Работа по знаниям на основе искусственного интеллекта: глубокие исследования с CHATGPT от Openaai: где преимущества и ограничения?

Глубина исследования: Openai открывает доступ и меняет ландшафт работы знаний

С постепенным открытием его функции «глубокие исследования» Openaai сделал замечательный шаг, который может принципиально изменить способ, которым мы знаем знания. То, что когда-то было зарезервировано для эксклюзивной группы Pro-Users, теперь доступно для более широкой аудитории, включая подписчиков Chatgpt Plus, команды, образования и предприятия. Это расширение доступа, хотя и с ежемесячными пределами использования, сигнализирует не только о растущей зрелости этой технологии, но и стратегическим амбициям OpenAI, чтобы сыграть ведущую роль в высококонкурентной области информационных систем на основе искусственного интеллекта. Шаг происходит в то время, когда конкуренция с такими компаниями, как «Стушение, Google», «XAI» и «Microsoft» усиливается, и все это стремится разработать следующее поколение инструментов для работы знаний.

Фон и функциональность глубоких исследований

Бытие и основная функциональность

Глубокие исследования появились из -за необходимости преодоления пределов традиционных методов поиска и инициировать новую эру получения знаний. Он был разработан как своего рода «агент ИИ», который способен автономно проводить сложные многоэтапные исследования. По сути, речь идет не только о поиске информации, но и для того, чтобы понять ее, анализировать и представить ее в структурированной форме. Deep Research использует высокоэффективную версию модели O3 от OpenAI, которая была специально оптимизирована для требовательных задач просмотра веб -страниц и анализа данных.

В отличие от традиционных режимов чата, таких как те, которые используются в GPT-4O, Deep Research предназначено для работы в течение более длительного периода времени от пяти до тридцати минут на запрос. В течение этого времени он систематически ищет сотни онлайн -источников, извлекает соответствующую информацию, интерпретирует свою важность в контексте задаваемого вопроса и синтезирует результаты в согласованный отчет. Этот процесс выходит далеко за рамки простого доступа к результатам поиска; Он включает в себя активное изучение обнаруженного материала, идентификацию закономерности, противоречий и соответствующих связей.

Технологические основы

Производительность глубоких исследований основана на комбинации различных передовых технологий ИИ. Центральным аспектом является «рассуждение», то есть способность делать логические выводы и понимать сложные факты. Это позволяет системе самостоятельно разрабатывать и адаптировать стратегии поиска, критически оценить источники и оценить актуальность информации в контексте соответствующего вопроса.

Кроме того, Deep Research может выполнять код Python, который открывает дверь для прямого анализа данных. Эта способность особенно ценна, когда дело доходит до обработки больших записей данных, проведения статистического анализа или создания сложных расчетов. Другим важным строительным блоком является возможность обрабатывать пользовательские файлы. Пользователи могут предоставить системные документы, таблицы или другие форматы файлов, которые затем могут быть включены в исследование. Это позволяет, например, интегрировать внутренние отчеты, данные исследований или конкретную документацию в анализ и, следовательно, расширить контекст исследований.

Решающая разница в предыдущих моделях заключается в подходе к обучению. Глубокие исследования были обучены «обучением подкрепления», в результате чего основное внимание уделялось реальным задачам, которые требуют браузера и использования инструментов. Этот подход принципиально отличается от чисто текстового метода обучения, который был распространен во многих предыдущих языковых моделях. Благодаря обучению реальных исследований, глубокие исследования научились эффективно справляться с динамичным и часто неструктурированным информационным пространством в Интернете.

Расширенный доступ и условия использования

Новые группы пользователей и ограничения скопления

Расширение доступа к глубоким исследованиям к более широким группам пользователей отмечает значительный шаг в демократизации этой технологии. Первоначально доступен исключительно для пользователей Pro с ежемесячной подпиской на 200 долларов, доступ был расширен до следующих групп пользователей 25 февраля 2025 года:

Плюс пользователи (20 долларов в месяц)

10 глубоких запросов обзора в месяц. Это позволяет широкому кругу пользователей испытывать основные преимущества исследований глубины без необходимости нести высокие затраты на подписку PRO.

Команда/предприятие/образование

10 запросов на пользователя и месяц. Это регулирование направлено на то, чтобы предоставить организациям и образовательным учреждениям доступ и содействие совместному использованию глубоких исследований в командах.

Pro User

Увеличение ежемесячного отклонения от 100 до 120 запросов. Для энергетических пользователей, которые регулярно проводят обширные исследования, это долгожданное увеличение числа.

