ChatGPT Deep Research: وكيل الذكاء الاصطناعي الذي يقوم بالبحث نيابة عنك

يبدو أن OpenAI تعمل على تسريع تطوير جيل جديد وكلاء - أدوات الذكاء الاصطناعي التي لا تجيب على الأسئلة فحسب، بل البحث بشكل مستقل، وتحليل البيانات، وتقديم النتائج. الإضافة الأحدث لعائلة هذه الأدوات هي بحث عميق، وهي ميزة حصرية حاليًا لمشتركي ChatGPT Pro.

بدلاً من مجرد إعطاء المستخدم إجابة سريعة، تقوم Deep Research بتصميم عملية بحث متعددة الخطوات. وفي الشريط الجانبي، يعرض الخطوات الرئيسية لتحليله، ويستشهد بالمصادر، ويصحح أخطائه عندما يكون ذلك ضروريًا. الهدف هو تقديم إجابات أكثر موثوقية ودعمًا، مماثلة لما يفعله الباحث البشري.

كيف يعمل؟ (ولماذا يستغرق الأمر ما يصل إلى 30 دقيقة!)

يتيح البحث العميق للمستخدمين تحميل أسئلة نصية بالإضافة إلى ملفات PDF أو صور أو جداول بيانات Excel، والتي توفر للذكاء الاصطناعي سياقًا إضافيًا للبحث. ثم النظام يقوم بعدة خطوات متسلسلة للبحث عن البيانات وتحليلها، والتي يمكن أن تستمر من من 5 الى 30 دقيقة، اعتمادًا على تعقيد الموضوع.

تتضمن الميزات الرئيسية للبحث العميق ما يلي:

• البحث عن المعلومات على مستويات متعددة – لا يقدم الذكاء الاصطناعي إجابة فورية، بل يجمع البيانات ويتحقق منها تدريجيًا من مصادر مختلفة.
• التصحيح التلقائي للمسارات الخاطئة - إذا وقع النظام في فخ المنطق الخاطئ، فإنه يستطيع تصحيح منهجيته وإعادة فحص البيانات.
• شفافية عملية البحث – يمكن للمستخدمين رؤية المصادر التي استخدمتها الذكاء الاصطناعي وكيف توصلت إلى استنتاجاتها في الشريط الجانبي.

كل هذا يبدو واعدًا، لكن OpenAI تحذر من أن النظام لا يزال غير مثالي. يمكن أن يؤدي البحث العميق في بعض الأحيان إلى يهلوس، يقيم مصداقية المصادر بشكل غير صحيح أو يقدم إجابات بمستوى منخفض من الثقة. وهذا يعني أن المستخدمين ما زالوا بحاجة إلى تقييم البيانات والتحقق منها بشكل نقدي.

كيف تتم مقارنة Deep Research بالمنافسة؟

وتعمل شركات التكنولوجيا الأخرى أيضًا على تطوير مفاهيم مماثلة. جوجل ستطلق مشروع Mariner في ديسمبر 2024، وهو نموذج أولي لبحث الذكاء الاصطناعي، ولكنه غير متاح للجمهور بعد. في حين تظل Google في المرحلة التجريبية، فقد عرضت OpenAI بالفعل خدمة Deep Research للمستخدمين الذين يدفعون.

تظهر مقارنة الميزات الرئيسية بعض الاختلافات المثيرة للاهتمام:

وظيفة	البحث العميق في OpenAI	مشروع جوجل مارينر
إمكانية الوصول	متاح لمستخدمي Pro	لا يزال في مرحلة الاختبار
سرعة	5-30 دقيقة للرد	لا يوجد بيانات
موارد	يعرض الاقتباسات والأساليب	مجهول
تكامل البيانات	يدعم ملفات PDF والصور والجداول	غير معروف
دقة	26.6 % في اختبار معياري	غير معروف

يبدو أن OpenAI لديه ميزة لأنه يقدم منتج عاملولكن يبقى السؤال حول مدى موثوقية ومدى فائدة مثل هذه الأبحاث في مجال الذكاء الاصطناعي في الممارسة العملية.

كم تكلفته ومن يستطيع استخدامه؟

حاليًا، يتوفر Deep Research حصريًا للمشتركين برنامج ChatGPT Proمن يدفع؟ 20 $ شهريا، ولكن مع وجود قيود كبيرة 100 استعلام شهريا. وتخطط OpenAI أيضًا لطرح إمكانية الوصول للمشتركين Plus وTeam وEnterprise، مما يعد بأداء وسرعة أفضل في المستقبل.

لا يزال الحد الرئيسي مرتفعا التعقيد الحسابي، حيث يستهلك Deep Research موارد حوسبة أكثر بكثير من الإصدار الكلاسيكي من ChatGPT. لذلك، تقدم OpenAI حاليًا عددًا محدودًا من الاستعلامات وتعد بإجراء تحسينات بتكاليف أقل في المستقبل.

هل يحل البحث العميق محل المحللين البشريين حقًا؟

لا شك أن البحث العميق يعد خطوة مهمة نحو باحثي الذكاء الاصطناعي، ولكن في الممارسة العملية لا يزال الأمر قيد التطوير. يتم استخدامها أكثر كمساعدة للمحللين، وليس كبديل لهم.

ومن أهم مميزاتها:

• عملية بحث منظمة ومتعددة المراحل، والتي توفر إجابات أفضل من أداة الذكاء الاصطناعي التوليدية الكلاسيكية.
• الاستشهاد بالمصادر، مما يزيد من الشفافية ويسمح بالتحقق من المعلومات.
• التكيف بناءً على البيانات الجديدة، حيث يمكن للذكاء الاصطناعي تصحيح تحليلاته إذا واجه معلومات متضاربة.

ومع ذلك، فإنه لديه أيضا قيود واضحة:

• يمكن للذكاء الاصطناعي أن يسيء تفسير البيانات أو يسبب الهلوسةوهذا يعني أن الإجابات ليست موثوقة دائمًا.
• السرعة لا تقارن بـ ChatGPT الكلاسيكيحيث تستغرق الاستطلاعات ما بين 5 إلى 30 دقيقة.
• لا تزال هناك حاجة إلى الإشراف البشرينظرًا لأن الذكاء الاصطناعي لا يستطيع فصل جميع المصادر بشكل جيد مثل المحلل ذي الخبرة.

على الرغم من أن البحث العميق يمثل خطوة واعدة إلى الأمام، فإنه لا يزال غير قادر على استبدال البحث البشري بشكل كامل - على الأقل ليس حتى الآن.

هل تدفع 200 $ شهريًا لمساعد الذكاء الاصطناعي لإجراء الأبحاث نيابة عنك؟