OpenAI анонсировала нового ИИ-агента, предназначенного для помощи в проведении углубленных и сложных исследований с использованием ChatGPT, платформы для чат-ботов с искусственным интеллектом. Этот инструмент получил название Deep Research (Глубокое исследование).
В блоге, опубликованном в воскресенье, OpenAI сообщила, что новая функция разработана для специалистов, занимающихся интенсивной интеллектуальной работой в таких областях, как финансы, наука, политика и инженерия, где требуется тщательное, точное и надежное исследование. Компания также отметила, что инструмент может быть полезен для тех, кто совершает покупки, требующие детального анализа, например, автомобилей, бытовой техники или мебели.
По сути, ChatGPT Deep Research предназначен для ситуаций, когда недостаточно просто получить быстрый ответ или краткое резюме, а необходимо скрупулезно изучить информацию с множества сайтов и других источников.
OpenAI заявила, что функция Deep Research уже доступна пользователям ChatGPT Pro с ограничением в 100 запросов в месяц. В ближайшее время поддержка будет добавлена для пользователей подписок Plus и Team, а затем и для корпоративных клиентов (Enterprise). Компания планирует запуск для подписчиков Plus примерно через месяц, при этом лимиты запросов для платных пользователей вскоре будут «значительно увеличены». Однако релиз будет доступен не во всех регионах: для пользователей из Великобритании, Швейцарии и стран Европейской экономической зоны сроки пока не определены.
Как использовать Deep Research?
Чтобы воспользоваться функцией, нужно выбрать опцию «Deep Research» в интерфейсе ChatGPT, ввести запрос и при необходимости прикрепить файлы или таблицы. Пока функция доступна только в веб-версии, но интеграция с мобильными и десктопными приложениями ожидается уже в этом месяце. Время обработки запроса может варьироваться от 5 до 30 минут, а по завершении поиска пользователь получит уведомление.
На данный момент результаты Deep Research представлены только в текстовом формате, но OpenAI планирует добавить встроенные изображения, визуализацию данных и другие аналитические элементы. Также в планах компании — подключение более специализированных источников данных, включая платные подписки и внутренние ресурсы.
Насколько точен ChatGPT Deep Research?
Искусственный интеллект не идеален: он может допускать ошибки, включая «галлюцинации», которые особенно критичны в контексте глубокого исследования. OpenAI заявляет, что каждый результат Deep Research будет сопровождаться подробной документацией, четкими ссылками на источники и резюме логики анализа, что упростит проверку информации.
Однако остается открытым вопрос, насколько этих мер будет достаточно для минимизации ошибок. Например, функция поиска ChatGPT Search, также основанная на ИИ, нередко дает некорректные ответы. Тесты TechCrunch показали, что результаты ChatGPT Search уступают по полезности результатам Google Search для некоторых запросов.
Чтобы повысить точность Deep Research, OpenAI использует специальную версию своей недавно представленной модели o3, которая была обучена с использованием метода обучения с подкреплением на задачах, требующих работы с браузером и инструментами Python. Этот метод позволяет модели улучшать свои навыки через проб и ошибки, получая виртуальные «награды» за успешное выполнение задач.
OpenAI утверждает, что эта версия модели o3 оптимизирована для веб-поиска и анализа данных. Она способна обрабатывать огромные объемы текста, изображений и PDF-файлов, анализировать загруженные пользователем файлы, создавать графики с помощью Python и встраивать их в ответы, а также цитировать конкретные предложения или отрывки из источников.
Тестирование и ограничения
Компания протестировала ChatGPT Deep Research с помощью экзамена Humanity’s Last Exam, который включает более 3000 экспертных вопросов из различных академических областей. Модель o3, лежащая в основе Deep Research, показала точность 26,6%. Хотя это может показаться низким результатом, экзамен был разработан так, чтобы быть сложнее других тестов, чтобы оставаться впереди развития моделей. Для сравнения, Gemini Thinking показала точность 6,2%, Grok-2 — 3,8%, а GPT-4o от OpenAI — 3,3%.
Тем не менее, OpenAI признает, что ChatGPT Deep Research имеет ограничения. Инструмент может ошибаться, делать некорректные выводы, путать авторитетные источники с слухами и не всегда указывать на свою неуверенность в ответе. Также возможны ошибки в форматировании отчетов и цитировании.
Для тех, кто беспокоится о влиянии генеративного ИИ на студентов или на поиск информации в интернете, такой подробный и хорошо документированный инструмент может казаться более привлекательным, чем простые, но ненадежные ответы чат-бота. Однако остается вопрос, будут ли пользователи действительно проверять и анализировать результаты или просто воспримут их как более профессионально выглядящий текст для копирования.
Интересно, что Google анонсировала аналогичную функцию с точно таким же названием менее двух месяцев назад.
