기능과 사용자 친구가 더욱 증가했습니다.

1. 인용문이 포함 된 이미지

웹 소스의 시각적 컨텐츠는 이제 보고서에 직접 통합되어 해당 소스와 함께 제공됩니다. 이것은 시각 정보에 대한 보고서를 풍부하게하고 특히 과학, 기술 또는 디자인과 같은 복잡한 사실에 대한 이해를 촉진합니다.

2. 개선 된 문서 분석

Deep Research는 이제 업로드 된 파일, 특히 PDF 및 테이블을 더 잘 이해하고 있습니다. 이는 사용자가 종종 전문 문서로 작업하는 주제 -특이 적 맥락에서 특히 유리합니다. 분석 능력이 향상되면 이러한 문서에서 정보를보다 정확하게 추출하고 연구 결과에 통합 할 수 있습니다.

3. 투명성 증가

Deep Research에서 만든 각 보고서에는 자세한 출처 소스와 수행 된 연구 단계의 요약이 포함되어 있습니다. 이를 통해 연구 프로세스의 이해력이 높아지고 사용자가 결과의 신뢰성을 더 잘 평가할 수 있습니다. 투명성은 AI 지원 지식 작업에 대한 신뢰를 강화 하고이 기술의 책임있는 사용을 촉진하는 데 중요한 측면입니다.

실제로 성능 및 응용 프로그램

벤치 마크 결과 및 성능 비교

깊은 연구의 성능은 다양한 내부 및 외부 테스트에서 입증되었습니다. GPT-4O 및 Claude 3.5를 포함한 다른 모델과 직접 비교할 때 Deep Research는 다양한 벤치 마크에서 분명히이를 능가했습니다.

인류의 마지막 시험 (Cais/Scale AI)

AI 시스템의 일반적인 지식 및 문제 해결 기술을 테스트하는이 까다로운 벤치 마크에서 Deep Research는 26.6 %의 정확도를 달성했습니다. 비교 : GPT-4O 및 Claude 3.5는 9 %만 달성했습니다. 이 결과는 복잡한 질문을 이해하고 정확한 답변을 제공 할 수있는 Deep Research의 우수한 능력을 강조합니다.

GAIA 벤치 마크

AI 시스템이 다양한 지식 영역에서 질문에 답할 수있는 능력을 테스트하는 GAIA 벤치 마크에서 Deep Research는 50 개의 작업 범주 중 43 개를 주도했습니다. 이는 다른 영역에서 깊은 연구의 광범위한 적용 가능성과 고성능을 보여줍니다.

연구 연구

생물 의학 연구 분야의 특정 응용 분야에서 깊은 연구는 30 분 이내에 세포 재 프로그래밍에 대한 200 개 이상의 연구를 분석하는 데 성공적으로 사용되었습니다. 전통적으로 며칠 또는 몇 주 동안 사용되는이 작업은 깊은 연구를 사용하여 가능한 가장 짧은 시간에 마스터 할 수 있습니다. 이것은 연구 프로세스를 가속화 할 수있는 기술의 막대한 잠재력을 보여줍니다.

경쟁 환경 및 전략적 포지셔닝

경쟁 솔루션 및 고유 한 판매 포인트

Openai는 AI 기반 지식 작업 분야의 경쟁이 커지는 것에 대한 대응으로 깊은 연구를 의도적으로 배치합니다. 시장에는 유사한 기능을 제공하지만 특정 측면에서는 다루는 다양한 대체 솔루션이 있습니다.

구글 딥 리서치

Gemini Advanced에 통합되었습니다 (월 $ 20에도 가능). Gemini Advanced를 통해 Google은 심층 연구 기능에도 의존하는 비슷한 솔루션을 제공합니다. Openaai와 Google의 경쟁은이 분야에서 혁신을 주도하고 있으며 가용 기술이 꾸준히 개선되었습니다.

Xai DeepSearch

Grok 사용자에게 독점적으로 (월 $ 8/월). Elon Musk의 회사 인 Xai는 Grok 구독에 묶인 DeepSearch와 함께 추가 대안을 제공합니다. 이것은 AI 시장의 다양한 배우들이 기술을 포지셔닝하고 마케팅하기위한 다양한 전략을 추구한다는 것을 보여줍니다.

Microsoft는 더 깊이 생각합니다

무료로 제공되지만 웹 브라우징 기능이 없습니다. Think Deeper를 통해 Microsoft는 인터넷에 액세스 할 수 없기 때문에 기능이 제한되는 무료 솔루션을 제공합니다. 이를 통해 웹 브라우징 능력은 심층 연구 도구에 결정적인 차별화 기능이라는 것을 분명히합니다.

다른 솔루션 사이의 중요한 차이점은 "에이전트 능력"에 있습니다. Microsoft 's Think Deeper는 정적 데이터 레코드로 제한되지만 OpenAI 시스템과 Google 시스템은 웹에서 독립적으로 조사하고 새로운 정보에 동적으로 액세스 할 수 있습니다. 자율 정보 및 처리 능력은 깊은 연구의 핵심 이점이며 더 간단한 검색 도구와 구별됩니다.

당황한 깊은 연구

Perplexity Deep Research는 무료 AI 기반 연구 플랫폼으로서 사용자가 광범위한 현재 정보 소스에 신속하고 대화식 액세스 할 수 있도록합니다. 기존의 검색 도구와는 달리, 당황은 소스의 투명한 표현과 맥락 관련 방식으로 복잡한 질문에 대답 할 수있는 능력에 특별한 중요성을 부여합니다. 고급 알고리즘을 사용하여 플랫폼은 웹에서 동적으로 관련된 데이터를 추출하고 사용자의 정보 요구 사항을 실시간으로 다룰 수 있습니다. 자율적 인 웹 연구와 정확한 결과 처리의 이러한 조합은 당황 스러움을 매력적인 도구로 만들었습니다. 또한 플랫폼의 대화식 특성을 통해 대화 상자에서 다음과 같은 질문을 직접 명확히하여 반복적 인 연구 과정을 지원할 수 있습니다.

경제적 영향과 시장 전략

OpenAI의 가격 차별화는 $ 20에 대한 플러스 구독 및 200 달러에 대한 Pro 가입이있는 Pro Subscription은 모두 광범위한 사용자 그룹을 해결하고 고성능 사용자를 바인딩하기위한 전략적 조치입니다. 보다 저렴한 플러스 옵션을 통해 많은 청중이 깊은 연구의 장점을 알고 사용할 수있는 반면, PRO 구독은 광범위한 연구가 필요하고 확장 된 기능이 필요한 전문 사용자에게 맞춤화됩니다.

ABI Research의 Paul Schell과 같은 분석가들은이 개발이 "민주화 요원 기반 AI"에 대한 명확한 경향을보고 있습니다. 심층 연구 및 유사한 기술의 광범위한 가용성은 기본적으로 지식 작업을 바꾸고 회사와 개인에게 새로운 기회를 열 수 있습니다. 동시에,이 개발에는 AI 시스템에 의해 점점 더 많은 작업을 수행 할 수있는 전통적인 지식 근로자에게는 파괴적인 영향이 포함되어 있습니다. AI 지원 도구를 효과적으로 작업하고 결과를 비판적으로 평가하는 능력은 향후 지식 근로자에게 핵심 역량이 될 것입니다.

보안 및 위험 관리

환각율과 오류에 대한 감수성

Deep Research의 인상적인 성능에도 불구 하고이 기술의 한계와 잠재적 위험을 고려하는 것이 중요합니다. Openai 자신은 깊은 연구가 사례의 3-5 %에서 잘못된 결론을 내릴 수 있거나 권한 출처를 올바르게 평가하지 않을 수 있음을 인정합니다. 이러한 "환각"또는 오류는 다른 원인을 가질 수 있습니다. 예를 들어 교육 데이터 세트, 알고리즘 약점 또는 처리 할 정보의 고유 한 복잡성.

Openai의 내부 백서는 특히 다음과 같은 잠재적 오류 원인에 대해 경고합니다.

규제 가이드 라인의 오해

심층 연구는 복잡한 법률, 규정 또는 규정 준수 지침을 해석하고 적용하는 데 어려움이있을 수 있습니다. 이는 금융 또는 의료와 같은 고도로 규제 된 산업에서 특히 문제가 될 수 있습니다.

사실과 소문 사이의 부적절한 차이

인터넷의 역동적 인 정보 실에서, 안전한 사실과 확인되지 않은 소문이나 의견 표현을 구별하는 것은 종종 어렵다. 어떤 경우에는, 깊은 연구가 그의 보고서에서 이러한 차이를 안정적이고 부정확하거나 오해의 소지가있는 정보를 만드는 데 어려움이있을 수 있습니다.

불확실성 의사 소통의 한계

AI 시스템은 종종 성명서에서 불확실성과 확률을 전달하는 데 어려움이 있습니다. 어떤 경우에는 깊은 연구가 그 결과가 절대적으로 안전하고 완벽하다는 인상을 줄 수 있지만, 이것이 항상 그런 것은 아닙니다.

보안 조치 및 품질 보증

OpenAi는 위험을 최소화하고 심층 연구의 보안을 보장하기 위해 다양한 조치를 취했습니다.

1. 레드 팀 캠페인

외부 보안 전문가와 "레드 팀"은 심층 연구에서 약점과 잠재적 학대를 찾도록 의뢰되었습니다. 이 테스트에는 데이터 보호, 위험한 조언 분포, 차별 및 조작을 포함한 12 가지 위험 범주가 포함되었습니다. 이 캠페인의 결과는 OpenAI가 취약점을 식별하고 안전 예방 조치를 향상시키는 데 도움이되었습니다.

