OpenAI представила расширение возможностей ChatGPT — сервис под названием «deep research», который призван помочь проводить углублённые исследования в самых разных сферах, от финансов и науки до государственной политики и инженерии.
В блоге OpenAI говорится, что новая возможность была разработана для «людей, которые занимаются интенсивной научной работой в таких областях, как финансы, наука, политика и инженерия, и нуждаются в тщательных, точных и надёжных исследованиях». По словам компании, она также может быть полезна тем, кто совершает «покупки, которые обычно требуют тщательного изучения, например, автомобили, бытовая техника и мебель».
Как объясняют в компании, обычные ответы и краткие сводки не всегда уместны, когда требуется рассматривать множество источников, веб-сайтов и других данных. Новый инструмент изначально доступен пользователям ChatGPT Pro с лимитом в 100 запросов в месяц, в скором времени к нему присоединятся подписчики Plus и Team, а затем и Enterprise.
Чтобы воспользоваться «deep research», достаточно выбрать соответствующий режим и ввести интересующий вопрос, прикрепив при необходимости файлы или таблицы. Поиск может занять от 5 до 30 минут, а затем ChatGPT пришлёт уведомление о готовности ответа.
На сегодняшний день система выдаёт только текст, но в OpenAI планируют в дальнейшем внедрить поддержку изображений, визуализацию данных и другие «аналитические» форматы. Компания также намерена позволить подключать более узкоспециализированные внешние и даже внутренние источники.
Вопрос о точности «deep research» остаётся открытым. Известно, что ИИ-модели иногда дают сбои или делают ошибки («галлюцинируют»), особенно опасные в сценариях сложных исследований. Вероятно, именно поэтому OpenAI делает акцент на прозрачности и подтверждённых источниках. Каждый результат будет сопровождаться чёткими ссылками и кратким изложением логики, что должно облегчить проверку собранных данных.
Для повышения точности OpenAI применила особую версию модели o3 «reasoning», которую обучили с помощью механизма «обучения с подкреплением» на реальных задачах, где требовалось использовать браузер и Python. Разработчики утверждают, что модель оптимизирована для веб-сёрфинга и анализа больших объёмов текстовых и графических данных, а также способна встраивать изображения из интернета и графики из Python прямо в ответы. При тестировании на Humanity’s Last Exam, насчитывающем более 3000 экспертных вопросов, её точность составила 26,6% — это выше, чем у других моделей, с которыми её сравнивали.
OpenAI подчёркивает, что «deep research» пока не лишён недостатков. Он может путать достоверные данные с недостоверными, не всегда указывает на собственную неуверенность и даже иногда делает ошибки в форматировании источников. По этой причине пользователям всё же придётся проверять полученные результаты.
Видео в Telegram: https://t.me/applespbevent_video/27
Тем не менее, для тех, кто устал от односложных ответов в духе «да/нет» без каких-либо пояснений, функция «deep research» может стать шагом вперёд к более обстоятельным и оформленным материалам. Теперь остаётся узнать, будут ли пользователи детально анализировать результаты или ограничатся копированием и вставкой готовых ответов.
Ещё по теме: