La nouvelle fonctionnalité Deep Research d'OpenAI est ce que nous attendions tous - 3 raisons pour lesquelles

V sporočilu za javnost OpenAI trdi, da Deep Research “v nekaj desetih minutah doseže to, kar bi človeku vzelo veliko ur.” Sliši se malce distopično, kajne? Vsekakor je to korak bližje svetu, v katerem lahko človeško delo nadomestimo z umetno inteligenco. Težko bi komu zamerili, ki pravi, da je UI, ki pripravlja raziskovalne članke in dela kot analitik, korak predaleč. Na prvi pogled nas OpenAI novost ni pretirano zanimala, saj se prodaja predvsem podjetjem, namesto individualnim uporabnikom.

Cela a changé lorsque nous avons examiné de plus près les premières démonstrations du fonctionnement pratique de la nouvelle capacité d’agent.

Kaj zmore “Deep Research”?

“Deep Research” je za 200 dolarjev na mesec na začetku na voljo za naročnike ChatGPT Pro, vendar OpenAI pravi, da bo nova zmogljivost v prihodnosti na voljo tudi uporabnikom ChatGPT Plus in Team. V času pisanja članka ni nobenih informacij o tem, ali in kdaj bo “Deep Research” na voljo za uporabnike brezplačne verzije, čeprav OpenAI zelo vestno skrbi, da tudi brezplačni uporabniki dobijo vse funkcionalnosti.

Na spletni strani je OpenAI zapisal: “Deep Research je naslednji OpenA agent, ki lahko za vas opravi delo neodvisno – vi ga pozovete, ChatGPT pa bo našel, analiziral in sintetiziral na stotine spletnih virov in ustvaril celovito poročilo na ravni raziskovalnega analitika. Zamislite si ga kot svojega lastnega analitika, ki se lahko sam zažene in vam poroča o ugotovitvah v samo nekaj minutah. Ne glede na to, ali potrebujete poročilo o nečem tako nišnem, kot je populacija kolibrijev v Združenem kraljestvu, ali kot je primer OpenAI, raziskovalno poročilo o tem, kako se je maloprodajna industrija preoblikovala v zadnjih treh letih, “Deep Research” vam bo pomagal.

Bien que l'accent soit mis ici sur la collecte de rapports commerciaux, la recherche médicale et d'autres cas d'utilisation professionnels, les exemples ci-dessous prouvent que tous les utilisateurs peuvent s'attendre à cela :

1. Trouver une aiguille dans une botte de foin

Ta primer je verjetno naš najljubši. Se vedno trudite najti filmska imena, naslove skladb ali druge naključne informacije, ki bi si jih bilo enostavno zapomniti? No, ChatGPT-jev “Deep Research” vam pri tem lahko pomaga.

Tukaj je ChatGPT-ju podan povzetek TV-oddaje s primeri nekaj epizod, ki si jih je uporabnik zapomnil. Če bi ta “prompt” napisali v ChatGPT 4o, bi skušal ponuditi pravilen odgovor, vendar bi pogosto zgrešil cilj zaradi pomanjkanja raziskav. “Deep Research” lahko najde točno tisto televizijsko epizodo, ki jo omenja uporabnik, poleg tega pa tudi ponudi razčlenitev podrobnosti. V tem primeru je to TV-oddaja Counterpart in prizori, ki jih najdemo v 1. sezoni, v 4. epizodi.

2. Achats

A ne bi bilo super, če bi lahko umetna inteligenca naredila poglobljeno raziskavo in nam pred naslednjim smučarskim podvigom predlagala, katera deska za bordanja je najbolj primerna za nas? No, “Deep Research” zmore tudi to.

Dans ce cas, une invite contenant des informations sur le snowboard, les conditions de la piste et la zone dans laquelle l'utilisateur fera du snowboard conduit à une réponse impressionnante qui non seulement offre certaines des meilleures options, mais explique également en détail pourquoi ces options valent la peine d'être explorées. . L'agent prend en compte toutes les demandes de l'utilisateur et fournit des informations d'achat qui prendraient autrement des heures à obtenir.

3. Connaissances générales

Zahvaljujoč se poglobljenemu raziskovanje “Deep Research” ponuja zelo poglobljene in zanesljive odgovore. OpenAI je podal še en zanimiv primer, in sicer z vprašanjem o povprečni upokojitveni starosti igralcev NFL-a. Podal je primerjavo med 4o in “Deep Research”.

4o je podal odgovor v smislu, da je “prompt” pretežak, da bi podal natančno povprečje. Model se je odzval z grobo oceno “starosti med 35 in 40 let”, čeprav v primerjavi s poglobljeno analizo “Deep Research” ni niti približno tako bogata.

Po drugi strani pa se “Deep Research” poglobi v številne vire in zbere dejanske informacije, da ugotovi, da se lahko igralci lige NFL upokojijo pri različnih starostih in s primeri razloži razpon upokojitvenih starosti. To je veliko bolj zanesljiv odgovor, ki kaže, koliko lahko “Deep Research” izboljša odgovore.

Čeprav ne vemo točno, kdaj bo “Deep Research” na voljo za tiste med nami, ki ne plačujemo najdražjih ChatGPT naročnin, so ti primeri dovolj, da nas navdajajo z navdušenjem nad prihodnostjo razvoja umetne inteligence.