Ресурс -интенсивная обработка: баланс между точностью и эффективностью

Эти ошеломленные пределы использования отражают интенсивность ресурсов глубоких исследований. Каждый запрос связан со значительными расходами на вычислительные средства, поскольку модель работает автономно на срок до 30 минут, разрабатывает стратегии поиска, оценивает результаты источников и тририанцев. Таким образом, ограничение запросов служит для эффективного управления системными ресурсами и обеспечения неизменно высокого качества обслуживания для всех пользователей.

Технические улучшения в ходе расширения

Параллельно с расширением группы пользователей были также реализованы технические улучшения, что дополнительно увеличивает функциональность и пользовательское дружелюбие глубоких исследований:

1. Встроенные изображения с цитатами

Визуальный контент из веб -источников в настоящее время интегрируется непосредственно в отчеты и предоставляется с соответствующими источниками. Это обогащает отчеты для визуальной информации и облегчает понимание сложных фактов, особенно в таких областях, как наука, технология или дизайн.

2. Улучшенный анализ документов

Deep Research теперь имеет еще лучшее понимание загруженных файлов, особенно PDF и таблиц. Это особенно выгодно в конкретных условиях контекстов, в которых пользователи часто работают со специализированными документами. Улучшенная способность анализа позволяет более точно извлекать информацию из этих документов и интегрироваться в результаты исследований.

3. Повышенная прозрачность

Каждый отчет, созданный глубокими исследованиями, содержит подробные источники источника и краткое изложение выполненных этапов исследования. Это увеличивает понимание процесса исследования и позволяет пользователям лучше оценить достоверность результатов. Прозрачность является важным аспектом для укрепления доверия к работе с поддержкой AI и для содействия ответственному использованию этой технологии.

Производительность и приложения на практике

Сравнительные результаты и сравнения производительности

Производительность глубоких исследований была продемонстрирована в различных внутренних и внешних тестах. В прямом сравнении с другими моделями, включая GPT-4O и Claude 3.5, глубокие исследования явно превзошли их в различных критериях:

Последний экзамен человечества (CAIS/Scale AI)

В этом требовающем эталоне, который проверяет общие знания и навыки решения проблем систем ИИ, глубокие исследования достигли точности 26,6 %. Для сравнения: GPT-4O и Claude 3,5 достигли всего 9 %. Этот результат подчеркивает превосходную способность Deep Research понимать сложные вопросы и давать точные ответы.

GAIA BECTAMMARK

В Bender Gaia, который проверяет способность систем ИИ отвечать на вопросы в различных областях знаний, глубокие исследования взяли на себя лидерство в 43 из 50 категорий задач. Это демонстрирует широкую применимость и высокую производительность глубоких исследований в разных областях.

Перепрограммирование исследований

В конкретном применении в области биомедицинских исследований глубокие исследования были успешно использованы для анализа более 200 исследований перепрограммирования клеток менее чем за 30 минут. Эта задача, которая традиционно использовалась дни или даже недели, может быть освоена в кратчайшие сроки с использованием глубоких исследований. Это иллюстрирует огромный потенциал технологии для ускорения исследований.

Конкуренция ландшафт и стратегическое позиционирование

Конкурирующие решения и уникальные точки продаж

Openai намеренно позиционирует глубокие исследования в ответ на растущую конкуренцию в области работы на основе искусственного интеллекта. На рынке существуют различные альтернативные решения, которые предлагают аналогичные функциональные возможности, но различаются по определенным аспектам:

Глубокие исследования Google

Интегрирован в Gemini Advanced (также доступен за 20 долларов в месяц). Благодаря Gemini Advanced Google предлагает сопоставимое решение, которое также опирается на глубокие функции исследований. Конкуренция между Openaai и Google способствует инновациям в этой области и приводит к постоянному улучшению доступных технологий.

Xai DeepSearch

Исключительно для пользователей Grok (от 8 долларов в месяц). Xai, компания Elon Musk, предлагает дополнительную альтернативу с DeepSearch, которая связана с подпиской Grok. Это показывает, что различные субъекты на рынке искусственного интеллекта используют различные стратегии для позиционирования и продажи своих технологий.

Microsoft думает глубже

Доступно бесплатно, но без функциональности веб -мошенничества. Придумывая глубже, Microsoft предлагает бесплатное решение, которое ограничено своим функциональностью, поскольку она не может получить доступ к Интернету. Это дает понять, что способность к веб -мошенникам является решающей функцией различия для глубоких инструментов исследования.

Значительная разница между различными решениями заключается в «способности агента». В то время как мышление Microsoft более глубоко ограничено статическими записями данных, системы Openai и Google могут самостоятельно исследовать в Интернете и динамически получить доступ к новой информации. Эта способность создавать автономную информацию и обработку является центральным преимуществом глубоких исследований и отличает ее от более простых инструментов поиска.

Смущение глубокое исследование

Debplexity Deep Research представляет собой бесплатную исследовательскую платформу на основе искусственного интеллекта, которая позволяет пользователям быстро и интерактивный доступ к обширным, текущим источникам информации. В отличие от обычных инструментов поиска, недоумение придает особое значение прозрачному представлению источников и способности отвечать на сложные вопросы в контекстном порядке. Используя расширенные алгоритмы, платформу удается извлечь динамически релевантные данные из Интернета и для освещения информации пользователя в режиме реального времени. Эта комбинация автономных веб -исследований и точной обработки результатов делает недоумение глубоким исследованиям привлекательным инструментом, особенно для пользователей, которые также ценят хорошо обоснованную и понятную информацию. Кроме того, интерактивный характер платформы позволяет разъяснять вопросы последующих вопросов непосредственно в диалоговом окне и, таким образом, поддерживать итеративный процесс исследования.

Экономические последствия и рыночная стратегия

Дифференциация цен на OpenAI с подпиской Plus за 20 долларов и подписка на Pro за 200 долларов, является стратегическим шагом для решения как широких групп пользователей, так и для привязки высокопроизводительных пользователей. Более доступный плюс вариант позволяет большой аудитории узнать и использовать преимущества глубоких исследований, в то время как Pro подписка предназначена для профессиональных пользователей, которым нужны обширные исследования и нуждаются в расширенных функциях.

Аналитики, такие как Пол Шелл из Abi Research, видят в этом развитии явную тенденцию к «ИИ на основе демократизирующего агента». Более широкая доступность глубоких исследований и аналогичных технологий имеет потенциал для принципиального изменения работы в знаниях и открыть новые возможности для компаний и частных лиц. В то же время это развитие также содержит разрушительные последствия для традиционных работников знаний, чьи задачи могут быть все чаще охватываемые системы ИИ. Способность эффективно работать с инструментами, поддерживаемыми ИИ и критически оценивать их результаты, станет ключевой компетенцией для работников знаний в будущем.

Управление безопасностью и рисками

Показатели галлюцинации и восприимчивость к ошибкам

Несмотря на впечатляющие результаты Deep Research, важно учитывать ограничения и потенциальные риски этой технологии. Сама Openai признает, что глубокие исследования могут сделать неправильные выводы в 3–5 % случаев или неправильно оценивать источники власти. Эти «галлюцинации» или ошибки могут иметь разные причины, например, недостатки в наборе учебных данных, алгоритмические слабости или неотъемлемая сложность обработки информации.

Внутренняя белая статья от Openai особенно предупреждает о следующих потенциальных источниках ошибки:

Неправильное толкование регулирующих руководящих принципов

Глубокие исследования могут испытывать трудности с интерпретацией и применением сложных законов, правил или руководящих принципов соответствия. Это может быть особенно проблематичным в высокорегулируемых отраслях, таких как финансы или здравоохранение.

Неадекватное различие между фактами и слухами

В динамичной информационной комнате Интернета часто трудно различить безопасные факты и неподтвержденные слухи или выражения мнения. В некоторых случаях глубокие исследования могут испытывать трудности с тем, что это различие надежно и, возможно, неверной или вводящей в заблуждение информации в его отчетах.

Ограничения в связи с неопределенностью

Системы ИИ часто испытывают трудности с передачей неопределенности и вероятностей в своих заявлениях. В некоторых случаях глубокие исследования могут создать впечатление, что его результаты абсолютно безопасны и безупречны, хотя это не всегда так.

Меры безопасности и обеспечение качества

Чтобы свести к минимуму риски и обеспечить безопасность глубоких исследований, OpenAI принял различные меры:

1. Красные командные кампании

Эксперты по внешней безопасности и «красные команды» были поручены искать слабости и потенциальное злоупотребление в глубоких исследованиях. Эти тесты включали в себя 12 различных категорий риска, включая защиту данных, распределение опасных консультаций, дискриминации и манипуляции. Результаты этих кампаний помогли OpenAI выявить уязвимости и улучшить меры предосторожности.

2. Автоматизированные оценки

OpenAI полагается на автоматизированные системы оценки, чтобы постоянно контролировать качество и безопасность глубоких исследований. Согласно их собственной информации, эти системы достигают точности 93 % в обнаружении нежелательного контента, такого как выступления ненависти, пропаганда или вредная информация.

3. песочница

Код Python в глубоких исследованиях проводится в изолированных средах «песочницы». Это предотвращает потенциально вредный доступ к коду к общей системе или вызывает нежелательные побочные эффекты. Песочница является общей техникой безопасности, чтобы минимизировать риск вредоносного ПО или компромисса системы.

Будущие события и открытые вопросы

Запланированные функции и расширения

Openaai уже объявила, что глубокие исследования будут разработаны в ближайшие месяцы и расширены и включают новые функции. Следующие расширения запланированы на второй квартал 2025 года:

Мультимодальные отчеты

Интеграция визуализаций данных и сгенерировала изображения в отчеты из глубоких исследований. Это предназначено для дальнейшего увеличения разборчивости и значимости отчетов и позволить пользователям с первого взгляда записывать сложную информацию.

API доступ

Предоставление интерфейса программирования (API) для выбранных предприятий партнеров. Это позволит компаниям интегрировать глубокие исследования непосредственно в свои собственные системы и приложения и адаптировать технологию для конкретных приложений. Тем не менее, OpenAI подчеркивает, что одобрение API будет проходить только после того, как «риски убеждения» будут достаточно разъяснены. Это указывает на то, что OpenAI относится к потенциальным рискам глубоких исследований, особенно в отношении манипуляций и дезинформации, очень серьезно.

Динамические пределы дефроза

Внедрение использования -зависимого масштабирования для команд. Это может означать, что команды, которые интенсивно используют глубокие исследования, могут получать более гибкие симулы дефальга или добавлять дополнительные возможности. Динамическая адаптация лимитов использования облегчит интеграцию глубоких исследований в их рабочие процессы.

Необъяснимые проблемы и потребности в исследованиях

Несмотря на впечатляющий прогресс, все еще существуют открытые вопросы и проблемы, связанные с глубокими исследованиями и работой на основе искусственного интеллекта в целом. Критики, например, спрашивают, соответствуют ли текущие механизмы цитирования научные стандарты. Тематическое исследование из научного литературного анализа показывает, что глубокие исследования правильно приведены соответствующими исследованиями в анализе модификаций белка OCT4 в 87 % случаев, но понесли устаревшие или не относящиеся к делу источники в 13 % случаев. Этот пример дает понять, что обеспечение качества и критическая оценка результатов систем ИИ должны продолжать играть важную роль.

Вопрос также остается открытым, как более широкая доступность глубоких исследований повлияет на мир труда и роль работников знаний. Будет ли глубокие исследования на самом деле преобразовать «еженедельную работу за считанные минуты», как Кевин, потому что это предсказывает? Или это окажется еще один инструмент ИИ с ограниченными практическими преимуществами? Ответ на эти вопросы будет значительно зависеть от того, как компании и отдельные лица адаптируют эту технологию и интегрируют их в свои рабочие процессы. Тем не менее, несомненно, что началась эра исследований на основе агента и то, как мы знаем, что знания принципиально изменятся.

Поворотный момент в работе на основе искусственного интеллекта

Открытие глубоких исследований для более широкой аудитории знаменует собой поворотный момент в работе на основе искусственного интеллекта. Этот инструмент предлагает исследователям, аналитикам и работникам знаний в различных областях беспрецедентного повышения эффективности и новых возможностей для получения знаний. В то же время остаются важные вопросы о обеспечении качества, этической ответственности и влиянии на мир труда. Решение Openaai, Deep Research, изначально не предлагать через API, подчеркивает тщательно обработанную компанией с потенциальными рисками злоупотреблений и необходимостью ответственного разработки технологии. Для организаций интеграция таких инструментов все больше становится конкурентным фактором, при условии, что они разрабатывают необходимые навыки для критической оценки результатов и для использования этой технологии. Следующие несколько месяцев и лет покажут, действительно ли Deep Research действительно потенциально преобразовать работу по знаниям и инициировать новую эру приобретения знаний на основе искусственного интеллекта.

Xpert.Digital обладает глубокими знаниями различных отраслей. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, которые точно соответствуют требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Постоянно анализируя тенденции рынка и следя за развитием отрасли, мы можем действовать дальновидно и предлагать инновационные решения. Благодаря сочетанию опыта и знаний мы создаем добавленную стоимость и даем нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Подробнее об этом здесь:

• Используйте 5-кратный опыт Xpert.Digital в одном пакете — всего от 500 евро в месяц

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса

 

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

 

 

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus