Openai telah memperkenalkan Deep Research, asisten peneliti bertenaga AI baru di dalam chatgpt yang memungkinkan pengguna untuk melakukan investigasi multi-langkah terstruktur alih-alih menerima respons yang dihasilkan AI instan. Dirancang untuk para profesional di bidang-bidang seperti Keuangan, Sains, dan Kebijakan, fitur ini memungkinkan alur kerja penelitian yang lebih kompleks dengan menganalisis informasi di berbagai sumber dan menyusun temuan ke dalam laporan terperinci.
Tidak seperti interaksi chatgpt standar, penelitian mendalam yang diperlukan di antara Lima dan tiga puluh menit untuk menyelesaikan setiap kueri, tergantung pada kompleksitas. Openai telah memposisikan alat ini sebagai cara untuk membantu pengguna dengan tugas yang memerlukan pengumpulan data metodis, seperti analisis kebijakan, laporan pasar teknis, dan perbandingan pembelian besar.
Fitur saat ini tersedia secara eksklusif untuk pengguna chatgpt pro , yang dapat membuat hingga 100 kueri per bulan. Openai berencana untuk memperluas akses ke pengguna plus, tim, dan perusahaan dalam waktu dekat, tetapi tidak ada garis waktu yang disediakan untuk ketersediaan di Inggris, Swiss, atau area ekonomi Eropa.
Bagaimana Penelitian Deep Openai Depe Memilih opsi di komposer pesan chatgpt dan mengirimkan kueri, secara opsional melampirkan file seperti spreadsheet atau PDF untuk konteks yang ditambahkan.
Openai ). Selain itu, kesalahan pemformatan kutipan dan inkonsistensi dapat muncul dalam laporan penelitiannya, sebuah masalah yang Openai mengatakan mereka secara aktif bekerja untuk meningkatkan.
[Konten Tertanam]
Google yang bersaing AI Assistant
Openai’s Deep Research tidak diluncurkan dalam ruang hampa. Google baru-baru ini mengumumkan Alat AI sendiri yang disebut Deep Research , yang diharapkan untuk diintegrasikan ke dalam ekosistem Gemini AI. Tidak seperti alat Openai, versi Google tetap dalam fase penelitian dan belum tersedia untuk umum. Namun, pengguna lanjutan Gemini dapat mengujinya dengan model eksperimental gemini 2.0 Google. Mariner/”Target=”_ Blank”> Project Mariner , sebuah inisiatif yang bertujuan mengembangkan agen AI yang dapat menelusuri web secara mandiri, mensintesis informasi, dan membuat laporan penelitian terstruktur. Pengembangan paralel dari alat-alat ini menyoroti tren yang berkembang: AI bergerak melampaui interaksi chatbot sederhana dan menuju asisten peneliti yang sepenuhnya otonom.
kinerja benchmark terhadap model AI lainnya
Untuk mengukur keefektifannya, Openai menguji penelitian mendalam terhadap Ujian terakhir umat manusia , sebuah tolok ukur AI yang dirancang untuk menilai untuk menilai untuk menilai umat manusia , sebuah tolok ukur AI yang dirancang untuk menilai untuk menilai untuk menilai umat manusia , sebuah tolok ukur AI yang dirancang untuk menilai untuk menilai untuk menilai umat manusia Kinerja pada 3.000 pertanyaan tingkat ahli. Penelitian mendalam mencetak 26,6%, jauh melebihi model yang bersaing:
• Pemikiran Gemini Google: 6,2%
• Grok-2: 3,8%
• Claude 3,5 soneta: 4,3%
• Openai’s sendiri GPT-4O: 3,3%
Selain itu, Penelitian DEED menetapkan skor tinggi baru pada patokan GAIA , yang mengevaluasi penalaran AI di seluruh tugas multimodal dunia nyata. Sementara skor ini memposisikan penelitian mendalam sebagai salah satu alat penelitian AI paling canggih yang tersedia, efektivitas dunia nyata masih harus diuji sepenuhnya.
keterbatasan dan tantangan awal
Terlepas dari potensinya, penelitian mendalam datang dengan beberapa keterbatasan yang telah diakui secara terbuka. Salah satu perhatian utama adalah keakuratan. Sementara alat ini memberikan kutipan untuk sumbernya, Openai telah memperingatkan bahwa itu “mungkin berjuang dengan membedakan sumber otoritatif dari rumor” dan bahwa “sering gagal untuk menyampaikan ketidakpastian secara akurat” ( Openai ). Ini berarti pengguna masih harus memverifikasi informasi secara manual untuk memastikan kredibilitas.
