Firma OpenAI wprowadziła ChatGPT Deep Research, nowe narzędzie, które obiecuje działać jak analityk AI – przeszukując internet, sprawdzając źródła i przygotowując ustrukturyzowane odpowiedzi. Ale czy to naprawdę przyszłość eksploracji, czy też tylko kolejna sztuczka sztucznej inteligencji z okazjonalnymi halucynacjami?
OpenAI najwyraźniej przyspiesza rozwój nowej generacji agenci – Narzędzia AI, które nie tylko odpowiadają na pytania, ale także niezależne prowadzenie badań, analizowanie danych i prezentowanie wyników. Najnowszym dodatkiem do rodziny tych narzędzi jest Głębokie badania, funkcja dostępna obecnie wyłącznie dla subskrybentów ChatGPT Pro.
Zamiast po prostu udzielić użytkownikowi szybkiej odpowiedzi, Deep Research projektuje wieloetapowy proces badawczy. Na pasku bocznym autor przedstawia najważniejsze etapy swojej analizy, podaje źródła i w razie potrzeby koryguje własne błędy. Celem jest udzielenie bardziej wiarygodnych i uzasadnionych odpowiedzi, podobnych do tych, jakie uzyskałby człowiek.
Jak to działa? (I dlaczego zajmuje to aż 30 minut!)
Deep Research umożliwia użytkownikom przesyłanie pytań tekstowych, a także Pliki PDF, obrazy lub arkusze kalkulacyjne programu Excel, które zapewniają sztucznej inteligencji dodatkowy kontekst do badań. Następnie system wykonuje kilka kolejnych kroków wyszukiwania i analizy danych, który może trwać od od 5 do 30 minut, w zależności od stopnia skomplikowania tematu.
Kluczowe cechy Deep Research obejmują:
- Wielopoziomowe wyszukiwanie informacji – Sztuczna inteligencja nie udziela odpowiedzi od razu, ale stopniowo zbiera i weryfikuje dane z różnych źródeł.
- Automatyczna korekta błędnych ścieżek – jeśli system wykryje błędne rozumowanie, może skorygować swoją metodologię i ponownie sprawdzić dane.
- Przejrzystość procesu badawczego – użytkownicy mogą zobaczyć na pasku bocznym, z jakich źródeł korzystała sztuczna inteligencja i w jaki sposób doszła do swoich wniosków.
Wszystko to brzmi obiecująco, ale OpenAI ostrzega, że system nadal nie jest idealnie. Głębokie badania czasami mogą ma halucynacje, nieprawidłowo ocenia wiarygodność źródeł lub udziela odpowiedzi o niskim poziomie pewności. Oznacza to, że użytkownicy nadal muszą krytycznie oceniać i weryfikować dane.
Jak Deep Research wypada na tle konkurencji?
Inne firmy technologiczne również opracowują podobne koncepcje. Google uruchomi Project Mariner w grudniu 2024 r., prototyp badawczy sztucznej inteligencji, który jednak nie jest jeszcze dostępny dla ogółu społeczeństwa. Podczas gdy Google wciąż znajduje się w fazie eksperymentalnej, OpenAI już udostępniło usługę Deep Research użytkownikom płacącym.
Porównanie kluczowych cech pokazuje kilka interesujących różnic:
| Funkcjonować | Głębokie badania OpenAI | Projekt Google Mariner |
|---|---|---|
| Dostępność | Dostępne dla użytkowników Pro | Nadal w fazie testów |
| Prędkość | 5–30 min na odpowiedź | Brak danych |
| Źródła | Pokazuje cytaty i metody | Nieznany |
| Integracja danych | Obsługuje pliki PDF, obrazy i tabele | Nieznany |
| Dokładność | 26.6 % w teście porównawczym | Nieznany |
Wydaje się, że OpenAI ma przewagę, ponieważ oferuje produkt roboczyJednak pozostaje pytanie, na ile wiarygodne i przydatne są badania nad sztuczną inteligencją w praktyce.
Ile to kosztuje i kto może z tego korzystać?
Obecnie serwis Deep Research jest dostępny wyłącznie dla subskrybentów CzatGPT Prokto płaci 20 $ miesięcznie, ale ze znacznym ograniczeniem 100 zapytań miesięcznie. OpenAI planuje również udostępnienie dostępu abonentom Plus, Team i Enterprise, obiecując w przyszłości lepszą wydajność i szybkość.
Główne ograniczenie pozostaje wysokie złożoność obliczeniowa, ponieważ Deep Research zużywa znacznie więcej zasobów obliczeniowych niż klasyczna wersja ChatGPT. Dlatego OpenAI oferuje obecnie jedynie ograniczoną liczbę zapytań i obiecuje optymalizacje w celu obniżenia kosztów w przyszłości.
Czy Deep Research rzeczywiście zastępuje analityków?
Badania głębokie są niewątpliwie ważnym krokiem w kierunku badaczy sztucznej inteligencji, ale w praktyce wciąż trwają prace nad ich wdrożeniem. używany bardziej jako pomoc dla analityków, a nie jako ich zamiennik.
Jego główne zalety to:
- Ustrukturyzowany i wieloetapowy proces badawczy, które zapewnia lepsze odpowiedzi niż klasyczne narzędzie generatywnej sztucznej inteligencji.
- Cytowanie źródeł, co zwiększa przejrzystość i umożliwia weryfikację informacji.
- Adaptacja na podstawie nowych danychponieważ sztuczna inteligencja może korygować swoją analizę, jeśli natrafi na sprzeczne informacje.
Ma jednak również oczywiste ograniczenia:
- Sztuczna inteligencja może błędnie interpretować dane lub mieć halucynacje, co oznacza, że odpowiedzi nie zawsze są wiarygodne.
- Prędkość nie jest porównywalna z klasycznym ChatGPTponieważ wypełnienie ankiety zajmuje od 5 do 30 minut.
- Nadal potrzebny jest nadzór człowiekaponieważ sztuczna inteligencja nie jest w stanie oddzielić wszystkich źródeł tak dobrze, jak doświadczony analityk.
Chociaż badania głębokie stanowią obiecujący krok naprzód, nie są jeszcze w stanie całkowicie zastąpić badań prowadzonych przez człowieka – przynajmniej na razie.
Czy zapłaciłbyś 200 $ miesięcznie asystentowi AI, który wykonywałby dla ciebie badania?
