AI-baserat kunskapsarbete: djup forskning med chatgpt från openaai: Var är fördelarna och gränserna?

Djupforskning: OpenAI öppnar tillgång och ändrar landskapet i kunskapsarbetet

Med den gradvisa öppningen av sin "Deep Research" -funktion har OpenAAI gjort ett anmärkningsvärt steg som har potential att i grunden förändra hur vi känner till kunskap. Det som en gång var reserverat för en exklusiv grupp pro-användare är nu tillgänglig för en bredare publik, inklusive prenumeranter på Chatgpt Plus, Team, Education och Enterprise Plans. Denna utvidgning av åtkomst, om än med månatliga användningsgränser, signalerar inte bara den ökande mognaden för denna teknik, utan också OpenAI: s strategiska ambition, att spela en ledande roll inom det mycket konkurrenskraftiga området inom AI-baserade informationssystem. Steget äger rum vid en tidpunkt då konkurrens med företag som Perplexity, Google, XAI och Microsoft intensifieras, som alla strävar efter att utveckla nästa generation verktyg för kunskapsarbete.

Bakgrund och funktionalitet för djup forskning

Genesis och kärnfunktionalitet

Djup forskning framkom från behovet av att övervinna gränserna för konventionella sökmetoder och att initiera en ny era med att få kunskap. Det designades som en slags "AI-agent" som kan autonomt genomföra komplex, flerstegsforskning. I huvudsak handlar det om att inte bara hitta information, utan också att förstå den, analysera och presentera den i en strukturerad form. Djup forskning använder en mycket utvecklad version av O3 -modellen från OpenAI, som har varit speciellt optimerad för de krävande uppgifterna för webbläsning och dataanalys.

Till skillnad från de traditionella chattbotlägena, såsom de som används i GPT-4O, är djup forskning utformad för att fungera under en längre tidsperiod mellan fem och trettio minuter per begäran. Under denna tid söker det systematiskt på hundratals onlinekällor, extraherade relevant information, tolkar dess betydelse i samband med frågan som ställs och syntetiserar resultaten i en sammanhängande rapport. Denna process går långt utöver den enkla tillgången till sökresultaten; Det inkluderar en aktiv undersökning av materialet som hittades, identifiering av mönster, motsägelser och relevanta anslutningar.

Teknologiska stiftelser

Prestandan för djup forskning är baserad på en kombination av olika avancerade AI -tekniker. En central aspekt är "resonemanget", det vill säga förmågan att dra logiska slutsatser och förstå komplexa fakta. Detta gör det möjligt för systemet att utveckla och anpassa sökstrategier oberoende, att kritiskt utvärdera källor och bedöma relevansen av information i samband med respektive fråga.

Dessutom kan djup forskning utföra Python -kod, som öppnar dörren för direkt dataanalys. Denna förmåga är särskilt värdefull när det gäller att bearbeta stora dataposter, genomföra statistiska analyser eller göra komplexa beräkningar. En annan viktig byggsten är förmågan att bearbeta anpassade filer. Användare kan tillhandahålla systemdokument, tabeller eller andra filformat som sedan kan inkluderas i forskningen. Detta gör det möjligt för till exempel att integrera interna rapporter, forskningsdata eller specifik dokumentation i analysen och därmed utöka forskningens sammanhang.

En avgörande skillnad i tidigare modeller finns i träningsmetoden. Djup forskning utbildades av "förstärkningsinlärning", varigenom fokus var på verkliga uppgifter som kräver webbläsare och verktygsanvändning. Detta tillvägagångssätt skiljer sig grundläggande från den rent textbaserade träningsmetoden, som var vanligt i många tidigare språkmodeller. Genom utbildning av verkliga forskningsuppgifter har djup forskning lärt sig att hantera det dynamiska och ofta ostrukturerade informationsutrymmet på internet.

Utökad åtkomst och användarvillkor

Nya användargrupper och flisgränser

Utvidgningen av tillgången till djup forskning till bredare användargrupper markerar ett betydande steg i demokratiseringen av denna teknik. Ursprungligen tillgängligt exklusivt för Pro -användare med ett månadsabonnemang på $ 200, Access utvidgades till följande användargrupper den 25 februari 2025:

Plus användare ($ 20/månad)

10 djupa granskningsfrågor per månad. Detta gör det möjligt för en bred krets av användare att uppleva de grundläggande fördelarna med djupforskning utan att behöva bära de höga kostnaderna för ett pro -prenumeration.

Team/Enterprise/Education

10 frågor per användare och månad. Denna förordning syftar till att ge organisationer och utbildningsinstitutioner tillgång och att främja samarbetet med djup forskning i team.

Pro -användare

Öka den månatliga avböjningen av 100 till 120 frågor. För kraftanvändare som regelbundet genomför omfattande forskning är detta en välkommen kapacitetsökning.

Resurs -intensiv behandling: Balansen mellan precision och effektivitet

Dessa överförda användningsgränser återspeglar resursintensiteten för djup forskning. Varje fråga är förknippad med betydande datorkostnader, eftersom modellen fungerar autonomt i upp till 30 minuter, utvecklar sökstrategier, utvärderar källor och trianentresultat. Begränsningen av frågorna tjänar således till att effektivt hantera systemresurser och att säkerställa konsekvent hög servicekvalitet för alla användare.

Tekniska förbättringar under utvidgningen

Parallellt med utvidgningen av användargruppen implementerades också tekniska förbättringar, vilket ytterligare ökar funktionaliteten och användarvänligheten för djup forskning:

1. Inbäddade bilder med citat

Visuellt innehåll från webbkällor är nu integrerat direkt i rapporterna och förses med motsvarande källor. Detta berikar rapporterna för visuell information och underlättar förståelsen för komplexa fakta, särskilt inom områden som vetenskap, teknik eller design.

2. Förbättrad dokumentanalys

Djup forskning har nu en ännu bättre förståelse för uppladdade filer, särskilt PDF -filer och tabeller. Detta är särskilt fördelaktigt i ämnesspecifika sammanhang där användare ofta arbetar med specialiserade dokument. Den förbättrade analysförmågan gör det möjligt att extrahera information från dessa dokument mer exakt och integrera i forskningsresultaten.

3. Ökad transparens

Varje rapport som skapats av djup forskning innehåller detaljerade källkällor och en sammanfattning av forskningsstegen. Detta ökar förståelsen av forskningsprocessen och gör det möjligt för användare att bättre bedöma resultatens trovärdighet. Öppenhet är en viktig aspekt för att stärka förtroendet för AI-stödd kunskapsarbete och för att främja ansvarsfull användning av denna teknik.

Prestanda och applikationer i praktiken

Benchmark -resultat och jämförelser

Prestandan för djup forskning demonstrerades i olika interna och externa test. I direkta jämförelser med andra modeller, inklusive GPT-4O och Claude 3.5, överskred djup forskning dem tydligt i olika riktmärken:

Mänsklighetens sista tentamen (CAIS/Scale AI)

I detta krävande riktmärke, som testar den allmänna kunskapen och problemlösningsförmågan hos AI-system, uppnådde djup forskning en noggrannhet på 26,6 %. Som jämförelse: GPT-4O och Claude 3.5 uppnådde endast 9 %. Detta resultat understryker djup forskningens överlägsna förmåga att förstå komplexa frågor och ge exakta svar.

Gaia -riktmärke

I GAIA -riktmärket, som testar AI -systemens förmåga att svara på frågor inom olika kunskapsområden, tog djup forskning ledningen i 43 av 50 arbetskategorier. Detta visar den breda användbarheten och hög prestanda för djup forskning inom olika domäner.

Omprogrammeringsforskning

I en specifik applikation inom biomedicinsk forskning användes djup forskning framgångsrikt för att analysera över 200 studier om cellprogrammering på mindre än 30 minuter. Denna uppgift, som traditionellt använde dagar eller till och med veckor, kunde behärskas på kortast möjliga tid genom att använda djup forskning. Detta illustrerar teknikens enorma potential att påskynda forskningsprocesser.

