Praca wiedzy oparta na sztucznej inteligencji: głębokie badania z Chatgpt z OpenAai: Gdzie są zalety i ograniczenia?

Głębokie badania: Openai otwiera dostęp i zmienia krajobraz pracy wiedzy

Po stopniowym otwarciu swojej funkcji „głębokich badań” Openaai zrobił niezwykły krok, który może zasadniczo zmienić sposób, w jaki znamy wiedzę. To, co kiedyś było zarezerwowane dla ekskluzywnej grupy pro-użytkowników, jest teraz dostępne dla szerszej publiczności, w tym subskrybentów Chatgpt Plus, zespołu, edukacji i planów przedsiębiorstwa. To rozszerzenie dostępu, choć z miesięcznymi limitami użytkowania, sygnalizują nie tylko rosnącą dojrzałość tej technologii, ale także strategiczne ambicje Openai, aby odegrać wiodącą rolę w wysoce konkurencyjnej dziedzinie systemów informatycznych opartych na AI. Krok odbywa się w czasie, gdy konkurencja z firmami takimi jak zakłopotanie, Google, XAI i Microsoft jest intensyfikowana, z których wszystkie starają się rozwinąć narzędzia nowej generacji narzędzi do pracy.

Tło i funkcjonalność głębokich badań

Genesis i podstawowa funkcjonalność

Głębokie badania wyłoniły się z potrzeby przezwyciężenia granic konwencjonalnych metod wyszukiwania i zainicjowania nowej ery zdobywania wiedzy. Został zaprojektowany jako rodzaj „agenta AI”, który jest w stanie autonomicznie przeprowadzać złożone, wieloetapowe badania. Zasadniczo chodzi o nie tylko znalezienie informacji, ale także ich zrozumienie, analizowanie i przedstawienie ich w ustrukturyzowanej formie. Deep Research wykorzystuje wysoce rozwiniętą wersję modelu O3 z OpenAI, który został specjalnie zoptymalizowany pod kątem wymagających zadań przeglądania internetowego i analizy danych.

W przeciwieństwie do tradycyjnych trybów botów czatu, takich jak te stosowane w GPT-4O, głębokie badania są przeznaczone do działania przez dłuższy czas typowy od pięciu do trzydziestu minut na żądanie. W tym czasie systematycznie przeszukuje setki źródeł internetowych, wydobywa odpowiednie informacje, interpretuje ich znaczenie w kontekście zadanego pytania i syntetyzuje wyniki w spójny raport. Proces ten wykracza daleko poza prosty dostęp do wyników wyszukiwania; Obejmuje aktywne badanie znalezionego materiału, identyfikację wzorców, sprzeczności i odpowiednich połączeń.

Podstawy technologiczne

Wydajność głębokich badań opiera się na połączeniu różnych zaawansowanych technologii AI. Centralnym aspektem jest „rozumowanie”, to znaczy zdolność do wyciągania logicznych wniosków i zrozumienia złożonych faktów. Umożliwia to systemowi niezależne opracowywanie i dostosowanie strategii wyszukiwania, krytycznej oceny źródeł i oceny znaczenia informacji w kontekście odpowiedniego pytania.

Ponadto głębokie badania są w stanie wykonać kod Pythona, który otwiera drzwi do bezpośredniej analizy danych. Ta umiejętność jest szczególnie cenna, jeśli chodzi o przetwarzanie dużych rekordów danych, przeprowadzanie analiz statystycznych lub dokonywanie złożonych obliczeń. Kolejnym ważnym elementem konstrukcyjnym jest możliwość przetwarzania niestandardowych plików. Użytkownicy mogą podać dokumenty systemowe, tabele lub inne formaty plików, które można następnie uwzględnić w badaniach. Umożliwia to na przykład zintegrowanie raportów wewnętrznych, danych badań lub konkretnej dokumentacji z analizą, a tym samym rozszerzenie kontekstu badań.

Decydującą różnicą w poprzednich modelach jest podejście szkoleniowe. Głębokie badania zostały przeszkolone przez „uczenie się wzmocnienia”, przy czym skupiono się na prawdziwych zadaniach wymagających użycia przeglądarki i narzędzia. Podejście to różni się zasadniczo od metody szkolenia opartego na czysto tekstu, która była powszechna w wielu poprzednich modelach językowych. Dzięki szkoleniu prawdziwych zadań badawczych głębokie badania nauczyły się skutecznie radzić sobie z dynamiczną i często nieustrukturyzowaną przestrzenią informacyjną w Internecie.