Keterbatasan lain adalah bahwa penelitian mendalam saat ini dibatasi untuk membuka penelusuran web dan file yang diunggah pengguna. Itu belum memiliki akses ke basis pengetahuan hak milik atau konten berlangganan saja, seperti jurnal akademik di balik paywalls. Untuk bisnis yang mengandalkan data internal atau laporan khusus industri, ini dapat mengurangi kegunaan alat dibandingkan dengan peneliti manusia dengan akses langsung ke sumber daya tersebut.
Memformat inkonsistensi adalah masalah lain. Openai telah mengakui bahwa penelitian mendalam dapat menghasilkan kesalahan kutipan, termasuk misattribution atau struktur referensi yang rusak. Ini adalah faktor penting bagi para profesional yang mengandalkan dokumentasi yang tepat, dan Openai telah menyatakan bahwa peningkatan dalam penanganan kutipan sedang dalam pengembangan.
Risiko keamanan dalam penelitian bertenaga AI
Di luar kekhawatiran akurasi, peluncuran Deep Research juga menimbulkan pertanyaan yang lebih luas tentang keamanan alat penelitian yang digerakkan AI. Informasi kesalahan yang dihasilkan AI telah menjadi masalah yang berulang dalam model pencarian yang dibantu AI, dan Openai telah mengakui bahwa penelitian yang mendalam tidak kebal terhadap halusinasi, di mana model tersebut menghasilkan pernyataan yang salah atau menyesatkan.
Model AI menunjukkan bahwa risiko ini tidak teoretis. Sebagai contoh, perusahaan AI yang berbasis di China Deepseek menghadapi pengawasan setelah audit AI independen mengungkapkan bahwa model Deepseek R1 gagal 83% dari tes akurasi. Laporan tersebut mengutip masalah dengan informasi yang salah dan bias politik potensial dalam penelitian yang dihasilkan AI.
Peneliti keamanan siber juga mengekspos kerentanan dalam alat penelitian AI yang berinteraksi dengan sumber online. Laporan dari Palo Alto Networks’Unit 42 Terungkap beberapa cara untuk melakukan jailbreak Deepseek , memanipulasi tanggapannya untuk memberikan informasi yang menyesatkan atau berbahaya. Meskipun belum ada eksploitasi terdokumentasi yang mempengaruhi penelitian mendalam Openai, meningkatnya kecanggihan teknik jailbreak AI menghadirkan masalah keamanan potensial.
Tantangan-tantangan ini menyoroti risiko yang lebih luas dalam menggunakan AI untuk penelitian. Sementara penelitian mendalam bertujuan untuk memberikan hasil yang lebih terstruktur dan dapat diverifikasi daripada alat pencarian AI sebelumnya, ini bukan pengganti yang sempurna untuk peneliti manusia yang dapat secara kritis mengevaluasi sumber dan mendeteksi informasi yang tidak dapat diandalkan.
Apa yang terjadi selanjutnya untuk selanjutnya Openai’s Deep Research?
Openai telah menggambarkan penelitian mendalam sebagai langkah pertama menuju asisten AI yang lebih mampu yang dapat melakukan investigasi otonom. Namun, perusahaan juga menekankan bahwa fitur ini sangat intensif sumber daya, itulah sebabnya akses saat ini dibatasi.
Saat peluncuran, Deep Research hanya tersedia untuk ChatGPT Pro pengguna , dengan batas 100 kueri per bulan. OpenAI telah menyatakan bahwa Plus dan pengguna tim akan menjadi baris berikutnya untuk akses, diikuti oleh pelanggan perusahaan.
Perusahaan juga mengakui bahwa penelitian mendalam akan membutuhkan penyempurnaan lebih lanjut. Openai secara aktif berupaya meningkatkan keakuratan kutipan dan memformat dalam laporan penelitian. Selain itu, AI pada akhirnya akan mendukung akses ke sumber data berpemilik dan berbasis berlangganan, yang akan membuatnya secara signifikan lebih berguna bagi pengguna perusahaan yang mengandalkan laporan industri berkualitas tinggi daripada konten web terbuka.
Kunci Milestone for Deep Research adalah ketersediaan yang akan datang pada aplikasi seluler dan desktop. Openai telah mengkonfirmasi bahwa fitur ini akan diluncurkan di luar versi web ChatGPT dalam beberapa minggu mendatang, memberikan aksesibilitas yang lebih luas kepada pengguna yang membutuhkan bantuan penelitian di berbagai platform.
penelitian AI sebagai medan pertempuran kompetitif baru baru
Openai dan dorongan simultan Google ke alat penelitian bertenaga AI menunjukkan bahwa sintesis pengetahuan otomatis menjadi perbatasan baru dalam pengembangan AI. Dengan penelitian yang mendalam, Openai berusaha untuk melampaui interaksi chatbot tradisional ke dalam alur kerja penelitian yang dibantu AI, di mana pengguna menerima laporan terstruktur alih-alih tanggapan percakapan.
Persaingan antara OpenAI, Google, dan Microsoft menyarankan bahwa AI Research Asisten bisa menjadi bagian penting dari penawaran AI di masa depan. Apakah alat-alat ini pada akhirnya akan menggantikan metode penelitian tradisional atau berfungsi sebagai alat bantu pelengkap masih harus dilihat.
Integrasi penelitian yang mendalam dan agen operator AI menunjukkan bahwa Openai bergerak menuju ekosistem AI di mana chatgpt tidak hanya hanya Asisten percakapan, tetapi sistem yang mampu melakukan penelitian dan melaksanakan tugas secara mandiri. Ini selaras dengan visi jangka panjang Openai untuk membuat agen AI yang dapat berfungsi sebagai asisten dalam aplikasi dunia nyata.
Persaingan di ruang ini semakin meningkat. Model AI Gemini Google diharapkan untuk memasukkan kemampuan agen AI yang serupa, dan Microsoft juga bekerja untuk meningkatkan fungsi penelitian AI dalam Azure. Pertanyaannya sekarang bukanlah apakah asisten peneliti bertenaga AI akan diadopsi secara luas, melainkan bagaimana mereka akan berintegrasi ke dalam alur kerja profesional dan konsumen.
dapatkah penelitian AI menggantikan investigasi yang dipimpin manusia?
Munculnya alat penelitian bertenaga AI menimbulkan pertanyaan penting: Dapatkah AI sepenuhnya menggantikan investigasi yang dipimpin manusia? Sementara penelitian mendalam memberikan laporan terstruktur dan didukung kutipan, itu belum memiliki kemampuan untuk mengevaluasi sumber-sumber secara kritis dengan cara yang bisa dilakukan oleh para peneliti manusia. Model AI masih berjuang dengan bias, informasi yang salah, dan pemahaman konteks di luar apa yang secara eksplisit ditulis dalam bahan sumber.
Bahkan dengan upaya Openai untuk meningkatkan akurasi, AI pada akhirnya dibatasi oleh data yang dapat diakses. Peneliti akademik dan perusahaan yang mengandalkan set data hak milik dan pengetahuan khusus mungkin masih menemukan investigasi yang dipimpin manusia lebih dapat diandalkan. Selain itu, penelitian mendalam tidak memiliki kemampuan untuk melakukan wawancara, menafsirkan wawasan kualitatif, atau menilai implikasi dunia nyata di luar apa yang tersedia dalam sumbernya.
Yang mengatakan, asisten peneliti AI seperti penelitian mendalam dapat berfungsi sebagai alat yang berharga untuk para profesional yang perlu merampingkan tahap awal pengumpulan informasi. Daripada mengganti peneliti manusia, alat-alat ini dapat berfungsi sebagai penambah produktivitas yang mengotomatisasi tugas yang memakan waktu seperti ulasan literatur, perbandingan data, dan pembuatan laporan. menyarankan bahwa bisnis akan menjadi pasar utama untuk kemampuan ini. Perluasan penelitian mendalam pada akhirnya ke dalam lingkungan perusahaan dapat menjadikannya bagian utama dari pekerjaan pengetahuan yang dibantu AI.
Sementara penelitian mendalam merupakan langkah maju untuk otomatisasi penelitian yang digerakkan oleh AI, versinya saat ini masih memiliki keterbatasan. Ketergantungan alat pada konten web terbuka, potensi untuk informasi yang salah, dan pembatasan kueri berarti tetap merupakan produk yang berkembang daripada solusi yang sepenuhnya matang.
• Grok-2: 3,8%
• Claude 3,5 soneta: 4,3%
• Openai’s sendiri GPT-4O: 3,3%