Tävlingslandskap och strategisk positionering

Konkurrerande lösningar och unika försäljningsställen

OpenAI positionerar medvetet djup forskning som svar på den växande konkurrensen inom området AI-baserat kunskapsarbete. Det finns olika alternativa lösningar på marknaden som erbjuder liknande funktionaliteter, men skiljer sig åt i vissa aspekter:

Google Deep Research

Integrerad i Gemini Advanced (även tillgängligt för $ 20/månad). Med Gemini Advanced erbjuder Google en jämförbar lösning som också förlitar sig på djupa forskningsfunktioner. Konkurrensen mellan OpenAAI och Google driver innovation inom detta område och leder till en stadig förbättring av den tillgängliga teknologierna.

XAI Deepsearch

Exklusivt för Grok -användare (från $ 8/månad). XAI, företaget till Elon Musk, erbjuder ytterligare ett alternativ med DeepSearch, som är bundet till GROK -prenumerationen. Detta visar att olika aktörer på AI -marknaden bedriver olika strategier för att positionera och marknadsföra sin teknik.

Microsoft tänker djupare

Finns gratis, men utan webblowing -funktionalitet. Med Think djupare erbjuder Microsoft en gratis lösning, som är begränsad i sin funktionalitet eftersom den inte kan komma åt Internet. Detta gör det klart att förmågan till webbbråk är en avgörande distinktionsfunktion för djupa forskningsverktyg.

En betydande skillnad mellan de olika lösningarna ligger i "agentförmågan". Medan Microsofts tänkande är djupare är begränsad till statiska dataposter, kan systemen för OpenAI och Google undersöka oberoende på webben och dynamiskt få tillgång till ny information. Denna förmåga att skapa autonom information och bearbetning är en central fördel med djup forskning och skiljer den från enklare sökverktyg.

Perplexity Deep Research

Perplexity Deep Research presenterar sig som en gratis, AI-baserad forskningsplattform, som gör det möjligt för användare att snabbt och interaktiv tillgång till omfattande, nuvarande informationskällor. I motsats till konventionella sökverktyg fäster förvirring särskild vikt vid den transparenta presentationen av källor och förmågan att svara på komplexa frågor på ett sammanhangsrelaterat sätt. Genom att använda avancerade algoritmer lyckas plattformen extrahera dynamiskt relevant data från webben och täcka användarens informationsbehov i realtid. Denna kombination av autonom webbforskning och exakt bearbetning av resultat gör förvirring djup forskning till ett attraktivt instrument - särskilt för användare som också uppskattar välgrundad och begriplig information. Dessutom möjliggör plattformens interaktiva karaktär att uppföljas -frågor direkt i dialogen och därmed stödja en iterativ forskningsprocess.

Ekonomiska konsekvenser och marknadsstrategi

Prisdifferentieringen av OpenAI, med ett plus-prenumeration för $ 20 och ett Pro-prenumeration för $ 200, är ​​ett strategiskt drag för att hantera både breda användargrupper och för att binda högpresterande användare. Det billigare plus -alternativet gör det möjligt för en stor publik att lära känna och använda fördelarna med djup forskning, medan Pro -prenumerationen är skräddarsydd för professionella användare som behöver omfattande forskning och behöver utökade funktionaliteter.

Analytiker som Paul Schell från ABI Research ser denna utveckling en tydlig trend mot "Demokratiserande agent -baserad AI". Den bredare tillgängligheten av djup forskning och liknande tekniker har potential att grundläggande förändra kunskapsarbete och öppna nya möjligheter för företag och individer. Samtidigt innehåller denna utveckling också störande effekter för traditionella kunskapsarbetare, vars uppgifter i allt högre grad kan tas över av AI -system. Förmågan att effektivt arbeta med AI-stödda verktyg och kritiskt utvärdera deras resultat kommer att vara en viktig kompetens för kunskapsarbetare i framtiden.

Säkerhet och riskhantering

Hallucinationshastigheter och mottaglighet för fel

Trots djup forskningens imponerande prestanda är det viktigt att ta hänsyn till gränserna och potentiella riskerna för denna teknik. Openai medger själv att djup forskning kan dra felaktiga slutsatser i 3–5 % av fallen eller inte korrekt utvärdera myndighetskällor. Dessa "hallucinationer" eller fel kan ha olika orsaker, till exempel brister i träningsdatauppsättningen, algoritmiska svagheter eller den inneboende komplexiteten i den information som ska behandlas.

En intern vitbok från OpenAI varnar särskilt för följande potentiella felkällor:

Felaktig tolkning av regleringsriktlinjerna

Djup forskning kan ha svårt att tolka och tillämpa komplexa lagar, förordningar eller riktlinjer för efterlevnad. Detta kan vara särskilt problematiskt i mycket reglerade branscher som finansiering eller sjukvård.

Otillräcklig skillnad mellan fakta och rykten

I det dynamiska informationsrummet på Internet är det ofta svårt att skilja mellan säkra fakta och obekräftade rykten eller åsikter om åsikter. I vissa fall kan djup forskning ha svårt att göra denna distinktion pålitligt och eventuellt felaktig eller vilseledande information i sina rapporter.

Gränser i osäkerhetskommunikation

AI -system har ofta svårt att kommunicera osäkerheter och sannolikheter i sina uttalanden. I vissa fall kan djup forskning ge intrycket att dess resultat är helt säkra och felfria, även om detta inte alltid är fallet i verkligheten.

Säkerhetsåtgärder och kvalitetssäkring

För att minimera riskerna och säkerställa säkerheten för djup forskning har OpenAI vidtagit olika åtgärder:

1. Röda teaming -kampanjer

Externa säkerhetsexperter och "röda team" fick i uppdrag att söka efter svagheter och potentiellt missbruk i djup forskning. Dessa tester inkluderade 12 olika riskkategorier, inklusive dataskydd, distribution av farlig rådgivning, diskriminering och manipulation. Resultaten av dessa kampanjer hjälpte OpenAI att identifiera sårbarheter och för att förbättra säkerhetsåtgärderna.

2. Automatiserade utvärderingar

OpenAI förlitar sig på automatiserade utvärderingssystem för att kontinuerligt övervaka kvaliteten och säkerheten för djup forskning. Enligt deras egen information uppnår dessa system en noggrannhet på 93 % vid upptäckten av oönskat innehåll, såsom haträtt, propaganda eller skadlig information.

3. Sandboxning

Python -kod inom djup forskning utförs i isolerade "sandlåda" -miljöer. Detta förhindrar potentiellt skadlig kodåtkomst till det övergripande systemet eller orsakar oönskade biverkningar. Sandboxning är en vanlig säkerhetsteknik för att minimera risken för skadlig programvara eller kompromissa med system.

Framtida utveckling och öppna frågor

Planerade funktioner och tillägg

OpenAAI har redan meddelat att djup forskning kommer att utvecklas vidare under de kommande månaderna och utvidgas till att omfatta nya funktioner. Följande tillägg planeras för andra kvartalet 2025:

Multimodala rapporter

Integrationen av datavisualiseringar och genererade bilder i rapporterna från djup forskning. Detta är avsett att ytterligare öka redovisningen och meningsfullheten i rapporterna och göra det möjligt för användare att spela in komplex information med en överblick.

API -åtkomst

Tillhandahållande av ett programmeringsgränssnitt (API) för utvalda företagspartners. Detta skulle göra det möjligt för företag att integrera djup forskning direkt i sina egna system och applikationer och anpassa tekniken för specifika applikationer. OpenAI betonar emellertid att API -godkännandet endast kommer att äga rum så snart "övertalningsriskerna" har blivit tillräckligt klargjorda. Detta indikerar att OpenAI tar de potentiella riskerna med djup forskning, särskilt när det gäller manipulation och desinformation, mycket allvarligt.

Dynamiska deflagengränser

Införandet av användningsberoende skalning för team. Detta kan innebära att team som djup forskning använder intensivt kan få mer flexibla deflagen -simiter eller lägga till ytterligare kapacitet. En dynamisk anpassning av användningsgränserna skulle göra det lättare att integrera djup forskning i deras arbetsprocesser.

Oförklarliga utmaningar och forskningsbehov

Trots de imponerande framstegen finns det fortfarande öppna frågor och utmaningar relaterade till djup forskning och AI-baserade kunskapsarbete i allmänhet. Kritiker ifrågasätter till exempel om de nuvarande citationsmekanismerna uppfyller vetenskapliga standarder. En fallstudie från den vetenskapliga litteraturanalysen visar att djup forskning korrekt citerade relevanta studier i analysen av OCT4 -proteinmodifieringar i 87 % av fallen, men uppstod föråldrade eller irrelevanta källor i 13 % av fallen. Detta exempel gör det klart att kvalitetssäkring och den kritiska utvärderingen av resultaten från AI -system måste fortsätta spela en viktig roll.

Frågan förblir också öppen hur den bredare tillgängligheten av djup forskning kommer att påverka arbetsarbetsvärlden och kunskapsarbetarnas roll. Kommer djup forskning faktiskt att omvandla "varje vecka på några minuter", som Kevin för att den förutspår? Eller kommer det att visa sig vara ett annat AI -verktyg med begränsade praktiska fördelar? Svaret på dessa frågor beror väsentligt på hur företag och individer anpassar denna teknik och integrerar dem i sina arbetsprocesser. Det är emellertid säkert att eraen av agentbaserad forskning har startat och hur vi vet kunskap kommer i grunden att förändras.

En vändpunkt i AI-baserat kunskapsarbete

Öppningen av djup forskning för en bredare publik markerar en vändpunkt i AI-baserat kunskapsarbete. Verktyget erbjuder forskare, analytiker och kunskapsarbetare inom olika områden med enastående effektivitetsvinster och nya möjligheter att få kunskap. Samtidigt kvarstår viktiga frågor om kvalitetssäkring, etiskt ansvar och effekterna på arbetsvärlden. Beslutet från OpenAAI, djup forskning från initialt att inte erbjuda via ett API, understryker företagets noggrant hanterade med potentiella missbruksrisker och behovet av att utveckla tekniken ansvarsfullt. För organisationer blir integrationen av sådana verktyg alltmer en konkurrenskraftig faktor, förutsatt att de utvecklar de nödvändiga färdigheterna för den kritiska utvärderingen av resultaten och för att använda denna teknik. De närmaste månaderna och åren kommer att visa om djup forskning faktiskt har potential att grundläggande omvandla kunskapsarbete och initiera en ny era av AI-baserad kunskapsförvärv.

AI & XR-3D-Rendering Machine: Fem gånger expertis från Xpert.Digital i ett omfattande servicepaket, FoU XR, PR & SEM-IMAGE: Xpert.Digital

Xpert.Digital har djup kunskap i olika branscher. Detta gör att vi kan utveckla skräddarsydda strategier som är anpassade efter kraven och utmaningarna för ditt specifika marknadssegment. Genom att kontinuerligt analysera marknadstrender och bedriva branschutveckling kan vi agera med framsyn och erbjuda innovativa lösningar. Med kombinationen av erfarenhet och kunskap genererar vi mervärde och ger våra kunder en avgörande konkurrensfördel.

Mer om detta här:

• Använd 5 -Fold -kompetensen hos Xpert.digital i ett paket - från 500 €/månad

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ skapande eller omjustering av den digitala strategin och digitaliseringen

☑ Expansion och optimering av de internationella försäljningsprocesserna

☑ Globala och digitala B2B -handelsplattformar

☑ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Jag hjälper dig gärna som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret nedan eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) .

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

Xpert.Digital är ett nav för bransch med fokus, digitalisering, maskinteknik, logistik/intralogistik och fotovoltaik.

Med vår 360 ° affärsutvecklingslösning stöder vi välkända företag från ny verksamhet till efter försäljning.

Marknadsintelligens, smarketing, marknadsföringsautomation, innehållsutveckling, PR, postkampanjer, personliga sociala medier och blyomsorg är en del av våra digitala verktyg.

Du kan hitta mer på: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus