OpenAI анонсувала покращеного ChatGPT для дослідницьких завдань

OpenAI анонсувала новий сервіс під назвою «deep research», який розширює можливості ChatGPT для проведення глибоких досліджень у різних сферах — від фінансів та науки до державної політики та інженерії.

Що ще відомо

Як зазначено у блозі компанії, новий інструмент створено для спеціалістів, що займаються інтенсивними дослідженнями у галузях фінансів, науки, політики і техніки, яким необхідні ретельні, точні та надійні результати. За словами OpenAI, функціонал може бути також корисним для тих, хто робить покупки, що вимагають детального вивчення, наприклад, автомобілі, побутова техніка або меблі.

Представники компанії пояснюють, що короткі відповіді та стислий виклад інформації не завжди доречні, коли потрібно врахувати численні джерела, веб-сайти та інші дані. Спочатку «deep research» доступний користувачам ChatGPT Pro з лімітом у 100 запитів на місяць, згодом можливість отримають підписники тарифних планів Plus та Team, а в подальшому і Enterprise.

Щоб скористатися функцією, достатньо вибрати відповідний режим і ввести запит, додаючи при потребі файли або таблиці. Пошук може займати від 5 до 30 хвилин, після чого ChatGPT повідомить про готовність відповіді.

На даному етапі система генерує виключно текстовий контент, проте OpenAI планує впровадити підтримку зображень, візуалізацію даних та інші «аналітичні» формати. Компанія також передбачає можливість інтеграції вузькоспеціалізованих зовнішніх, а згодом і внутрішніх джерел.

Питання точності «deep research» поки залишається відкритим. Відомо, що ШІ-моделі інколи можуть помилятися або «галюцинувати», що особливо небезпечно у контексті складних досліджень. Саме тому OpenAI акцентує увагу на прозорості даних та використанні перевірених джерел: кожен результат супроводжується чіткими посиланнями та коротким викладом логіки, що полегшує перевірку інформації.

Для підвищення точності компанія застосувала спеціальну версію моделі o3 «reasoning», навченої за допомогою механізму «навчання з підкріпленням» на реальних завданнях із використанням браузера та Python. Розробники стверджують, що ця модель оптимізована для веб-серфінгу та аналізу великих обсягів текстових і графічних даних, здатна вбудовувати зображення з Інтернету та графіки з Python безпосередньо у відповіді. При тестуванні на Humanity’s Last Exam, що містить понад 3000 експертних питань, її точність склала 26,6%, що перевищує показники інших моделей, з якими проводилося порівняння.

OpenAI визнає, що «deep research» поки має недоліки: інструмент може плутати перевірені дані з недостовірними, іноді відзначаючи власну невпевненість або навіть помиляючись у форматуванні джерел. Тому користувачам рекомендується самостійно перевіряти отримані результати.

Незважаючи на це, для тих, хто втомився від лаконічних відповідей типу «так/ні» без пояснень, функція «deep research» може стати кроком до створення більш ґрунтовних і оформлених матеріалів. Залишається лише побачити, чи детально користувачі аналізуватимуть результати, чи обмежаться копіюванням готових відповідей.