С тех пор как на сцене появился ChatGPT, интерес к ИИ только возрос. Обсуждения искусственного общего интеллекта (AGI) и «суперинтеллекта» — да, глава OpenAI, Сам Альтман, сейчас говорит о таком — только добавляют новых словечек в наш лексикон.
Представляю вам Агентный ИИ. Проще говоря, это ИИ-агенты, которые должны автоматизировать часть наших цифровых задач. Например, Gems в лексиконе Google. Кастомизированные GPT от OpenAI. Или Copilot Actions от Microsoft.
Смысл заключается в том, чтобы ИИ выполнил вашу задачу или её часть. Qualcomm и MediaTek уже подготовили свои чипы для эры агентного ИИ. Но вот в чем проблема. У нас пока нет настоящего инструмента агентного ИИ. Мы едва перешагнули через порог типичного потока запросов и ответов, который предлагают большинство генеративных ИИ-чатботов.
И тут появляется Deep Research — первый продукт агентного ИИ в семействе Gemini.
Фундаментальная переоценка поиска в интернете
Как видно из названия, Deep Research хорошо справляется с исследованиями, но делает это значительно более контролируемо, чем обычный поиск в Google. С Deep Research вы можете заранее задать контур вашего поискового запроса.
Можно указать конкретные источники (или типы источников) для получения результатов. Это принципиально отличается от поиска в Google, который в основном отвечает на ваши ключевые слова, выдавая результаты, которые считает подходящими.
Это подход с изъяном, и часто мы оказываемся в водовороте кликбейтов или ИИ-сгенерированной терминологии. Плюс, случайные изменения алгоритма поиска Google часто означают, что результаты для одного и того же запроса могут отличаться через день или неделю.
Deep Research извлекает материалы из контролируемой базы знаний, определяемой пользователем. Допустим, вы хотите найти информацию о влиянии социальных медиа на психическое здоровье молодых пользователей, но только из рецензируемых научных статей. Результаты будут лишь научными статьями.
Для журналистов, студентов, исследователей или даже бизнесменов этот подход экономит массу времени. Более того, он не возлагает на пользователя ответственность за доверие к источнику.
Вы уже знакомы с источником или его достоверностью, поэтому предоставленный материал не вызывает вопросов доверия. Кроме того, например, в Deep Research отсутствует необходимость фильтровать нежелательные результаты поиска или рекламу — по крайней мере, пока что.
Deep Research фактически формирует многоэтапный процесс поиска, находит информацию от вашего имени и повторяет процесс, пока «поисковый агент» перемещается от одного источника к другому в поисках новой релевантной информации.
По сути, он избавляет вас от утомительных поисков одной и той же информации, перескакивая между различными результатами, надеясь найти искомое. В общем и целом, утомительные и психологически раздражающие аспекты поиска в Google устраняются.
Это ещё не самое лучшее в Deep Research.
Полезен именно так, как нужно
Поиск и получение информации из надежных источников — это лишь половина дела. Deep Research избавляет от необходимости постоянно щелкать между разными результатами поиска или открывать десятки вкладок. Управлять множеством вкладок на большом экране — это уже настоящий хаос, по многим причинам.
Самая главная из них — это поиск того самого куска информации, затерянного в стене текста, видео или аудио. Deep Research не только извлекает надежную информацию из выбранных вами источников, но и представляет все эти находки в непротиворечивом и ненавязчивом виде.
Именно то, что вам нужно, из источников, которые вы ищете.
Теперь, если ваша задача поиска не включает одностороннюю ссылку в интернете, вам необходимо разбить процесс на несколько этапов. Допустим, вы хотите узнать о культуре грибов. Вам бы хотелось поиследовать информацию о сортах семян, погодных условиях, борьбе с вредителями и заболеваниями — по отдельности. Найти окончательное руководство, особенно одно на основе надежных источников, непросто.
Deep Research делает это за вас. Вся информация, которую он собрал из интернета, будет представлена в виде аккуратно составленной статьи с соответствующими заголовками, таблицами и категорическим разбиением.
Это тот тип отчета о поиске, который обычно занимает у вас часы, чтобы усвоить и оформить в виде документа. Для любого, кто ежедневно занимается поиском и запоминанием знаний, этот инструмент станет настоящим спасением.
Например, данный поисковый запрос:
Я пишу статью о применении и отличиях между батареями NMP и LFP в контексте электрических транспортных средств и пожароопасности из-за батарей. Соберите данные только из научных статей и авторитетных агентств. Помогите мне понять и прояснить вопрос.
Те результаты, которые я получил после примерно 2-3 минут поиска, стали полноценным черновиком текста, который привычно пишу для диссертации, юридического заключения или научной работы. Я показал короткую демонстрацию Deep Research студенту-исследователю, адвокату и журналисту. Общее впечатление было «вау» с ноткой облегчения.
Не каждый день вы видите людей, готовых платить $20 в месяц за инструмент ИИ, который еще не стал мейнстримом. Хусейн Анис Хан, стипендиат Alex Chernov в Мельбурнской юридической школе, сказал мне, что ему очень нравится идея находить академические материалы для исследований.
Мд Мехарбан, мультимедийный журналист, чьи работы публиковались в таких изданиях, как Reuters, NatGeo, AFP и The New York Times, также сообщил мне, что Deep Research может оказаться ценным инструментом в его работе.
«Значительная часть моей документальной работы основывается на исследованиях. Чем глубже, тем лучше», — говорит Мехарбан нашему редактору. «Если я смогу сузить необследованные области задания, тем больше шансов, что моя работа выделится на фоне других».
Находясь на пике взаимодействия человек-машина
Я многократно погружался в слишком оптимистичные эксперименты с ИИ. Пробуя виртуальную подругу (некоторые доходят до того, что по сути «беременеют»), используя ИИ для снятия нагрузки с почты, смягчая свою лень в Gmail или просто отказываясь от Apple Intelligence, мой опыт был весьма разнородным.
Deep Research — это первый инструмент ИИ, который предоставил мне полноценный опыт, чего не могу сказать ни о каком другом инструменте ИИ, с которым я сталкивался. Я потратил больше денег на различные ИИ-продукты и подписки, чем на свою страсть к играм, стримам и чтению, так что мне неплохо знакомо чувство разочарования от неудачного продукта.
Для моей работы как журналиста инструмент, подобный Deep Research, оказался почти незаменимым, особенно когда речь шла о таких темах, как трибоэлектрические наногенераторы в носимых устройствах и сложности изготовления микрофлюидных сенсоров пота.
Если я попытаюсь найти указанные материалы в Google, то по сути заставлю себя играть в «бить мишеней» по многочисленным ссылкам на страницах поиска. С Deep Research я просто описываю, что ищу, на естественном языке.
В этом нет никаких догадок. Я могу точно определить путь поиска и цель знаний. Я могу адаптировать всю операцию под свои конкретные нужды — будь то задача, связанная с исследованиями, или просто маркетинг.
Возможность настроить всё под свои потребности и завершить дело, не отклоняясь от обычного разговорного тона, выделяет этот инструмент. Это делает мой рабочий процесс чуть менее механистичным. Какое-то человеческое прикосновение, если хотите.
А потом есть вопрос о ценности, на который любой разумный человек обратит внимание. С продуктами, такими как Deep Research — или конкурентами, такими как Perplexity Pro или ChatGPT Plus — возникает вопрос, сколько пользы вы получаете от подписки за $20 в месяц.
20 долларов, потраченные на работу, и несколько неожиданных бонусов.
В пределах экосистемы Google конкуренции нет. Я получил доступ к Gemini Advanced с подпиской Google One AI Premium, которая также предлагает 2 ТБ облачного хранилища и интеграцию Gemini с большинством продуктов Google, которые мы используем каждый день.
Импорт в Sheets в одно нажатие? Добавить исследовательскую справку в Docs? Написать в Gmail? Все это — наряду с Gemini Deep Research — вы получаете с пакетом. Это значительно лучшее предложение, чем продукты OpenAI или Perplexity.
Более того, я бы предпочел, чтобы мой рабочий процесс сосредоточился в рамках экосистемы Google, нежели соглашаться на множество сомнительных с этической точки зрения и ризикующих приватностью условий обслуживания другого ИИ-продукта.
Если вам понравилась эта статья, подпишитесь, чтобы не пропустить еще много полезных статей!
Любите активный отдых на природе? Подписывайтесь на канал Поход лайфхак в Яндекс Дзен — кладезь полезных советов для любителей активного отдыха!
Вы также можете читать наши материалы в:
- Telegram: https://t.me/gergenshin
- Яндекс Дзен: https://dzen.ru/gergen
- Официальный сайт: https://www-genshin.ru