Munca bazată pe cunoștințe bazată pe inteligență artificială: Cercetare aprofundată cu ChatGPT de la OpenAI: Care sunt avantajele și limitele?

Cercetare aprofundată: OpenAI deschide accesul și schimbă peisajul muncii bazate pe cunoaștere

OpenAI a făcut un pas remarcabil odată cu deschiderea treptată a funcției sale Deep Research, o mișcare care are potențialul de a schimba fundamental modul în care dobândim și procesăm cunoștințele. Ceea ce era odinioară rezervat unui grup exclusiv de utilizatori Pro este acum disponibil unui public mai larg, inclusiv abonaților la planurile ChatGPT Plus, Team, Education și Enterprise. Această extindere a accesului, deși cu limite lunare de utilizare, semnalează nu numai maturitatea crescândă a acestei tehnologii, ci și ambiția strategică a OpenAI de a-și asuma un rol de lider în domeniul extrem de competitiv al sistemelor informatice bazate pe inteligență artificială. Această mișcare vine într-un moment de concurență intensificată din partea unor companii precum Perplexity, Google, xAI și Microsoft, toate străduindu-se să dezvolte următoarea generație de instrumente de lucru bazate pe cunoștințe.

Contextul și funcționarea cercetării aprofundate

Geneza și funcționalitatea de bază

Deep Research a apărut din nevoia de a depăși limitele metodelor convenționale de căutare și de a inaugura o nouă eră a achiziției de cunoștințe. A fost conceput ca un fel de „agent IA” capabil să desfășoare autonom cercetări complexe, în mai multe etape. În esență, este vorba nu doar despre găsirea informațiilor, ci și despre înțelegerea, analiza și prezentarea acestora într-un format structurat. Deep Research utilizează o versiune extrem de avansată a modelului o3 al OpenAI, optimizată special pentru sarcinile solicitante de navigare web și analiză a datelor.

Spre deosebire de modurile tradiționale de chatbot, cum ar fi cele utilizate în GPT-4o, Deep Research este conceput să funcționeze pe perioade extinse - de obicei între cinci și treizeci de minute per interogare. În acest timp, acesta analizează sistematic sute de surse online, extrage informații relevante, interpretează sensul acestora în contextul întrebării puse și sintetizează rezultatele într-un raport coerent. Acest proces merge mult dincolo de simpla recuperare a rezultatelor căutării; implică o interacțiune activă cu materialul, identificarea tiparelor, inconsecvențelor și conexiunilor relevante.

Fundamente tehnologice

Capacitățile Deep Research se bazează pe o combinație de diverse tehnologii avansate de inteligență artificială. Un aspect cheie este „raționamentul”, capacitatea de a trage concluzii logice și de a înțelege probleme complexe. Acest lucru permite sistemului să dezvolte și să adapteze independent strategii de căutare, să evalueze critic sursele și să evalueze relevanța informațiilor în contextul întrebării specifice adresate.

În plus, Deep Research este capabil să execute cod Python, deschizând calea către analiza directă a datelor. Această capacitate este deosebit de valoroasă atunci când vine vorba de procesarea seturilor mari de date, efectuarea de analize statistice sau efectuarea de calcule complexe. O altă caracteristică importantă este capacitatea de a procesa fișiere definite de utilizator. Utilizatorii pot furniza sistemului documente, foi de calcul sau alte formate de fișiere, care pot fi apoi încorporate în cercetare. Acest lucru face posibilă, de exemplu, integrarea rapoartelor interne, a datelor de cercetare sau a documentației specifice în analiză, lărgind astfel contextul cercetării.

O diferență crucială față de modelele anterioare constă în abordarea antrenamentului. Deep Research a fost antrenat folosind învățarea prin consolidare, concentrându-se pe sarcini din lumea reală care necesitau utilizarea browserului și a instrumentelor. Această abordare diferă fundamental de metoda de antrenament bazată exclusiv pe text, comună în multe modele lingvistice anterioare. Prin antrenamentul pe sarcini de cercetare din lumea reală, Deep Research a învățat să navigheze eficient în spațiul informațional dinamic și adesea nestructurat al internetului.

Acces extins și termeni de utilizare

Grupuri de utilizatori noi și limite de interogare

Extinderea accesului la Deep Research către grupuri mai largi de utilizatori marchează un pas semnificativ în democratizarea acestei tehnologii. Inițial disponibilă exclusiv utilizatorilor Pro cu un abonament lunar de 200 USD, accesul a fost extins pe 25 februarie 2025 la următoarele grupuri de utilizatori:

Utilizatori Plus (20 USD/lună)

10 interogări de cercetare aprofundată pe lună. Acest lucru permite unei game largi de utilizatori să experimenteze beneficiile de bază ale cercetării aprofundate fără a fi nevoiți să suporte costurile ridicate ale unui abonament Pro.

Echipă/Întreprindere/Educație

10 interogări per utilizator pe lună. Această politică își propune să permită accesul organizațiilor și instituțiilor de învățământ și să promoveze utilizarea colaborativă a cercetării aprofundate în echipe.

Utilizatori profesioniști

Limita lunară de interogări a fost mărită de la 100 la 120. Aceasta reprezintă o creștere binevenită a capacității pentru utilizatorii avansați care efectuează în mod regulat cercetări ample.

Prelucrare intensivă în resurse: Echilibrul dintre precizie și eficiență

Aceste limite de utilizare pe niveluri reflectă intensitatea resurselor utilizate de Deep Research. Fiecare interogare implică un efort de calcul semnificativ, deoarece modelul funcționează autonom timp de până la 30 de minute, dezvoltând strategii de căutare, evaluând sursele și triangulând rezultatele. Prin urmare, limitarea numărului de interogări servește la gestionarea eficientă a resurselor sistemului și la asigurarea unei calități constante a serviciilor pentru toți utilizatorii.

Îmbunătățiri tehnice ca parte a extinderii

În paralel cu extinderea bazei de utilizatori, au fost implementate și îmbunătățiri tehnice, sporind și mai mult funcționalitatea și ușurința în utilizare a Deep Research:

1. Imagini încorporate cu citate

Conținutul vizual din surse web este acum integrat direct în rapoarte și însoțit de informații sursă adecvate. Acest lucru îmbogățește rapoartele cu informații vizuale și facilitează înțelegerea subiectelor complexe, în special în domenii precum știința, tehnologia și designul.

2. Analiză îmbunătățită a documentelor

Deep Research înțelege acum și mai bine fișierele încărcate, în special PDF-urile și foile de calcul. Acest lucru este benefic în special în contexte specializate în care utilizatorii lucrează frecvent cu documente complexe. Capacitățile analitice îmbunătățite permit o extragere mai precisă a informațiilor din aceste documente și integrarea acestora în rezultatele cercetării.

3. Creșterea transparenței

Fiecare raport produs de Deep Research include citări detaliate ale surselor și un rezumat al etapelor de cercetare parcurse. Acest lucru crește trasabilitatea procesului de cercetare și permite utilizatorilor să evalueze mai bine credibilitatea rezultatelor. Transparența este un aspect crucial al construirii încrederii în munca de cercetare bazată pe inteligență artificială și al promovării utilizării responsabile a acestei tehnologii.

Performanță și aplicații practice

Rezultate de referință și comparații de performanță

Performanța Deep Research a fost dovedită în diverse teste interne și externe. În comparații directe cu alte modele, inclusiv GPT-4o și Claude 3.5, Deep Research le-a depășit semnificativ în diverse teste de performanță:

Ultimul examen al umanității (CAIS/Scale AI)

În cadrul acestui test de performanță exigent, care testează cunoștințele generale și capacitățile de rezolvare a problemelor ale sistemelor de inteligență artificială, Deep Research a obținut o precizie de 26,6%. Prin comparație, GPT-4o și Claude 3.5 au obținut doar 9%. Acest rezultat subliniază capacitatea superioară a Deep Research de a înțelege întrebări complexe și de a oferi răspunsuri precise.

Repertoriul GAIA

În cadrul benchmark-ului GAIA, care testează capacitatea sistemelor de inteligență artificială de a răspunde la întrebări din diverse domenii ale cunoașterii, Deep Research a ocupat primul loc în 43 din 50 de categorii de sarcini. Acest lucru demonstrează aplicabilitatea largă și performanța ridicată a Deep Research în diferite domenii.

Cercetare privind reprogramarea

Într-un caz specific de utilizare în cercetarea biomedicală, Deep Research a fost utilizată cu succes pentru a analiza peste 200 de studii de reprogramare celulară în mai puțin de 30 de minute. Această sarcină, care în mod tradițional ar fi durat zile sau chiar săptămâni, a fost realizată într-un timp foarte scurt folosind Deep Research. Acest lucru demonstrează potențialul enorm al tehnologiei de a accelera procesele de cercetare.

Peisajul competitiv și poziționarea strategică

Soluții concurente și argumente de vânzare unice

OpenAI poziționează în mod deliberat Deep Research ca un răspuns la concurența tot mai mare din domeniul muncii bazate pe inteligență artificială pentru cunoaștere. Există pe piață mai multe soluții alternative care oferă funcționalități similare, dar diferă în anumite aspecte:

Cercetare aprofundată Google

Integrat în Gemini Advanced (disponibil și pentru 20 USD/lună). Google oferă o soluție comparabilă cu Gemini Advanced, care se bazează, de asemenea, pe funcționalități de cercetare aprofundată. Concurența dintre OpenAI și Google stimulează inovația în acest domeniu și duce la o îmbunătățire continuă a tehnologiilor disponibile.

Căutare profundă xAI

Exclusiv pentru utilizatorii Grok (începând de la 8 USD/lună). xAI, compania lui Elon Musk, oferă o altă alternativă cu DeepSearch, dar aceasta este legată de un abonament Grok. Acest lucru demonstrează că diferiți jucători de pe piața IA urmăresc strategii diferite pentru a-și poziționa și comercializa tehnologiile.

Microsoft Gândește mai profund

Disponibil gratuit, dar fără funcționalitate de navigare web. Microsoft oferă o soluție gratuită numită Think Deeper, dar funcționalitatea acesteia este limitată deoarece nu poate accesa internetul. Acest lucru evidențiază faptul că capacitatea de navigare web este un factor de diferențiere crucial pentru instrumentele de cercetare aprofundată.

O diferență cheie între diferitele soluții constă în „capacitatea lor de agent”. În timp ce ThinkDeeper de la Microsoft este limitat la seturi de date statice, sistemele de la OpenAI și Google sunt capabile să caute independent pe web și să acceseze dinamic informații noi. Această capacitate de a colecta și procesa autonom informații este un avantaj central al cercetării aprofundate și o diferențiază de instrumentele de căutare mai simple.

Cercetare profundă a perplexității

Perplexity Deep Research se prezintă ca o platformă de cercetare gratuită, bazată pe inteligență artificială, care oferă utilizatorilor acces rapid și interactiv la surse de informații extinse și actualizate. Spre deosebire de instrumentele de căutare convenționale, Perplexity pune un accent deosebit pe prezentarea transparentă a informațiilor sursă și pe capacitatea de a răspunde la întrebări complexe în context. Prin utilizarea unor algoritmi avansați, platforma extrage dinamic date relevante de pe web, satisfăcând nevoile de informare ale utilizatorului în timp real. Această combinație de cercetare web autonomă și prezentare precisă a rezultatelor face din Perplexity Deep Research un instrument atractiv - în special pentru utilizatorii care apreciază nu doar viteza, ci și informațiile bine fundamentate și ușor de înțeles. În plus, natura interactivă a platformei permite clarificarea directă a întrebărilor ulterioare prin dialog, susținând astfel un proces de cercetare iterativ.

Implicații economice și strategie de piață

Strategia de prețuri a OpenAI, cu un abonament Plus de 20 USD și un abonament Pro de 200 USD, este o mișcare strategică pentru a atrage o bază largă de utilizatori, păstrând în același timp utilizatorii de înaltă performanță. Opțiunea Plus, mai accesibilă, permite unui public mai larg să afle și să utilizeze beneficiile cercetării aprofundate, în timp ce abonamentul Pro este adaptat utilizatorilor profesioniști care efectuează cercetări ample și necesită funcționalități avansate.

Analiști precum Paul Schell de la ABI Research văd această dezvoltare ca pe o tendință clară către „democratizarea inteligenței artificiale bazate pe agenți”. Disponibilitatea mai largă a cercetării aprofundate și a tehnologiilor similare are potențialul de a transforma fundamental munca în domeniul cunoașterii și de a deschide noi oportunități pentru companii și indivizi. În același timp, această dezvoltare are și efecte disruptive pentru lucrătorii tradiționali în domeniul cunoașterii, ale căror sarcini ar putea fi preluate din ce în ce mai mult de sistemele de inteligență artificială. Capacitatea de a colabora eficient cu instrumente bazate pe inteligență artificială și de a evalua critic rezultatele acestora va fi o competență cheie pentru lucrătorii în domeniul cunoașterii în viitor.

Securitate și managementul riscurilor

Ratele de halucinații și susceptibilitatea la erori

În ciuda capacităților impresionante ale cercetării aprofundate, este important să se ia în considerare limitele și riscurile potențiale ale acestei tehnologii. OpenAI recunoaște însăși că cercetarea aprofundată poate trage concluzii incorecte sau poate eșua în evaluarea corectă a surselor de autoritate în 3-5% din cazuri. Aceste „halucinații” sau erori pot avea diverse cauze, cum ar fi deficiențe în setul de date de antrenament, slăbiciuni algoritmice sau complexitatea inerentă a informațiilor procesate.

Un document intern al OpenAI avertizează în mod specific asupra următoarelor surse potențiale de eroare:

Interpretarea greșită a directivelor de reglementare

Cercetările aprofundate pot avea dificultăți în interpretarea și aplicarea corectă a legilor, reglementărilor sau ghidurilor de conformitate complexe. Acest lucru poate fi deosebit de problematic în industriile extrem de reglementate, cum ar fi finanțele sau asistența medicală.

Distincție insuficientă între fapte și zvonuri

În spațiul informațional dinamic al internetului, este adesea dificil să se facă distincția între faptele stabilite și zvonurile sau opiniile neconfirmate. În unele cazuri, Deep Research poate avea dificultăți în a face această distincție în mod fiabil și poate include informații false sau înșelătoare în rapoartele sale.

Limitările comunicării incertitudinii

Sistemele de inteligență artificială se confruntă adesea cu dificultăți în a comunica explicit incertitudinile și probabilitățile în declarațiile lor. Cercetarea aprofundată ar putea, în unele cazuri, să dea impresia că rezultatele sale sunt absolut sigure și fără erori, chiar dacă acest lucru nu este întotdeauna cazul în realitate.

Măsuri de siguranță și asigurarea calității

Pentru a minimiza riscurile și a asigura siguranța cercetărilor aprofundate, OpenAI a luat diverse măsuri:

1. Campanii de promovare a echipelor roșii

Experții externi în securitate și „echipele roșii” au fost însărcinați cu căutarea sistematică a vulnerabilităților și a potențialului de utilizare abuzivă în cadrul Deep Research. Aceste teste au acoperit 12 categorii diferite de risc, inclusiv confidențialitatea datelor, diseminarea de sfaturi periculoase, discriminarea și manipularea. Rezultatele acestor campanii au ajutat OpenAI să identifice vulnerabilitățile și să își îmbunătățească măsurile de securitate.

2. Evaluări automate

OpenAI se bazează pe sisteme automate de evaluare pentru a monitoriza continuu calitatea și siguranța cercetărilor aprofundate. Potrivit companiei, aceste sisteme ating o precizie de 93% în detectarea conținutului nedorit, cum ar fi discursul instigator la ură, propaganda sau informațiile dăunătoare.

3. Experiența în sandbox

Execuția codului Python în cadrul Deep Research are loc în medii izolate de tip „sandbox”. Acest lucru împiedică accesul codului potențial malițios la sistemul în ansamblu sau provocarea de efecte secundare nedorite. Sandboxing-ul este o tehnică de securitate comună utilizată pentru a minimiza riscul de programe malware sau de compromitere a sistemului.

Dezvoltări viitoare și întrebări deschise

Caracteristici și îmbunătățiri planificate

OpenAI a anunțat deja că Deep Research va fi dezvoltat și extins în continuare cu noi funcționalități în lunile următoare. Următoarele îmbunătățiri sunt planificate pentru al doilea trimestru al anului 2025:

Rapoarte multimodale

Integrarea vizualizărilor de date și a imaginilor generate în rapoartele Deep Research. Acest lucru are scopul de a crește și mai mult gradul de înțelegere și valoarea informativă a rapoartelor și de a permite utilizatorilor să înțeleagă informații complexe dintr-o privire.

Acces API

Furnizarea unei interfețe de programare a aplicațiilor (API) pentru partenerii selectați ai întreprinderilor. Aceasta ar permite companiilor să integreze cercetări aprofundate direct în propriile sisteme și aplicații și să adapteze tehnologia pentru cazuri de utilizare specifice. Cu toate acestea, OpenAI subliniază că lansarea API-ului va avea loc numai după ce „riscurile de persuasiune” vor fi clarificate suficient. Acest lucru indică faptul că OpenAI ia foarte în serios riscurile potențiale ale cercetării aprofundate, în special în ceea ce privește manipularea și dezinformarea.

Limite dinamice ale interogărilor

Introducerea scalării bazate pe utilizare pentru echipe. Aceasta ar putea însemna că echipele care utilizează extensiv cercetarea aprofundată ar primi limite de interogare mai flexibile sau ar putea rezerva capacitate suplimentară. Ajustarea dinamică a limitelor de utilizare ar facilita integrarea optimă a cercetării aprofundate în fluxurile lor de lucru de către organizații.

Provocări nerezolvate și nevoi de cercetare

În ciuda progreselor impresionante, rămân întrebări deschise și provocări în ceea ce privește cercetarea aprofundată și munca de cunoaștere susținută de inteligența artificială în general. Criticii, de exemplu, se întreabă dacă mecanismele actuale de citare îndeplinesc standardele științifice. Un studiu de caz din analiza literaturii științifice arată că, deși cercetarea aprofundată a citat corect studii relevante în 87% din cazuri atunci când a analizat modificările proteinei Oct4, aceasta a inclus surse învechite sau irelevante în 13% din cazuri. Acest exemplu ilustrează faptul că asigurarea calității și evaluarea critică a rezultatelor sistemului de inteligență artificială trebuie să continue să joace un rol crucial.

Întrebarea rămâne cum va afecta disponibilitatea mai largă a cercetării aprofundate lumea muncii și rolul lucrătorilor în domeniul cunoașterii. Va transforma cercetarea aprofundată cu adevărat „săptămânile de muncă în minute”, așa cum prezice Kevin Weil? Sau se va dovedi a fi doar un alt instrument de inteligență artificială cu o utilizare practică limitată? Răspunsul la aceste întrebări va depinde în mare măsură de modul în care companiile și indivizii adaptează această tehnologie și o integrează în fluxurile lor de lucru. Ceea ce este sigur, însă, este că era cercetării bazate pe agenți a început și va schimba fundamental modul în care dobândim și procesăm cunoștințele.

Un punct de cotitură în munca în domeniul cunoașterii susținută de inteligența artificială

Deschiderea Deep Research către un public mai larg marchează un punct de cotitură în munca în domeniul cunoașterii bazată pe inteligență artificială. Instrumentul oferă cercetătorilor, analiștilor și lucrătorilor în domeniul cunoașterii din diverse domenii câștiguri de eficiență fără precedent și noi oportunități de achiziție de cunoștințe. În același timp, rămân întrebări importante privind asigurarea calității, responsabilitatea etică și impactul asupra lumii muncii. Decizia OpenAI de a nu oferi Deep Research prin intermediul unei API, deocamdată, subliniază abordarea prudentă a companiei față de riscurile potențiale de utilizare abuzivă și necesitatea de a dezvolta tehnologia în mod responsabil. Pentru organizații, integrarea unor astfel de instrumente devine din ce în ce mai mult un avantaj competitiv, cu condiția ca acestea să dezvolte simultan abilitățile necesare pentru evaluarea critică a rezultatelor și utilizarea responsabilă a acestei tehnologii. Următoarele luni și ani vor arăta dacă Deep Research are cu adevărat potențialul de a transforma fundamental munca în domeniul cunoașterii și de a inaugura o nouă eră a achiziției de cunoștințe bazată pe inteligență artificială.

Beneficiați de expertiza extinsă, în cinci domenii, a Xpert.Digital într-un pachet complet de servicii | Cercetare și dezvoltare, XR, PR și optimizare a vizibilității digitale - Imagine: Xpert.Digital

Xpert.Digital deține cunoștințe aprofundate în diverse industrii. Acest lucru ne permite să dezvoltăm strategii personalizate, aliniate cu precizie cerințelor și provocărilor segmentului dumneavoastră specific de piață. Prin analiza continuă a tendințelor pieței și monitorizarea evoluțiilor din industrie, putem acționa proactiv și oferi soluții inovatoare. Combinația dintre experiență și expertiză generează valoare adăugată și oferă clienților noștri un avantaj competitiv decisiv.

Mai multe informații aici:

• Beneficiați de cele 5 domenii de expertiză ale Xpert.Digital într-un singur pachet – începând de la doar 500 €/lună

☑️ Suport pentru IMM-uri în strategie, consultanță, planificare și implementare

☑️ Crearea sau realinierea strategiei digitale și a digitalizării

☑️ Extinderea și optimizarea proceselor de vânzări internaționale

☑️ Platforme de tranzacționare B2B globale și digitale

☑️ Dezvoltare de afaceri pionieră

Konrad Wolfenstein

Aș fi bucuros să vă servesc drept consilier personal.

Mă puteți contacta completând formularul de contact de mai jos sau pur și simplu sunându-mă la +49 89 89 674 804 (München) .

Aștept cu nerăbdare proiectul nostru comun.

Xpert.Digital este un hub pentru industrie, axat pe digitalizare, inginerie mecanică, logistică/intralogistică și fotovoltaică.

Cu soluția noastră de Dezvoltare Afaceri 360°, sprijinim companii renumite, de la achiziții noi până la post-vânzare.

Inteligența de piață, smarketing-ul, automatizarea marketingului, dezvoltarea de conținut, PR-ul, campaniile de e-mail, social media personalizate și cultivarea lead-urilor fac parte din instrumentele noastre digitale.

Puteți găsi mai multe informații la: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus