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

Поглиблене дослідження: OpenAI відкриває доступ та змінює ландшафт роботи зі знаннями

OpenAI зробив визначний крок, поступово відкриваючи свою функцію Deep Research, що може докорінно змінити те, як ми отримуємо та обробляємо знання. Те, що колись було зарезервовано для ексклюзивної групи користувачів Pro, тепер доступне ширшій аудиторії, включаючи передплатників планів ChatGPT Plus, Team, Education та Enterprise. Це розширення доступу, хоча й з щомісячними обмеженнями використання, свідчить не лише про зростаючу зрілість цієї технології, але й про стратегічні амбіції OpenAI зайняти провідну роль у висококонкурентній сфері інформаційних систем на базі штучного інтелекту. Цей крок відбувається в часи загострення конкуренції з боку таких компаній, як Perplexity, Google, xAI та Microsoft, які прагнуть розробити інструменти для роботи зі знаннями наступного покоління.

Передумови та функціонування глибоких досліджень

Генезис та основна функціональність

Deep Research виник з потреби подолати обмеження традиційних методів пошуку та започаткувати нову еру отримання знань. Він був задуманий як своєрідний «агент штучного інтелекту», здатний автономно проводити складні багатоетапні дослідження. По суті, це не лише пошук інформації, але й розуміння, аналіз та представлення її у структурованому форматі. Deep Research використовує високорозвинену версію моделі OpenAI o3, спеціально оптимізовану для вимогливих завдань веб-перегляду та аналізу даних.

На відміну від традиційних режимів чат-ботів, таких як ті, що використовуються в GPT-4o, Deep Research розроблений для роботи протягом тривалого часу – зазвичай від п'яти до тридцяти хвилин на запит. Протягом цього часу він систематично переглядає сотні онлайн-джерел, витягує відповідну інформацію, інтерпретує її значення в контексті поставленого питання та синтезує результати у зв'язний звіт. Цей процес виходить далеко за рамки простого отримання результатів пошуку; він включає активну взаємодію з матеріалом, виявлення закономірностей, невідповідностей та відповідних зв'язків.

Технологічні основи

Можливості Deep Research базуються на поєднанні різних передових технологій штучного інтелекту. Ключовим аспектом є «міркування», здатність робити логічні висновки та розуміти складні питання. Це дозволяє системі самостійно розробляти та адаптувати стратегії пошуку, критично оцінювати джерела та оцінювати релевантність інформації в контексті конкретного питання, що ставиться.

Крім того, Deep Research здатний виконувати код Python, що відкриває шлях до прямого аналізу даних. Ця можливість особливо цінна, коли йдеться про обробку великих наборів даних, проведення статистичного аналізу або виконання складних обчислень. Ще однією важливою особливістю є можливість обробки користувацьких файлів. Користувачі можуть надавати системі документи, електронні таблиці або інші формати файлів, які потім можна включити до дослідження. Це дозволяє, наприклад, інтегрувати внутрішні звіти, дослідницькі дані або специфічну документацію в аналіз, тим самим розширюючи контекст дослідження.

Ключова відмінність від попередніх моделей полягає в підході до навчання. Deep Research навчався за допомогою навчання з підкріпленням, зосереджуючись на реальних завданнях, що вимагають використання браузера та інструментів. Цей підхід принципово відрізняється від суто текстового методу навчання, поширеного в багатьох попередніх мовних моделях. Навчаючись на реальних дослідницьких завданнях, Deep Research навчився ефективно орієнтуватися в динамічному та часто неструктурованому інформаційному просторі Інтернету.

Розширений доступ та умови використання

Нові групи користувачів та обмеження запитів

Розширення доступу до Deep Research для ширших груп користувачів знаменує собою значний крок у демократизації цієї технології. Спочатку доступ був доступний виключно для користувачів Pro з щомісячною підпискою в розмірі 200 доларів США, але 25 лютого 2025 року доступ було поширено на такі групи користувачів:

Користувачі Plus (20 доларів США/місяць)

10 глибоких дослідницьких запитів на місяць. Це дозволяє широкому колу користувачів відчути основні переваги глибоких досліджень без необхідності нести високі витрати на підписку Pro.

Команда/Підприємство/Освіта

10 запитів на користувача на місяць. Ця політика спрямована на забезпечення доступу для організацій та навчальних закладів і сприяння спільному використанню глибоких досліджень у командах.

Професійні користувачі

Щомісячний ліміт запитів було збільшено зі 100 до 120. Це є бажаним збільшенням потужності для досвідчених користувачів, які регулярно проводять масштабні дослідження.

Ресурсоємна обробка: баланс між точністю та ефективністю

Ці багаторівневі обмеження використання відображають ресурсоємність Deep Research. Кожен запит вимагає значних обчислювальних зусиль, оскільки модель працює автономно до 30 хвилин, розробляючи стратегії пошуку, оцінюючи джерела та тріангулюючи результати. Таким чином, обмеження кількості запитів служить для ефективного управління системними ресурсами та забезпечення постійно високої якості обслуговування для всіх користувачів.

Технічні вдосконалення в рамках розширення

Паралельно з розширенням бази користувачів також були впроваджені технічні вдосконалення, що ще більше підвищило функціональність та зручність використання Deep Research:

1. Вбудовані зображення з цитатами

Візуальний контент з веб-джерел тепер безпосередньо інтегрується у звіти та супроводжується відповідною інформацією про джерела. Це збагачує звіти візуальною інформацією та полегшує розуміння складних тем, особливо в таких галузях, як наука, технології та дизайн.

2. Покращений аналіз документів

Deep Research тепер ще краще розуміє завантажені файли, особливо PDF-файли та електронні таблиці. Це особливо корисно в спеціалізованих контекстах, де користувачі часто працюють зі складними документами. Покращені аналітичні можливості дозволяють точніше витягувати інформацію з цих документів та інтегрувати її в результати дослідження.

3. Підвищена прозорість

Кожен звіт, підготовлений Deep Research, містить детальні посилання на джерела та короткий виклад проведених дослідницьких кроків. Це підвищує простежуваність дослідницького процесу та дозволяє користувачам краще оцінити достовірність результатів. Прозорість є вирішальним аспектом побудови довіри до роботи зі знаннями на основі штучного інтелекту та сприяння відповідальному використанню цієї технології.

Продуктивність та практичне застосування

Результати бенчмарків та порівняння продуктивності

Продуктивність Deep Research була доведена в різних внутрішніх та зовнішніх тестах. У прямих порівняннях з іншими моделями, включаючи GPT-4o та Claude 3.5, Deep Research значно перевершив їх у різних бенчмарках:

Останній іспит людства (CAIS/Scale AI)

У цьому вимогливому бенчмарку, який перевіряє загальні знання та можливості систем штучного інтелекту щодо вирішення проблем, Deep Research досяг 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 надавати точні відповіді.

Бенчмарк GAIA

У бенчмарку GAIA, який перевіряє здатність систем штучного інтелекту відповідати на запитання в різних галузях знань, Deep Research посіла лідерство у 43 з 50 категорій завдань. Це демонструє широку застосовність та високу продуктивність Deep Research у різних сферах.

Дослідження перепрограмування

У конкретному випадку використання в біомедичних дослідженнях Deep Research було успішно використано для аналізу понад 200 досліджень репрограмування клітин менш ніж за 30 хвилин. Це завдання, яке традиційно займало б дні або навіть тижні, було виконано за дуже короткий час за допомогою Deep Research. Це демонструє величезний потенціал технології для пришвидшення дослідницьких процесів.

Конкурентне середовище та стратегічне позиціонування

Конкуруючі рішення та унікальні торгові аргументи

OpenAI свідомо позиціонує Deep Research як відповідь на зростаючу конкуренцію у сфері роботи зі знаннями на основі штучного інтелекту. На ринку існує кілька альтернативних рішень, які пропонують подібні функції, але відрізняються певними аспектами:

Google Deep Research

Інтегровано в Gemini Advanced (також доступно за 20 доларів США на місяць). Google пропонує аналогічне рішення з Gemini Advanced, яке також спирається на глибокі дослідницькі функції. Конкуренція між OpenAI та Google стимулює інновації в цій галузі та призводить до постійного вдосконалення доступних технологій.

xAI Глибокий пошук

Ексклюзивно для користувачів Grok (від 8 доларів США на місяць). xAI, компанія Ілона Маска, пропонує ще одну альтернативу з DeepSearch, але вона пов'язана з підпискою на Grok. Це демонструє, що різні гравці на ринку штучного інтелекту використовують різні стратегії позиціонування та просування своїх технологій.

Microsoft Think Deeper

Доступно безкоштовно, але без функції веб-перегляду. Microsoft пропонує безкоштовне рішення під назвою Think Deeper, але його функціональність обмежена, оскільки воно не може отримати доступ до Інтернету. Це підкреслює, що можливості веб-перегляду є вирішальною відмінністю для інструментів глибокого дослідження.