Rozszerzony dostęp i warunki użytkowania

Nowe grupy użytkowników i limity odpryskiwania

Rozszerzenie dostępu do głębokich badań do szerszych grup użytkowników oznacza znaczący krok w demokratyzacji tej technologii. Pierwotnie dostępne wyłącznie dla użytkowników Pro z miesięczną subskrypcją 200 USD, dostęp został rozszerzony na następujące grupy użytkowników 25 lutego 2025 r.

Plus użytkownicy (20 USD/miesiąc)

10 głębokich zapytań przeglądowych miesięcznie. Umożliwia to szerokim kręgu użytkowników doświadczenie podstawowych zalet badań głębokości bez konieczności ponoszenia wysokich kosztów subskrypcji Pro.

Zespół/Enterprise/Education

10 zapytań na użytkownika i miesiąc. Niniejsze rozporządzenie ma na celu zapewnienie organizacji i instytucji edukacyjnych dostępu oraz promowanie wspólnego wykorzystania głębokich badań w zespołach.

Pro User

Zwiększenie miesięcznego ugięcia od 100 do 120 zapytań. Dla zaawansowanych użytkowników, którzy regularnie przeprowadzają obszerne badania, jest to mile widziany wzrost zdolności.

Zasoby -Przetwarzanie intensywne: Bilans między precyzją a wydajnością

Te rozłożone limity użytkowania odzwierciedlają intensywność zasobów głębokich badań. Każde zapytanie jest powiązane ze znacznymi kosztami obliczeniowymi, ponieważ model działa autonomicznie przez maksymalnie 30 minut, opracowuje strategie wyszukiwania, ocenia wyniki źródeł i trójianatur. Ograniczenie zapytań służy zatem w celu wydajnego zarządzania zasobami systemowymi i zapewnienia konsekwentnie wysokiej jakości usług dla wszystkich użytkowników.

Ulepszenia techniczne w trakcie ekspansji

Równolegle do rozszerzenia grupy użytkowników wdrożono również ulepszenia techniczne, co dodatkowo zwiększają funkcjonalność i przyjazność dla głębokich badań:

1. Wbudowane obrazy z cytatami

Treści wizualne ze źródeł internetowych są teraz zintegrowane bezpośrednio z raportami i dostarczane z odpowiednimi źródłami. Wzbiera to raporty o informacje wizualne i ułatwia zrozumienie złożonych faktów, szczególnie w obszarach takich jak nauka, technologia lub projekt.

2. Ulepszona analiza dokumentów

Głębokie badania mają teraz jeszcze lepsze zrozumienie przesłanych plików, zwłaszcza plików PDF i tabel. Jest to szczególnie korzystne w kontekstach specyficznych dla przedmiotów, w których użytkownicy często pracują ze specjalistycznymi dokumentami. Ulepszona zdolność analizy umożliwia dokładniejsze wyodrębnienie informacji z tych dokumentów i integracja z wynikami badań.

3. Zwiększona przezroczystość

Każdy raport utworzony przez głębokie badania zawiera szczegółowe źródła źródła i podsumowanie przeprowadzonych kroków badawczych. Zwiększa to zrozumienie procesu badawczego i umożliwia użytkownikom lepszą ocenę wiarygodności wyników. Przejrzystość jest ważnym aspektem, aby wzmocnić zaufanie do pracy w zakresie wiedzy wspieranej przez AI i promowanie odpowiedzialnego wykorzystania tej technologii.

Wydajność i aplikacje w praktyce

Wyniki porównawcze i porównania wydajności

Wydajność głębokich badań wykazano w różnych testach wewnętrznych i zewnętrznych. W bezpośrednich porównaniach z innymi modelami, w tym GPT-4O i Claude 3.5, głębokie badania wyraźnie przekroczyły je w różnych testach porównawczych:

Ostatni egzamin ludzkości (CAIS/Scale AI)

W tym wymagającym punkcie odniesienia, który testuje ogólną wiedzę i umiejętności rozwiązywania problemów systemów AI, głębokie badania osiągnęły dokładność 26,6 %. Dla porównania: GPT-4O i Claude 3.5 osiągnęły tylko 9 %. Wynik ten podkreśla doskonałą zdolność Deep Research do zrozumienia złożonych pytań i udzielania precyzyjnych odpowiedzi.

Benchmark Gaia

W odniesieniu GAIA, który testuje zdolność systemów AI do odpowiadania na pytania w różnych dziedzinach wiedzy, głębokie badania objęły lider w 43 z 50 kategorii zadań. To pokazuje szeroką możliwość zastosowania i wysoką wydajność głębokich badań w różnych domenach.

Badania przeprogramowania

W konkretnym zastosowaniu w dziedzinie badań biomedycznych głębokie badania z powodzeniem zastosowano do analizy ponad 200 badań nad przeprogramowaniem komórek w mniej niż 30 minut. To zadanie, które tradycyjnie wykorzystywało dni, a nawet tygodnie, może zostać opanowane w możliwie najkrótszym czasie, stosując głębokie badania. To ilustruje ogromny potencjał technologii do przyspieszenia procesów badawczych.

Krajobraz konkurencji i strategiczne pozycjonowanie

Konkurencyjne rozwiązania i wyjątkowe punkty sprzedaży

Openai celowo pozycjonuje głębokie badania w odpowiedzi na rosnącą konkurencję w dziedzinie pracy wiedzy opartej na AI. Istnieją różne alternatywne rozwiązania na rynku, które oferują podobne funkcje, ale różnią się w niektórych aspektach:

Głębokie badania Google

Zintegrowany w Gemini Advanced (dostępny również za 20 USD/miesiąc). Dzięki Gemini Advanced Google oferuje porównywalne rozwiązanie, które opiera się również na głębokich funkcjach badań. Konkurencja między OpenAai i Google napędza innowacje w tym obszarze i prowadzi do stałej poprawy dostępnych technologii.

XAI Deepsearch

Wyłącznie dla użytkowników GROK (od 8 USD/miesiąc). XAI, firma Elon Musk, oferuje kolejną alternatywę z DeepSearch, która jest związana z subskrypcją GROK. To pokazuje, że różne podmioty na rynku AI realizują różne strategie pozycjonowania i sprzedaży swoich technologii.

Microsoft myśli głębiej

Dostępne za darmo, ale bez funkcji internetowych. Dzięki głębiej, Microsoft oferuje bezpłatne rozwiązanie, które jest ograniczone w swojej funkcjonalności, ponieważ nie może uzyskać dostępu do Internetu. Wyjaśnia to, że zdolność do internetowych jest decydującą funkcją rozróżnienia dla narzędzi do głębokich badań.

Istotna różnica między różnymi rozwiązaniami polega na „zdolności agenta”. Podczas gdy Microsoft Think Deeper jest ograniczony do statycznych rekordów danych, systemy Openai i Google są w stanie niezależnie badać w Internecie i dynamicznie uzyskiwać dostęp do nowych informacji. Ta zdolność do tworzenia autonomicznych informacji i przetwarzania jest główną zaletą głębokich badań i odróżnia ją od prostszych narzędzi do wyszukiwania.

Kuszenie głębokie badania

Poruszanie głębokie badania przedstawiają się jako bezpłatna platforma badawcza oparta na sztucznej inteligencji, która umożliwia użytkownikom szybki i interaktywny dostęp do obszernych, obecnych źródeł informacji. W przeciwieństwie do konwencjonalnych narzędzi wyszukiwania, zakłopotanie przywiązuje szczególne znaczenie z przejrzystą prezentacją źródeł i zdolności do odpowiedzi na złożone pytania w sposób związany z kontekstem. Korzystając z zaawansowanych algorytmów, platforma udaje się wyodrębnić dynamicznie istotne dane z Internetu i obejmować potrzeby informacji użytkownika w czasie rzeczywistym. Ta kombinacja autonomicznych badań internetowych i precyzyjnego przetwarzania wyników sprawia, że ​​głębokie badania zakłopotania są atrakcyjnym instrumentem - szczególnie dla użytkowników, którzy również doceniają dobrze uznane i zrozumiałe informacje. Ponadto interaktywny charakter platformy umożliwia wyjaśnienie następujących pytań w oknie dialogowym, a tym samym wspiera iteracyjny proces badawczy.

Implikacje ekonomiczne i strategia rynkowa

Zróżnicowanie cen Openai, z subskrypcją plus za 20 USD i subskrypcją Pro za 200 USD, jest strategicznym ruchem w celu rozwiązania zarówno szerokich grup użytkowników i wiązania użytkowników o wysokiej wydajności. Bardziej przystępna opcja plus umożliwia dużym odbiorcom poznanie i korzystanie z zalet głębokich badań, podczas gdy subskrypcja Pro jest dostosowana do profesjonalnych użytkowników, którzy potrzebują szeroko zakrojonych badań i potrzebują rozszerzonych funkcji.

Analitycy tacy jak Paul Schell z badań ABI widzą ten rozwój wyraźny trend w kierunku „AI opartej na agenta demokratyzującym”. Szersza dostępność głębokich badań i podobnych technologii może zasadniczo zmienić pracę wiedzy i otworzyć nowe możliwości dla firm i osób fizycznych. Jednocześnie rozwój ten zawiera również destrukcyjne skutki dla tradycyjnych pracowników wiedzy, których zadania mogą coraz częściej przejąć systemy AI. Zdolność do skutecznej pracy z narzędziami wspieranymi przez AI i krytycznej oceny ich wyników będzie kluczową kompetencją dla pracowników wiedzy w przyszłości.

Zarządzanie bezpieczeństwem i ryzykiem

Wskaźniki halucynacji i podatność na błędy

Pomimo imponujących wyników Deep Research, ważne jest, aby wziąć pod uwagę granice i potencjalne ryzyko tej technologii. Sama Openai przyznaje, że głębokie badania mogą wyciągnąć nieprawidłowe wnioski w 3–5 % przypadków lub nie poprawnie oceniać źródeł władzy. Te „halucynacje” lub błędy mogą mieć różne przyczyny, na przykład niedociągnięcia w zestawie danych szkoleniowych, słabości algorytmiczne lub nieodłączną złożoność informacji, które mają zostać przetworzone.

Wewnętrzna biała księga z Openai, szczególnie ostrzega o następujących potencjalnych źródłach błędu:

Błędna interpretacja wytycznych regulacyjnych

Głębokie badania mogą mieć trudności z interpretacją i stosowaniem złożonych przepisów, przepisów lub wytycznych dotyczących zgodności. Może to być szczególnie problematyczne w wysoce regulowanych branżach, takich jak finanse lub opieka zdrowotna.

Nieodpowiednie rozróżnienie między faktami i plotkami

W dynamicznej sali informacyjnej w Internecie często trudno jest rozróżnić bezpieczne fakty od niepotwierdzonych plotek lub wyrażeń opinii. W niektórych przypadkach głębokie badania mogą mieć trudności z uczynieniem tym rozróżnieniem niezawodnym i prawdopodobnie nieprawidłowym lub wprowadzającym w błąd informacji w jego raportach.

Limity w komunikacji niepewności

Systemy AI często mają trudności z komunikowaniem niepewności i prawdopodobieństw w swoich oświadczeniach. W niektórych przypadkach głębokie badania mogą sprawić, że jego wyniki są absolutnie bezpieczne i bezbłędne, chociaż nie zawsze tak jest w rzeczywistości.

Środki bezpieczeństwa i zapewnienie jakości

Aby zminimalizować ryzyko i zapewnić bezpieczeństwo głębokich badań, Openai podjął różne środki:

1. Czerwone kampanie zespołowe

Zewnętrzni eksperci ds. Bezpieczeństwa i „czerwone zespoły” otrzymali zlecenie poszukiwania słabości i potencjalnego nadużycia w głębokich badaniach. Testy te obejmowały 12 różnych kategorii ryzyka, w tym ochronę danych, dystrybucję niebezpiecznych porad, dyskryminację i manipulację. Wyniki tych kampanii pomogły Openai zidentyfikować luki w zabezpieczeniach i poprawić środki ostrożności w zakresie bezpieczeństwa.

2. Zautomatyzowane oceny

Openai opiera się na automatycznych systemach oceny w celu ciągłego monitorowania jakości i bezpieczeństwa głębokich badań. Zgodnie z ich własnymi informacjami, systemy te osiągają dokładność 93 % w wykrywaniu niechcianych treści, takich jak przemówienia nienawiści, propagandowe lub szkodliwe informacje.

3. Sandboxing

Kod Pythona w głębokich badaniach jest przeprowadzany w izolowanych środowiskach „piaskownicy”. Zapobiega to potencjalnie szkodliwym kodom dostępu do ogólnego systemu lub powoduje niepożądane skutki uboczne. Sandboxing jest powszechną techniką bezpieczeństwa mającą na celu zminimalizowanie ryzyka złośliwego oprogramowania lub naruszenia systemu.

Przyszłe zmiany i otwarte pytania

Planowane funkcje i rozszerzenia

Openaai ogłosił już, że głębokie badania zostaną dalej opracowane w nadchodzących miesiącach i rozszerzone o nowe funkcje. Na drugim kwartale 2025 r. Planowane są następujące rozszerzenia:

Raporty multimodalne

Integracja wizualizacji danych i wygenerowała obrazy z raportami z głębokich badań. Ma to na celu dalsze zwiększenie zrozumiałości i znaczenia raportów oraz umożliwienie użytkownikom rejestrowania złożonych informacji na pierwszy rzut oka.

Dostęp do API

Zapewnienie interfejsu programowania (API) dla wybranych partnerów korporacyjnych. Umożliwiłoby to firmom integrację głębokich badań bezpośrednio z własnymi systemami i aplikacjami oraz dostosowanie technologii do określonych zastosowań. Jednak Openai podkreśla, że ​​zatwierdzenie interfejsu API nastąpi tylko wtedy, gdy „ryzyko perswazji” zostanie wystarczająco wyjaśnione. Wskazuje to, że Openai podejmuje potencjalne ryzyko głębokich badań, szczególnie w odniesieniu do manipulacji i dezinformacji, bardzo poważnie.

Dynamiczne limity deflagenu

Wprowadzenie skalowania zależnego od użytkowania dla zespołów. Może to oznaczać, że zespoły, które głębokie badania intensywnie wykorzystują, mogą otrzymać bardziej elastyczne smyty deflagen lub dodać dodatkowe możliwości. Dynamiczne dostosowanie limitów użytkowania ułatwiłoby zintegrowanie głębokich badań z procesami pracy.

Niewyjaśnione wyzwania i potrzeby badawcze

Pomimo imponującego postępu nadal istnieją otwarte pytania i wyzwania związane z głębokimi badaniami i pracą wiedzą opartą na AI w ogóle. Na przykład krytycy pytają, czy obecne mechanizmy cytowania spełniają standardy naukowe. Studium przypadku z analizy literatury naukowej pokazuje, że głębokie badania prawidłowo cytowały odpowiednie badania w analizie modyfikacji białka OCT4 w 87 % przypadków, ale ponieśli przestarzałe lub nieistotne źródła w 13 % przypadków. Ten przykład wyjaśnia, że ​​zapewnienie jakości i krytyczna ocena wyników systemów AI muszą nadal odgrywać ważną rolę.

Pytanie pozostaje również otwarte, w jaki sposób szersza dostępność głębokich badań wpłynie na świat pracy i rolę pracowników wiedzy. Czy głębokie badania faktycznie przekształcą „cotygodniową pracę w minutach”, jak Kevin, ponieważ przewiduje to? A może okaże się to kolejne narzędzie AI o ograniczonych praktycznych korzyściach? Odpowiedź na te pytania będzie znacząco zależeć od tego, w jaki sposób firmy i osoby dostosowują tę technologię i zintegrują je z procesami pracy. Jest jednak pewne, że rozpoczęła się era badań opartych na agentach, a sposób, w jaki wiemy, że wiedza zasadniczo się zmieni.

Punkt zwrotny w pracy opartej na AI

Otwarcie głębokich badań dla szerszej publiczności oznacza punkt zwrotny w pracy opartej na AI. Narzędzie oferuje naukowców, analityków i pracowników wiedzy w różnych obszarach niespotykanego wzrostu wydajności i nowych możliwości zdobywania wiedzy. Jednocześnie pozostają ważne pytania dotyczące zapewnienia jakości, odpowiedzialności etycznej i wpływu na świat pracy. Decyzja Openaai, głębokie badania początkowo, aby nie oferować za pośrednictwem interfejsu API, podkreśla starannie obsługiwaną firmę z potencjalnym zagrożeniami i potrzebą odpowiedzialnego rozwoju technologii. W przypadku organizacji integracja takich narzędzi staje się coraz bardziej konkurencyjnym czynnikiem, pod warunkiem, że rozwijają one niezbędne umiejętności do krytycznej oceny wyników i do wykorzystania tej technologii. Kolejne miesiące i lata pokażą, czy głębokie badania faktycznie mogą zasadniczo przekształcić pracę wiedzy i zainicjować nową erę pozyskiwania wiedzy opartej na sztucznej inteligencji.

Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę na temat różnych branż. Dzięki temu możemy opracowywać strategie „szyte na miarę”, które są dokładnie dopasowane do wymagań i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i śledzeniu rozwoju branży możemy działać dalekowzrocznie i oferować innowacyjne rozwiązania. Dzięki połączeniu doświadczenia i wiedzy generujemy wartość dodaną i dajemy naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.

Więcej na ten temat tutaj:

• Wykorzystaj 5-krotną wiedzę Xpert.Digital w jednym pakiecie – już od 500 €/miesiąc

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu

 

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

 

 

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus