Робота з знаннями на основі AI: глибокі дослідження з чатгптом від OpenAai: Де є переваги та обмеження?

Дослідження глибини: OpenAI відкриває доступ та змінює ландшафт знань

З поступовим відкриттям своєї функції "глибокого дослідження", Openaai зробив неабиякий крок, який має потенціал, щоб кардинально змінити спосіб знання. Те, що колись було зарезервовано для ексклюзивної групи професійних користувачів, тепер доступне для широкої аудиторії, включаючи абоненти Chatgpt Plus, Team, Education та Enterprise Plans. Це розширення доступу, хоча і щомісяця лімітів використання, сигналізує не лише про зростаючу зрілість цієї технології, але й стратегічні амбіції OpenAI, відігравати провідну роль у висококонкурентній галузі інформаційних систем на основі ШІ. Крок відбувається в той час, коли конкуренція з такими компаніями, як здивування, Google, XAI та Microsoft посилюються, і всі вони прагнуть розробити наступне покоління інструментів для роботи знань.

Передумови та функціональність глибоких досліджень

Буття та основна функціональність

Глибокі дослідження виникли з необхідності подолати межі звичайних методів пошуку та ініціювання нової ери отримання знань. Він був розроблений як своєрідний "агент AI", який здатний автономно проводити складні багатоступеневі дослідження. По суті, мова йде про не лише пошук інформації, але й зрозуміти її, проаналізувати та представити її у структурованій формі. Deep Research використовує високорозвинену версію моделі O3 від OpenAI, яка була спеціально оптимізована для вимогливих завдань веб -перегляду та аналізу даних.

На відміну від традиційних режимів бота чату, таких як ті, що використовуються в GPT-4O, глибокі дослідження розроблені для роботи протягом більш тривалого періоду часу між п'яти до тридцяти хвилин на запит. За цей час він систематично шукає сотні джерел в Інтернеті, витягуючи відповідну інформацію, інтерпретує його важливість у контексті заданого питання та синтезує результати у узгодженому звіті. Цей процес виходить далеко за рамки простого доступу результатів пошуку; Він включає в себе активне вивчення знайденого матеріалу, ідентифікації закономірностей, суперечностей та відповідних зв’язків.

Технологічні основи

Продуктивність глибоких досліджень базується на поєднанні різних передових технологій AI. Центральним аспектом є "міркування", тобто здатність робити логічні висновки та розуміти складні факти. Це дозволяє системі розробляти та адаптувати стратегії пошуку незалежно, критично оцінювати джерела та оцінювати актуальність інформації в контексті відповідного питання.

Крім того, глибокі дослідження здатні здійснити код Python, який відкриває двері для прямого аналізу даних. Ця здатність є особливо цінною, коли мова йде про обробку великих записів даних, проведення статистичних аналізів або складання складних розрахунків. Ще одним важливим будівельним блоком є ​​можливість обробляти власні файли. Користувачі можуть надати системи, таблиці або інші формати файлів, які потім можуть бути включені до дослідження. Це дозволяє, наприклад, інтегрувати внутрішні звіти, дані досліджень або конкретну документацію в аналіз і, таким чином, розширити контекст досліджень.

Вирішальна різниця в попередніх моделях полягає в навчальному підході. Глибокі дослідження були підготовлені "підкріпленням", завдяки чому увага була зосереджена на реальних завданнях, які потребують браузера та використання інструментів. Цей підхід принципово відрізняється від суто -текстового методу навчання, який був поширеним у багатьох попередніх мовних моделях. Завдяки навчанню реальних дослідницьких завдань, Deep Research навчилися ефективно займатися динамічним та часто неструктурованим інформаційним простором Інтернету.

Розширений доступ та умови використання

Нові групи користувачів та обмеження чіпів

Розширення доступу до глибоких досліджень до більш широких груп користувачів означає значний крок у демократизації цієї технології. Спочатку доступний виключно для Pro користувачів із щомісячною підпискою в розмірі 200 доларів, Access було розширено до наступних груп користувачів 25 лютого 2025 року:

Плюс користувачі (20 доларів на місяць)

10 глибоких оглядових запитів на місяць. Це дає змогу широкому колу користувачів відчувати основні переваги досліджень глибини без необхідності нести високі витрати на передплату Pro.

Команда/підприємство/освіта

10 запитів на користувача та місяця. Цей регламент має на меті забезпечити доступ до організацій та навчальних закладів та сприяти спільному використанню глибоких досліджень у командах.

Pro користувач

Збільшення щомісячного відхилення від 100 до 120 запитів. Для користувачів електроенергії, які регулярно проводять широкі дослідження, це вітальне збільшення потужностей.

Ресурсна інтенсивна обробка: баланс між точністю та ефективністю

Ці пошкоджені межі використання відображають інтенсивність ресурсів глибоких досліджень. Кожен запит пов'язаний із значними витратами на обчислення, оскільки модель працює автономно до 30 хвилин, розробляє стратегії пошуку, оцінює джерела та результати трианців. Таким чином, обмеження запитів слугує для ефективного управління системними ресурсами та забезпечення стабільно високої якості обслуговування для всіх користувачів.

Технічні вдосконалення в ході розширення

Паралельно розширенню групи користувачів також були впроваджені технічні вдосконалення, які ще більше збільшують функціональність та дружнє використання глибоких досліджень:

1. Вбудовані зображення з цитатами

Візуальний вміст з веб -джерел тепер інтегрується безпосередньо у звіти та надається відповідними джерелами. Це збагачує звіти для візуальної інформації та полегшує розуміння складних фактів, особливо в таких сферах, як наука, технологія чи дизайн.

2. Покращений аналіз документів

Зараз глибокі дослідження мають ще краще розуміння завантажених файлів, особливо PDF та таблиць. Це особливо вигідно в специфічних для предметних контекстів, в яких користувачі часто працюють із спеціалізованими документами. Вдосконалена здатність до аналізу дозволяє більш точніше витягувати інформацію з цих документів та інтегруватися в результати досліджень.

3. Підвищена прозорість

Кожен звіт, створений Deep Research, містить детальні джерела джерела та підсумок проведених дослідницьких етапів. Це збільшує розумність процесу досліджень та дозволяє користувачам краще оцінити достовірність результатів. Прозорість є важливим аспектом для зміцнення довіри до роботи з знаннями, що підтримуються AI, та сприяння відповідальному використанню цієї технології.

Продуктивність та програми на практиці

Результати орієнтиру та порівняння продуктивності

Продуктивність глибоких досліджень була продемонстрована в різних внутрішніх та зовнішніх тестах. У прямому порівнянні з іншими моделями, включаючи GPT-4O та Claude 3.5, глибокі дослідження явно перевищили їх у різних орієнтирах:

Останній іспит людства (CAI/масштаб AI)

У цьому вимогливому орієнтирі, який перевіряє загальні знання та навички вирішення проблем систем AI, глибокі дослідження досягли точності 26,6 %. Для порівняння: GPT-4O та Claude 3,5 досягли лише 9 %. Цей результат підкреслює чудову здатність Deep Research розуміти складні питання та надати точні відповіді.

Еталон Гея

У еталоні Гаї, який перевіряє здатність систем AI відповідати на запитання в різних сферах знань, глибокі дослідження взяли на себе лідерство у 43 з 50 категорій завдань. Це демонструє широку застосовність та високу продуктивність глибоких досліджень у різних областях.

Перепрограмування досліджень

У конкретному застосуванні в галузі біомедичних досліджень глибокі дослідження успішно використовувались для аналізу понад 200 досліджень перепрограмування клітин менше ніж за 30 хвилин. Це завдання, яке традиційно використовувало дні чи навіть тижні, може бути освоєне в найкоротший час, використовуючи глибокі дослідження. Це ілюструє величезний потенціал технології для прискорення дослідницьких процесів.

Конкурс ландшафт та стратегічне позиціонування

Конкуруючі рішення та унікальні точки продажу

OpenAI навмисно позиціонує глибокі дослідження у відповідь на зростаючу конкуренцію в галузі роботи на основі AI. На ринку є різні альтернативні рішення, які пропонують подібні функціональні можливості, але відрізняються певними аспектами:

Google Deep Research

Інтегровані в Gemini Advanced (також доступні за 20 доларів на місяць). За допомогою Gemini Advanced, Google пропонує порівнянне рішення, яке також покладається на глибокі дослідницькі функції. Конкуренція між OpenAai та Google сприяє інноваціям у цій галузі та призводить до постійного вдосконалення доступних технологій.

Xai DeepSearch

Виключно для користувачів Grok (від 8 доларів на місяць). XAI, компанія Elon Musk, пропонує подальшу альтернативу з DeepSearch, яка пов'язана з підпискою Grok. Це свідчить про те, що різні суб'єкти на ринку ШІ проводять різні стратегії для позиції та продажу своїх технологій.

Microsoft думає глибше

Доступно безкоштовно, але без функціональних можливостей веб -сайтів. З думкою глибше, Microsoft пропонує безкоштовне рішення, яке обмежене у своїй функціональності, оскільки вона не може отримати доступ до Інтернету. Це дає зрозуміти, що здатність до веб -сайту є вирішальною відмінністю для глибоких інструментів дослідження.

Значна різниця між різними рішеннями полягає у "здатності агента". Хоча думка Microsoft глибше обмежується статичними записами даних, системи OpenAI та Google здатні самостійно досліджувати в Інтернеті та динамічно отримувати доступ до нової інформації. Ця здатність створювати автономну інформацію та обробку є центральною перевагою глибоких досліджень та відрізняє її від простіших інструментів пошуку.

Здивування глибоких досліджень

Deapexity Deep Research представляє себе безкоштовною дослідницькою платформою на базі AI, яка дозволяє користувачам швидко та інтерактивним доступом до великих, поточних джерел інформації. На відміну від звичайних інструментів пошуку, здивування надає особливе значення прозорому представленню джерел та здатності відповідати на складні запитання в контексті. Використовуючи розширені алгоритми, платформі вдається витягувати динамічно відповідні дані з Інтернету та охоплювати інформаційні потреби користувача в режимі реального часу. Це поєднання автономних веб -досліджень та точної обробки результатів робить здивування глибоких досліджень привабливим інструментом - особливо для користувачів, які також цінують добре задану та зрозумілу інформацію. Крім того, інтерактивна природа платформи дозволяє слідкувати за питаннями, що випливають, безпосередньо у діалоговому вікні та, таким чином, підтримувати ітеративний процес дослідження.

Економічні наслідки та ринкова стратегія

Диференціація цін на OpenAI, що має підписку на плюс за 20 доларів США та підписку на 200 доларів, є стратегічним кроком для вирішення обох широких груп користувачів, і для зв’язку високопродуктивних користувачів. Більш доступний варіант Plus дозволяє великій аудиторії познайомитися та використовувати переваги глибоких досліджень, в той час як підписка на професійні користувачі, які потребують широких досліджень та потребують розширених функціональних можливостей.

Такі аналітики, як Пол Шелл з ABI Research, бачать цю розробку явною тенденцією до "демократизаційного агента, заснованого на AI". Більш широка доступність глибоких досліджень та подібних технологій має потенціал для принципово змінювати роботу знань та відкрити нові можливості для компаній та осіб. У той же час, ця розробка також містить руйнівні наслідки для традиційних працівників знань, завдання яких все частіше брали на себе систем AI. Здатність ефективно працювати з інструментами, що підтримуються AI, та критично оцінювати їх результати, буде ключовою компетентністю для працівників знань у майбутньому.

Управління безпекою та ризиками

Швидкість галюцинації та сприйнятливість до помилок

Незважаючи на вражаючу ефективність Deep Research, важливо враховувати межі та потенційні ризики цієї технології. Сама OpenAI визнає, що глибокі дослідження можуть зробити неправильні висновки у 3–5 % випадків або неправильно оцінювати джерела влади. Ці "галюцинації" або помилки можуть мати різні причини, наприклад, недоліки в наборі даних про навчання, алгоритмічних слабких сторін або притаманній складності інформації, яка обробляється.

Внутрішня біла книга з OpenAI особливо попереджає про такі потенційні джерела помилок:

Неправильне тлумачення регуляторних рекомендацій

Глибокі дослідження можуть мати труднощі з тлумаченням та застосуванням складних законів, правил чи керівних принципів дотримання. Це може бути особливо проблематично у високорегульованих галузях, таких як фінанси чи охорона здоров'я.

Неадекватне відмінність між фактами та чутками

У динамічній інформаційній кімнаті Інтернету часто важко розрізнити безпечні факти та непідтверджені чутки чи висловлювання думок. У деяких випадках глибокі дослідження можуть мати труднощі зробити цю відмінність надійно і, можливо, неправильною або оманливою інформацією у своїх звітах.

Обмеження у спілкуванні невизначеності

Системи AI часто мають труднощі з передачі невизначеностей та ймовірностей у своїх заявах. У деяких випадках глибокі дослідження можуть створити враження, що його результати абсолютно безпечні та бездоганні, хоча це не завжди так.

Заходи безпеки та забезпечення якості

Щоб мінімізувати ризики та забезпечити безпеку глибоких досліджень, OpenAI вжив різних заходів:

1. Червоні командні кампанії

Зовнішні експерти з безпеки та "Червоні команди" були доручені для пошуку слабких місць та потенційних зловживань у глибоких дослідженнях. Ці тести включали 12 різних категорій ризику, включаючи захист даних, розподіл небезпечних порад, дискримінації та маніпуляції. Результати цих кампаній допомогли OpenAI визначити вразливості та покращити заходи безпеки.

2. Автоматизовані оцінки

OpenAI покладається на автоматизовані системи оцінювання, щоб постійно контролювати якість та безпеку глибоких досліджень. Згідно з власною інформацією, ці системи досягають точності 93 % у виявленні небажаного вмісту, таких як виступи ненависті, пропаганда чи шкідлива інформація.

3. Сандбоксинг

Код Python в рамках глибоких досліджень проводиться в ізольованих "пісочниця". Це запобігає потенційно шкідливому доступу до коду до загальної системи або викликає небажані побічні ефекти. Сандбоксинг - це загальна техніка безпеки для мінімізації ризику зловмисного програмного забезпечення або компрометації системи.

Майбутні розробки та відкриті запитання

Плановані функції та розширення

Openaai вже оголосив, що глибокі дослідження будуть розроблені в найближчі місяці та розширилися, щоб включити нові функції. На другий квартал 2025 року планується наступні розширення:

Мультимодальні звіти

Інтеграція візуалізацій даних та створених зображень у звіти з глибоких досліджень. Це покликане для подальшого збільшення розбірливості та значущості звітів та дозволить користувачам записувати складну інформацію з першого погляду.

API доступ

Забезпечення інтерфейсу програмування (API) для вибраних партнерів підприємств. Це дозволить компаніям інтегрувати глибокі дослідження безпосередньо у власні системи та програми та адаптувати технологію для конкретних додатків. Однак OpenAI підкреслює, що схвалення API відбудеться лише як тільки "ризики переконань" були достатньо уточнені. Це вказує на те, що OpenAI сприймає потенційні ризики глибоких досліджень, особливо щодо маніпуляцій та дезінформації, дуже серйозно.

Динамічні межі дефлаген

Введення залежного від використання масштабування для команд. Це може означати, що команди, які глибокі дослідження використовують інтенсивно, можуть отримувати більш гнучкі дефлагенські сироти або додати додаткові можливості. Динамічна адаптація обмежень використання полегшить інтеграцію глибоких досліджень у свої робочі процеси.

Незрозумілі виклики та дослідницькі потреби

Незважаючи на вражаючий прогрес, все ще існують відкриті питання та проблеми, пов'язані з глибокими дослідженнями та роботою на основі AI, загалом. Наприклад, критики ставлять під сумнів, чи відповідають нинішні механізми цитування науковим стандартам. Тематичне дослідження з аналізу наукової літератури показує, що глибокі дослідження правильно цитують відповідні дослідження в аналізі модифікацій білка OCT4 у 87 % випадків, але понесені застарілими або неактуальними джерелами у 13 % випадків. Цей приклад дає зрозуміти, що забезпечення якості та критична оцінка результатів систем ШІ повинні продовжувати відігравати важливу роль.

Питання також залишається відкритим, як більш широка доступність глибоких досліджень вплине на світ роботи та роль працівників знань. Чи дійсно глибокі дослідження трансформуватимуть "щотижневу роботу за хвилини", як Кевін, оскільки це прогнозує? Або це виявиться ще одним інструментом AI з обмеженими практичними перевагами? Відповідь на ці запитання суттєво залежатиме від того, як компанії та особи пристосували цю технологію та інтегрувати їх у свої робочі процеси. Однак, безумовно, розпочалася епоха досліджень на основі агентів і те, як ми знаємо, знання в основному зміниться.

Поворотний момент роботи на основі AI знань

Відкриття глибоких досліджень для широкої аудиторії позначає переломний момент у роботі знань на основі AI. Цей інструмент пропонує дослідникам, аналітикам та працівникам знань у різних сферах безпрецедентного підвищення ефективності та нових можливостей для отримання знань. У той же час залишаються важливі питання щодо забезпечення якості, етичної відповідальності та впливу на світ роботи. Рішення OpenAai, Deep Research, спочатку не пропонувати через API, підкреслює ретельно оброблену компанії з потенційними ризиками зловживання та необхідністю розвитку технології відповідально. Для організацій інтеграція таких інструментів все частіше стає конкурентним фактором, за умови, що вони розвивають необхідні навички для критичної оцінки результатів та використання цієї технології. Наступні кілька місяців та років покажуть, чи дійсно глибокі дослідження мають потенціал для принципово трансформувати роботу знань та ініціювати нову еру здобуття знань на основі ШІ.

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу

 

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

 

 

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus