"Google Deep Research": Мовчазний гамхангер, що стоїть за кінцем старого Google? Асистентна технологія AI, яка все змінює?

Анонс «Глибоких досліджень» на платформі Gemini викликав ажіотаж у світі технологій. Ця нова функція, ексклюзивна для користувачів Gemini Advanced, позиціонується як персональний помічник у дослідженнях на основі штучного інтелекту, який може фундаментально змінити спосіб збору та обробки інформації. Це більше, ніж просто чергове оновлення; це може стати каталізатором глибокої трансформації самого Google, або принаймні передвісником такої трансформації. Питання полягає в тому, чи ця інновація підштовхне Google до захопливого нового майбутнього, чи підірве основи його минулого успіху.

Було оголошено, що Deep Research прагне спростити збір інформації зі складних тем, створивши структурований багатоетапний план дослідження. Цей підхід виходить далеко за рамки традиційних пошукових запитів. Замість введення окремих пошукових термінів та переходу за численними посиланнями, Deep Research обіцяє систематичний процес. Він аналізує відповідні дані та зрештою створює комплексний звіт з ключовими висновками, який можна зручно експортувати до Документів Google. Це може суттєво заощадити час та покращити якість роботи, особливо для таких професіоналів, як науковці, журналісти, дослідники ринку та студенти. Можна стверджувати, що це наступний логічний крок в еволюції збору інформації, відхід від пасивного пошуку до активного аналізу та синтезу на базі штучного інтелекту.

Поряд із Deep Research також було представлено нову експериментальну версію моделі під назвою Gemini 2.0 Flash. Ця версія спрямована на оптимізацію функцій чату та покращення продуктивності. Хоча ця розробка все ще перебуває на стадії тестування, вона демонструє незмінний дух інновацій Google та її прагнення розширити межі взаємодії на основі штучного інтелекту. Однак важливо наголосити, що такі експериментальні версії все ще перебувають у стадії розробки та, як зазначає сам Google, «можуть призвести до неочікуваних результатів». Це підкреслює складність предмета та труднощі, пов’язані з розробкою таких передових систем штучного інтелекту.

Впровадження Deep Research та подальший розвиток Gemini загалом відображають бачення Google щодо створення «корисного персонального штучного інтелекту», який діє більш проактивно та допомагає користувачам виконувати свої завдання ефективніше. Це бачення виходить за рамки простого надання результатів пошуку та має на меті створити інтелектуальний інструмент, який допомагає користувачам у складних процесах мислення. Можна сказати, що Google намагається перейти від ролі посередника інформації до активного партнера у формуванні знань.

Підходить для цього:

• Платформа Gemini від Google з Google AI Studio, Google Deep Research з Gemini Advanced та Google Deepmind

Революційна методологія глибоких досліджень

Глибоке дослідження відрізняється від традиційних методів пошуку своїм високоструктурованим та систематичним підходом. Він складається з кількох чітко визначених фаз, розроблених для того, щоб зробити збір та аналіз інформації максимально ефективним та повним.

1. Детальне планування дослідження

Замість того, щоб шукати інформацію ad hoc, Deep Research починає зі створення детального плану. Цей крок включає точне визначення дослідницького питання, визначення відповідних тем та визначення методологічного підходу. Це схоже на ретельну підготовку, типову для науково-дослідницьких проектів. Штучний інтелект аналізує питання та пропонує відповідні стратегії пошуку та джерела інформації.

2. Систематична обробка проміжних кроків

Складні дослідницькі проекти часто вимагають вирішення кількох підпитань або аналізу різних аспектів теми. Глибоке дослідження розбиває процес дослідження на логічні проміжні кроки та систематично відстежує їхній прогрес. Це забезпечує чітку структуру та запобігає пропуску важливих аспектів. Ви можете уявити це як наявність інтелектуального керівника проекту для вашого дослідження.

3. Пошук та аналіз до 100 релевантних джерел

Ключовим аспектом глибокого дослідження є можливість пошуку та аналізу великої кількості джерел. Цифра «до 100 релевантних джерел» говорить про глибину та широту дослідження, з якими зазвичай важко впоратися одному користувачеві. Це включає не лише пошук джерел, але й інтелектуальний аналіз контенту, розпізнавання закономірностей та зв'язків, а також оцінку достовірності інформації. Штучний інтелект здатний обробляти великі обсяги тексту за короткий час та фільтрувати найрелевантнішу інформацію.

4. Створення комплексного звіту з посиланнями на джерела (неявними)

Останнім кроком є ​​створення звіту, що підсумовує ключові результати дослідження. Хоча в оригінальному тексті згадуються «посилання на джерела», важливо зазначити, що поточна реалізація Deep Research не надає традиційних виносок чи бібліографій. Натомість штучний інтелект інтегрує інформацію з різних джерел таким чином, щоб це відображало контекст та походження інформації, без явного посилання на кожне окреме джерело. Таким чином, отриманий звіт, який можна експортувати в Google Docs, пропонує структурований та чіткий виклад результатів.

Такий методичний підхід робить глибокі дослідження потенційно безцінним інструментом для різних груп користувачів. Дослідники можуть використовувати його для швидкого отримання всебічного огляду поточного стану досліджень або для генерування нових дослідницьких ідей. Студенти можуть ефективніше досліджувати складні теми та виконувати роботу вищої якості. Маркетингові аналітики можуть приймати більш обґрунтовані рішення, аналізуючи ширший набір даних.

Потенційний вплив на бізнес-модель Google

Впровадження глибоких досліджень являє собою цікавий парадокс: хоча вони мають потенціал революціонізувати спосіб отримання інформації та зміцнити позиції Google в епоху штучного інтелекту, вони одночасно можуть кинути виклик традиційній бізнес-моделі Google.

1. Виклик для реклами

Основне джерело доходу Google завжди базувалося на рекламі, що відображається в результатах пошуку. Deep Research певною мірою обходить цю традиційну функцію пошуку, надаючи користувачам вичерпний звіт безпосередньо, усуваючи необхідність переходити по численних веб-сайтах. Якщо користувачі проводять менше часу на самій сторінці пошуку Google, це потенційно може призвести до втрати доходів від реклами в пошукових системах. Питання полягає в тому, як Google заповнить цю потенційну прогалину. Можливо, з'являться нові форми монетизації на платформі Gemini, або, можливо, створення цінності перейде від чистої пошукової реклами до інших послуг.

2. Зміна користувацького досвіду

Глибоке дослідження докорінно змінює користувацький досвід. Замість того, щоб кропітко переглядати численні веб-сайти в пошуках потрібної інформації, користувачі отримують структурований та добре представлений звіт. Це не лише економить час, але й може зменшити розчарування, часто пов'язане з пошуком інформації в Інтернеті. Однак це також може призвести до того, що користувачі витрачатимуть менше часу на сторінку пошуку Google і, отже, менше взаємодіятимуть з рекламою. Це баланс між забезпеченням відмінного користувацького досвіду та забезпеченням прибутковості бізнес-моделі.

3. Зміна в «Моделі продавця, що привертає увагу»

Традиційна бізнес-модель Google частково базується на «моделі продавця уваги», яка передбачає збір даних користувачів для показу цільової реклами. Deep Research може зменшити важливість цієї моделі, оскільки акцент зміщується більше на безпосереднє надання інформації, а менше на спрямування уваги на конкретні веб-сайти. Цілком можливо, що Google у майбутньому все більше покладатиметься на інші форми аналізу та використання даних, що виникнуть завдяки використанню інструментів на базі штучного інтелекту, таких як Deep Research. Дані, отримані під час складних досліджень, можуть надати цінну інформацію про інтереси та потреби користувачів, яку потім можна буде використовувати для розробки нових послуг або продуктів.

Потенціали та виклики на шляху вперед

Глибокі дослідження мають величезний потенціал для ефективнішого та точнішого збору інформації. Вони дійсно можуть закласти основу для нової форми наукової роботи, в якій штучний інтелект функціонує як невід'ємна частина дослідницького процесу. Здатність швидко та всебічно аналізувати й синтезувати інформацію може призвести до швидшого прогресу в науці та техніці.

Однак, є також значні труднощі, які необхідно подолати:

Забезпечення якості та ризик дезінформації

Достовірність результатів, отриманих за допомогою Deep Research, має вирішальне значення. Як гарантується, що ШІ отримує доступ до надійних джерел і не поширює дезінформацію? Для перевірки інформації та виявлення упередженості необхідні складні алгоритми та механізми. Прозорість щодо того, як ШІ отримує свої результати, також відіграватиме життєво важливу роль у завоюванні та підтримці довіри користувачів.

Потенційне нехтування традиційними методами дослідження

Існує ризик того, що зручність глибоких досліджень призведе до того, що користувачі будуть менше цінувати традиційні методи дослідження та нехтувати критичним мисленням. Здатність самостійно шукати, оцінювати та контекстуалізувати інформацію є ключовою навичкою, яку не слід замінювати штучним інтелектом. Знаходження балансу між використанням інструментів на базі штучного інтелекту та збереженням традиційних навичок буде надзвичайно важливим.

Лінгвістичні та культурні обмеження

Поточне обмеження Deep Research англійською мовою створює перешкоду для глобального використання. Щоб розкрити свій повний потенціал, ця функція має бути доступна іншими мовами та враховувати культурні відмінності у зборі інформації. Переклад алгоритмів та їх адаптація до різних лінгвістичних нюансів – це складні завдання, які потребують часу та ресурсів.

Конкурентне середовище та стратегічне позиціонування Google

З впровадженням Deep Research, Google стратегічно позиціонує себе в конкуренції з іншими великими технологічними компаніями, зокрема OpenAI та його ChatGPT, а також з іншими постачальниками пошукових інструментів на базі штучного інтелекту. Ринок обробки інформації на базі штучного інтелекту є дуже конкурентним, і здатність пропонувати інноваційні та надійні рішення матиме вирішальне значення для підтримки або розширення лідерства на ринку.

Інтеграція Deep Research у платформу Gemini може стати ключовим фактором у переосмисленні позиції Google на ринку пошукових систем, що постійно розвивається. Хоча традиційні пошукові системи й надалі відіграватимуть життєво важливу роль, тенденція до розумніших помічників на базі штучного інтелекту свідчить про те, що майбутнє збору інформації буде більш інтерактивним та персоналізованим. Google, схоже, налаштований бути на передовій цього розвитку.

Загалом, Deep Research знаменує собою потенційний поворотний момент у обробці цифрової інформації. Це більше, ніж просто нова функція; це ознака амбіцій Google у сфері штучного інтелекту та показник того, як спосіб нашої взаємодії з інформацією може змінитися в майбутньому. Хоча короткостроковий вплив на традиційну бізнес-модель Google залишається неясним, Deep Research вказує на майбутнє, де штучний інтелект відіграватиме дедалі важливішу роль в організації та аналізі зростаючих обсягів даних, які щодня нас оточують. Залишається з'ясувати, чи справді цей розвиток сповіщає про «кінець старого Google», чи, радше, знаменує початок захопливої ​​нової ери, в якій Google переосмислить свою позицію як провідної технологічної компанії.

Підходить для цього:

• • Робота Дурного чи запалювання пристрасті? Робота Гібрида - на основі завдань замість жорстких моделей робочого часу
  • Гібридні команди: Фактори успіху спільних платформ - робота, навчання та спілкування

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

Konrad Wolfenstein

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

☑ 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 / маркетинг / PR / Мір