Ключова відмінність між різними рішеннями полягає в їхніх «агентських можливостях». У той час як ThinkDeeper від Microsoft обмежений статичними наборами даних, системи OpenAI та Google здатні самостійно шукати в Інтернеті та динамічно отримувати доступ до нової інформації. Ця здатність автономно збирати та обробляти інформацію є центральною перевагою глибоких досліджень і відрізняє їх від простіших інструментів пошуку.

Глибоке дослідження збентеження

Perplexity Deep Research позиціонує себе як безкоштовна дослідницька платформа на базі штучного інтелекту, яка надає користувачам швидкий та інтерактивний доступ до обширних, актуальних джерел інформації. На відміну від традиційних інструментів пошуку, Perplexity робить особливий акцент на прозорому представленні вихідної інформації та можливості відповідати на складні запитання в контексті. Завдяки використанню передових алгоритмів платформа динамічно витягує релевантні дані з Інтернету, задовольняючи інформаційні потреби користувача в режимі реального часу. Таке поєднання автономного веб-дослідження та точного представлення результатів робить Perplexity Deep Research привабливим інструментом, особливо для користувачів, які цінують не лише швидкість, але й обґрунтовану та зрозумілу інформацію. Крім того, інтерактивний характер платформи дозволяє безпосередньо уточнювати додаткові питання через діалог, тим самим підтримуючи ітеративний процес дослідження.

Економічні наслідки та ринкова стратегія

Цінова стратегія OpenAI, яка передбачає підписку Plus за 20 доларів США та підписку Pro за 200 доларів США, є стратегічним кроком, спрямованим на залучення широкої бази користувачів, водночас зберігаючи високопродуктивних користувачів. Більш доступний варіант Plus дозволяє ширшій аудиторії дізнатися про переваги глибоких досліджень та скористатися ними, тоді як підписка Pro розроблена для професійних користувачів, які проводять масштабні дослідження та потребують розширених функцій.

Такі аналітики, як Пол Шелл з ABI Research, розглядають цей розвиток як чітку тенденцію до «демократизації агентного штучного інтелекту». Ширша доступність глибоких досліджень та подібних технологій має потенціал фундаментально трансформувати роботу зі знаннями та відкрити нові можливості для компаній та окремих осіб. Водночас цей розвиток також має руйнівні наслідки для традиційних працівників знань, чиї завдання можуть дедалі більше перейматися системами штучного інтелекту. Здатність ефективно співпрацювати з інструментами, що підтримуються штучним інтелектом, та критично оцінювати їхні результати буде ключовою компетенцією для працівників знань у майбутньому.

Безпека та управління ризиками

Частота галюцинацій та схильність до помилок

Незважаючи на вражаючі можливості глибоких досліджень, важливо враховувати обмеження та потенційні ризики цієї технології. Сам OpenAI визнає, що глибокі дослідження можуть призвести до неправильних висновків або неправильно оцінити джерела авторитетності у 3–5% випадків. Ці «галюцинації» або помилки можуть мати різні причини, такі як недоліки в навчальному наборі даних, алгоритмічні слабкості або притаманна складність інформації, що обробляється.

У внутрішньому документі OpenAI конкретно застерігаються такі потенційні джерела помилок:

Неправильне тлумачення нормативних вимог

Глибокі дослідження можуть мати труднощі з правильним тлумаченням та застосуванням складних законів, нормативних актів або інструкцій щодо дотримання вимог. Це може бути особливо проблематичним у високорегульованих галузях, таких як фінанси чи охорона здоров'я.

Недостатнє розмежування фактів і чуток

У динамічному інформаційному просторі інтернету часто важко розрізнити встановлені факти та непідтверджені чутки чи думки. У деяких випадках Deep Research може мати труднощі з надійним проведенням цього розмежування та потенційно включати неправдиву або оманливу інформацію у свої звіти.

Обмеження комунікації невизначеності

Системи штучного інтелекту часто мають труднощі з явним повідомленням про невизначеності та ймовірності у своїх твердженнях. Глибокі дослідження можуть у деяких випадках створювати враження, що їх результати абсолютно достовірні та безпомилкові, хоча насправді це не завжди так.

Заходи безпеки та забезпечення якості

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

1. Кампанії з червоними командами

Зовнішні експерти з безпеки та «червоні команди» отримали завдання систематично шукати вразливості та потенційні можливості зловживання в рамках Deep Research. Ці тести охоплювали 12 різних категорій ризику, включаючи конфіденційність даних, поширення небезпечних порад, дискримінацію та маніпуляції. Результати цих кампаній допомогли OpenAI виявити вразливості та покращити свої заходи безпеки.

2. Автоматизовані оцінки

OpenAI спирається на автоматизовані системи оцінювання для постійного моніторингу якості та безпеки глибоких досліджень. За даними компанії, ці системи досягають точності 93% у виявленні небажаного контенту, такого як мова ворожнечі, пропаганда або шкідлива інформація.

3. Пісочниця

Виконання коду Python у Deep Research відбувається в ізольованих середовищах "пісочниці". Це запобігає доступу потенційно шкідливого коду до всієї системи або спричиненню небажаних побічних ефектів. Пісочниця – це поширений метод безпеки, який використовується для мінімізації ризику шкідливого програмного забезпечення або компрометації системи.

Майбутній розвиток та відкриті питання

Заплановані функції та покращення

OpenAI вже оголосила, що Deep Research буде додатково розроблено та розширено новими функціями в найближчі місяці. Наступні вдосконалення заплановані на другий квартал 2025 року:

Мультимодальні звіти

Інтеграція візуалізацій даних та згенерованих зображень у звіти Deep Research. Це має на меті ще більше підвищити зрозумілість та інформативність звітів, а також дозволити користувачам сприймати складну інформацію з першого погляду.

Доступ до API

Надання інтерфейсу прикладного програмування (API) для обраних корпоративних партнерів. Це дозволить компаніям інтегрувати глибокі дослідження безпосередньо у власні системи та програми й адаптувати технологію для конкретних випадків використання. Однак OpenAI наголошує, що випуск API відбудеться лише після того, як будуть достатньо з'ясовані «ризики переконання». Це свідчить про те, що OpenAI дуже серйозно ставиться до потенційних ризиків глибоких досліджень, особливо щодо маніпуляцій та дезінформації.

Динамічні обмеження запитів

Впровадження масштабування на основі використання для команд. Це може означати, що команди, які широко використовують глибокі дослідження, отримають гнучкіші обмеження запитів або зможуть резервувати додаткові потужності. Динамічне налаштування обмежень використання спростить організаціям оптимальну інтеграцію глибоких досліджень у свої робочі процеси.

Невирішені проблеми та потреби досліджень

Незважаючи на вражаючий прогрес, залишаються відкриті питання та виклики щодо глибоких досліджень та роботи зі знаннями, що підтримується штучним інтелектом, загалом. Критики, наприклад, ставлять під сумнів відповідність сучасних механізмів цитування науковим стандартам. Тематичне дослідження з аналізу наукової літератури показує, що хоча глибокі дослідження правильно цитували відповідні дослідження у 87% випадків під час аналізу модифікацій білка Oct4, вони включали застарілі або нерелевантні джерела у 13% випадків. Цей приклад ілюструє, що забезпечення якості та критична оцінка результатів систем штучного інтелекту повинні й надалі відігравати вирішальну роль.

Залишається питання, як ширша доступність глибоких досліджень вплине на сферу праці та роль працівників знань. Чи справді глибокі дослідження перетворять «тижні роботи на хвилини», як прогнозує Кевін Вейль? Чи виявляться вони просто черговим інструментом штучного інтелекту з обмеженим практичним використанням? Відповідь на ці питання значною мірою залежатиме від того, як компанії та окремі особи адаптують цю технологію та інтегрують її у свої робочі процеси. Однак, безперечно, що ера агентно-орієнтованих досліджень розпочалася і докорінно змінить спосіб отримання та обробки знань.

Поворотний момент у роботі зі знаннями, що підтримується штучним інтелектом

Відкриття Deep Research для ширшої аудиторії знаменує собою поворотний момент у роботі зі знаннями на базі штучного інтелекту. Цей інструмент пропонує дослідникам, аналітикам та працівникам знань у різних галузях безпрецедентне підвищення ефективності та нові можливості для отримання знань. Водночас залишаються важливі питання щодо забезпечення якості, етичної відповідальності та впливу на сферу праці. Рішення OpenAI поки що не пропонувати Deep Research через API підкреслює обережний підхід компанії до потенційних ризиків зловживання та необхідність відповідальної розробки технології. Для організацій інтеграція таких інструментів дедалі більше стає конкурентною перевагою, за умови, що вони одночасно розвивають необхідні навички для критичної оцінки результатів та відповідального використання цієї технології. Найближчі місяці та роки покажуть, чи справді Deep Research має потенціал фундаментально трансформувати роботу зі знаннями та започаткувати нову еру отримання знань на базі штучного інтелекту.

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