Tudományos áttörés vagy múló hype? Bemutatkozik a ChatGPT deep research

Az OpenAI új szintre emeli a mesterséges intelligencia alapú kutatást: bemutatta a „deep research” nevű funkciót, amely lehetővé teszi, hogy a ChatGPT mélyebb, részletesebb és pontosabb válaszokat adjon az összetettebb kérdésekre. Ez nem csupán egy gyors válaszokat adó chatbot, hanem egy valódi “kutató asszisztens”, amely segíthet a pénzügyi, tudományos, mérnöki és politikai területeken dolgozóknak. A ChatGPT korábbi verziói inkább a tömör összegzésben és a gyors válaszadásban jeleskedtek, de az OpenAI újítása ennél sokkal tovább megy. A funkció különösen hasznos lehet azok számára, akik komoly kutatási munkát végeznek, legyen szó tudományos elemzésről, üzleti stratégiák kidolgozásáról vagy akár egy új autó kiválasztásáról. Az OpenAI szerint ez egy olyan eszköz, amely nem csupán információt nyújt, hanem valóban segít átgondolni és rendszerezni a begyűjtött adatokat. A deep research funkció jelenleg a Pro előfizetők számára érhető el, és havi 100 lekérdezést lehet hozzá intézni. A vállalat tervei szerint hamarosan a Plus és Team előfizetők is hozzáférhetnek, majd később az Enterprise csomagot használók is bekapcsolódhatnak. Számolni kell azonban földrajzi korlátozásokkal is: az Egyesült Királyságban, Svájcban és az Európai Gazdasági Térségben egyelőre nem elérhető a funkció. A deep research használata egyszerű: a felhasználók a ChatGPT-ben kiválaszthatják a megfelelő módot, majd beírhatják kérdéseiket. Lehetőség van fájlok és táblázatok csatolására is, ami különösen hasznos lehet adatvezérelt kutatások esetén. További érdekesség, hogy a válaszok nem érkeznek meg azonnal: a rendszer 5 és 30 perc között dolgozhat az eredményeken, de a felhasználók értesítést kapnak, amint a keresés befejeződik. A mesterséges intelligencia modellek egyik legnagyobb kihívása a megbízhatóság. Az AI gyakran hajlamos hibás következtetések levonására, és néha egyszerűen „hallucinál”, azaz téves információkat generál. Az OpenAI azonban komoly hangsúlyt fektetett a deep research pontosságára: minden válasz teljes dokumentációval érkezik, világos hivatkozásokkal és az érvelési folyamat összegzésével, hogy a felhasználók könnyen ellenőrizhessék a kapott információkat. Bár az OpenAI tesztjei szerint az új o3 modell jelentősen jobb teljesítményt nyújtott a versenytársaknál, még mindig előfordulhatnak hibák. Az AI például nehezen különbözteti meg az álhíreket a valódi, megbízható forrásoktól, és gyakran nem jelzi egyértelműen, ha bizonytalan valamiben. Emellett a hivatkozások és a jelentések formázásában is lehetnek pontatlanságok. Az OpenAI az új funkcióhoz egy speciális verzióját használja a nemrég bejelentett o3 „érvelési” modelljének. A modell böngészni tud az interneten, elemzi a talált információkat, Python-eszközök segítségével adatokat dolgoz fel, valamint grafikonokat is készít. Képes az új információkhoz igazodni, azaz ha egy keresés során új adatok merülnek fel, akkor képes módosítani a kutatási stratégiáját. Az OpenAI egy speciális mércét, a Humanity’s Last Exam nevű tesztet is bevetette a deep research tesztelésére, amely több mint 3000 szakértői kérdésből áll. Az o3 modell itt 26,6 százalékos pontosságot ért el, amely első ránézésre nem tűnik kiemelkedőnek, de lényegesen jobb eredmény, mint a Google Gemini Thinking (6,2%), a Grok-2 (3,8%) vagy akár az OpenAI saját GPT-4o modelljének (3,3%) teljesítménye. A generatív mesterséges intelligencia (GenAI) fejlődése új kihívásokat és lehetőségeket teremt. A mélyreható, hivatkozásokkal ellátott kutatások sok felhasználó számára vonzóbb alternatívát jelenthetnek a hagyományos keresési módszerekhez képest. Az azonban még kérdéses, hogy a felhasználók ténylegesen utánajárnak-e az AI által adott információknak, vagy egyszerűen elfogadják azokat tényként. Egy másik érdekesség, hogy a Google nemrégiben pontosan ugyanezzel a névvel mutatott be egy hasonló AI-funkciót. Ez is azt mutatja, hogy az AI-alapú kutatás egyre nagyobb szerepet kap a technológiai világban. A ChatGPT új deep research funkciója egy jelentős lépés a mélyebb, megbízhatóbb AI-alapú kutatás felé. Az, hogy az AI több forrásból gyűjt adatokat, elemzi és rendszerezi azokat, nagy segítséget nyújthat számos iparágban és kutatási területen. Ugyanakkor a technológia még nem tökéletes: az OpenAI maga is elismeri, hogy a rendszer néha hibázik, és nem mindig tudja pontosan megkülönböztetni a hiteles információkat a megbízhatatlanoktól. A kérdés az, hogy a felhasználók valóban kritikus szemmel ellenőrzik-e a kapott eredményeket, vagy egyszerűen egy újabb AI-eszközként használják majd, amely megspórolja számukra az utánajárás fáradságát. Az mindenesetre biztos, hogy a deep research megjelenése mérföldkő lehet az AI által vezérelt információszerzésben.  (Forrás: TechCrunch) (Címlapkép: Depositphotos).