Deep Research від OpenAI: практичне тестування можливостей AI для огляду літератури
Завдяки новій функції Deep Research, інтегрованій у модель OpenAI o3 наприкінці лютого, проведення комплексного огляду літератури займає лише кілька хвилин. Наприклад, запит на огляд сучасних досліджень у сфері машинного навчання та споживання енергії було виконано всього за 6 хвилин.
Deep Research доступний користувачам OpenAI Plus ($20 на місяць) із лімітом 10 запитів на місяць. Передплатники Pro ($200 на місяць) отримують 120 запитів і доступ до GPT-4.5. OpenAI позиціонує цю функцію як інструмент для багатокрокового дослідження, яке раніше займало години.
Основні можливості Deep Research:
- Проведення огляду та вивчення літератури
- Аналіз ринку
- Дослідження технологій і програмного забезпечення
- Фінансовий аналіз
- Юридичні дослідження
Як працює Deep Research?
Процес Deep Research складається з чотирьох етапів:
- Структуризація запиту – AI визначає ключові терміни, підпитання та релевантні концепції.
- Пошук інформації – здійснюється через відкриті бази даних (arXiv, PubMed, Semantic Scholar) та публічні ресурси (The Guardian, BBC, New York Times).
- Аналіз і інтерпретація – система пріоритизує найважливішу інформацію та оцінює якість джерел.
- Генерація фінального звіту – на основі отриманих даних створюється структурований текст, доповнений таблицями та діаграмами (за необхідності).
Практичне використання Deep Research
Для оптимального використання функції рекомендується почати з запиту до стандартної моделі GPT-4o, яка допоможе сформулювати точніший запит. Наприклад, для аналізу машинного навчання та енергоспоживання AI може запропонувати додаткові уточнення щодо контексту дослідження.
Протягом виконання запиту можна відстежувати процес додавання нових джерел. Після завершення (через 5-30 хвилин) надається повний звіт із посиланнями на використані джерела.
Виклики та ризики використання Deep Research
Хоча ця функція значно пришвидшує аналіз наявної інформації, вона має певні обмеження:
- Ризик поверхневого аналізу – система добре структурує дані, але не здійснює критичний аналіз джерел.
- Підсилення існуючих упереджень – алгоритм може віддавати перевагу часто цитованим публікаціям, ігноруючи менш відомі, але потенційно важливі дослідження.
- Якість наукових робіт – у сфері освіти використання Deep Research ставить питання щодо оцінки самостійної роботи студентів.
Висновки
Deep Research від OpenAI – потужний інструмент для швидкого збору та аналізу інформації, що може суттєво спростити проведення первинного дослідження. Проте він ще перебуває на початковій стадії розвитку, має певні обмеження та ризики. Очікується, що OpenAI покращуватиме алгоритми перевірки джерел і зменшуватиме схильність до генерації помилкових висновків.
Інші компанії, зокрема Perplexity AI та Google Gemini, вже впроваджують схожі функції, що свідчить про зростаючу роль AI у наукових дослідженнях. Подальший розвиток таких технологій може суттєво змінити підходи до пошуку та аналізу інформації у всіх сферах науки та бізнесу.
Поділитись новиною