2. 자동 평가

OpenAI는 깊은 연구의 품질과 안전을 지속적으로 모니터링하기 위해 자동 평가 시스템에 의존합니다. 자체 정보에 따르면, 이러한 시스템은 증오 연설, 선전 또는 유해한 정보와 같은 원치 않는 콘텐츠를 탐지 할 때 93 %의 정확도를 달성합니다.

3. 샌드 박스

깊은 연구 내의 파이썬 코드는 고립 된 "샌드 박스"환경에서 수행됩니다. 이는 잠재적으로 유해한 코드가 전체 시스템에 대한 액세스를 방지하거나 원치 않는 부작용을 유발합니다. 샌드 박스는 맬웨어 또는 시스템 손상의 위험을 최소화하기위한 일반적인 안전 기술입니다.

미래의 발전과 공개 질문

계획된 기능 및 확장

Openaai는 이미 몇 달 안에 Deep Research가 추가로 개발 될 것이며 새로운 기능을 포함하도록 확장 될 것이라고 발표했습니다. 2025 년 2 분기에는 다음 확장이 계획되어 있습니다.

멀티 모달 보고서

데이터 시각화 및 생성 된 이미지를 깊은 연구의 보고서에 통합합니다. 이는 보고서의 명료성과 의미를 높이고 사용자가 한 눈에 복잡한 정보를 기록 할 수 있도록하기위한 것입니다.

API 액세스

선택된 엔터프라이즈 파트너를위한 프로그래밍 인터페이스 (API) 제공. 이를 통해 기업은 깊은 연구를 자체 시스템 및 응용 프로그램에 직접 통합하고 특정 응용 프로그램에 대한 기술을 조정할 수 있습니다. 그러나 OpenAI는 "설득 위험"이 충분히 명확 해지 자마자 API 승인이 발생할 것이라고 강조합니다. 이는 OpenAI가 특히 조작 및 정보와 관련하여 깊은 연구의 잠재적 위험을 매우 심각하게 생각합니다.

동적 디플 라겐 제한

팀의 사용 -의존적 스케일링 도입. 이는 깊은 연구를 집중적으로 사용하는 팀이보다 유연한 Deflagen Simits를 받거나 추가 용량을 추가 할 수 있음을 의미 할 수 있습니다. 사용 제한을 동적으로 적응하면 깊은 연구를 작업 프로세스에보다 쉽게 ​​통합 할 수 있습니다.

설명 할 수없는 도전과 연구 요구

인상적인 진보에도 불구하고, 여전히 심층 연구 및 AI 기반 지식 작업과 관련된 공개 질문과 과제가 여전히 있습니다. 예를 들어, 비평가들은 현재의 인용 메커니즘이 과학적 표준을 충족하는지 의문을 제기합니다. 과학 문헌 분석의 사례 연구에 따르면, 깊은 연구는 87 %의 경우 OCT4 단백질 변형 분석에서 관련 연구를 올바르게 인용했지만 13 %의 경우 구식 또는 관련이없는 출처가 발생했습니다. 이 예는 품질 보증과 AI 시스템의 결과에 대한 비판적 평가가 계속 중요한 역할을해야한다는 것을 분명히합니다.

이 문제는 또한 심층 연구의 광범위한 가용성이 일의 세계와 지식 근로자의 역할에 어떻게 영향을 미치는지 여전히 열려 있습니다. Deep Research는 실제로 Kevin이 예측하기 때문에 "주간 작업"을 실제로 변화시킬 것인가? 아니면 실질적인 이점이 제한된 또 다른 AI 도구 인 것으로 판명됩니까? 이러한 질문에 대한 답변은 회사와 개인 이이 기술을 어떻게 조정하고이를 작업 프로세스에 통합하는지에 따라 크게 달라집니다. 그러나 에이전트 기반 연구의 시대가 시작되었고 지식을 아는 방식은 근본적으로 변화 할 것입니다.

AI 기반 지식 작업의 전환점

더 많은 청중을위한 깊은 연구를 시작하면 AI 기반 지식 작업의 전환점이됩니다. 이 도구는 전례없는 효율성 향상과 지식을 얻을 수있는 새로운 기회의 다양한 영역에서 연구원, 분석가 및 지식 근로자를 제공합니다. 동시에, 품질 보증, 윤리적 책임 및 업무 세계에 미치는 영향에 대한 중요한 질문은 여전히 ​​남아 있습니다. 처음에는 API를 통해 제공하지 않기로 한 Deep Research의 결정은 잠재적 인 남용 위험과 기술을 책임감있게 개발할 필요성을 가진 회사의 신중하게 처리 된 것을 강조합니다. 조직의 경우, 이러한 도구의 통합은 결과의 비판적 평가에 필요한 기술을 개발 하고이 기술을 사용하는 경우 점점 더 경쟁력있는 요소가되고 있습니다. 다음 몇 달과 몇 년은 Deep Research가 실제로 지식 작업을 근본적으로 변화시키고 새로운 AI 기반 지식 습득 시대를 시작할 수있는 잠재력이 있는지 여부를 보여줄 것입니다.

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