Эксперты: Функция Deep Research в ChatGPT не обеспечивает самостоятельные научные достижения.

Главное:

• Новая функция ChatGPT под названием Deep Research не способна самостоятельно делать научные открытия.
• Эффективность Deep Research зависит от умений пользователя в обработке данных.
• Функция демонстрирует высокий уровень обработки данных, способствуя выявлению неочевидных связей.

Что такое Deep Research и как она работает

Новая функция Deep Research, представленная в ChatGPT, предназначена для работы в автономном режиме, что позволяет ей самостоятельно составлять списки источников, изучать и проверять данные. Этот инструмент призван упростить процесс анализа информации, предоставляя пользователям возможность создавать отчёты на уровне аналитика начального уровня. Однако, как подчеркивают эксперты, такой подход не достаточно для совершения прорывных научных открытий.

Функция подобна китайской модели DeepSeek, которая также осуществляет автоматическую обработку и уточнение данных в интернете. Тем не менее, специалисты утверждают, что в текущем состоянии технологий искусственный интеллект, как и много других его аналогов, остаётся «стохастическим попугаем», то есть они лишь старательно воспроизводят информацию, основываясь на имеющихся данных, а не создают его самостоятельно.

Мнения экспертов о Deep Research

Эксперты разделили мнение по поводу функциональности и полезности Deep Research. Генеральный директор компании «Инвенторус» Евгений Елфимов отметил, что успешность применения ChatGPT в значительной степени зависит от навыков пользователя. Если оператор не знает, как обработать данные или задать правильные вопросы, то результаты будут некорректными.

Ярослав Селиверстов, глава отдела исследований в области ИИ Университета-2035, также подметил, что «мышление» модели является лишь имитацией, и ИИ не способен обладать настоящим пониманием контекста. Он выделил высокий уровень обработки данных, но не исключил, что текущие модели ИИ нуждаются в дальнейших усовершенствованиях, чтобы стать действительно полезными инструментами в научной и аналитической деятельностях.

Перспективы использования и ограничения Deep Research

И хотя Deep Research может выявлять скрытые связи в данных и значительным образом увеличивать производительность в ряде областей, эксперты настороженно относятся к ее возможностям. Антон Аверьянов, генеральный директор группы компаний ST IT, охарактеризовал Deep Research как «продвинутый гуглинг», который может сохранить время, но не гарантирует полную исчерпывающую информацию.

Функция, основанная на модели o3 от OpenAI, на текущий момент задумана для помощи в различных сферах, таких как финансы, наука и управление. Тем не менее, важно понимать, что в силу находящихся на сегодня в стадии развития технологий искусственного интеллекта, мы не можем рассчитывать на их способность к самостоятельному и качественному научному прорыву.

Таким образом, использование функций, подобных Deep Research, должно происходить в рамках активного участия человека, который будет способен эффективно вести диалог с ИИ и интерпретировать результаты, полученные в процессе исследования.