ChatGPT теперь может проводить глубокие исследования за людей

OpenAI добавила в ChatGPT новую функцию под названием "глубокое исследование". Искусственный интеллект научился самостоятельно планировать и выполнять многоэтапный поиск нужных данных, при необходимости возвращаясь назад и реагируя на актуальную информацию в реальном времени.

В отличие от стандартной генерации текста, система показывает процесс работы в боковой панели, включая источники и краткое описание использованных методов. Пользователи могут задавать вопросы с помощью текста, изображений и дополнительных файлов вроде PDF или таблиц для контекста. Стоит учесть, что на формирование ответа уходит от 5 до 30 минут, а в будущем появится возможность добавлять встроенные изображения и графики.

OpenAI признает ограничения новой функции — ИИ может выдумывать факты, путаться в различении достоверной информации и слухов, а также неверно оценивать уровень уверенности в своих ответах.

Однако разработка подобных инструментов — это важный шаг в развитии генеративных ИИ-сервисов. По заявлениям компании, глубокое исследование работает на уровне профессионального аналитика. В демонстрационном видео показан пример запроса об изменениях в розничной торговле за последние три года.

Функция появилась вскоре после запуска Operator — инструмента для выполнения задач через браузер. Похожий прототип под названием Project Mariner представила Google в декабре, но он пока недоступен публично. Глубокое исследование уже доступно для пользователей Pro-подписки.

За ежемесячную плату в $200 доступно до 100 запросов. Ограниченный доступ получат подписчики Plus, Team и позже Enterprise. OpenAI отмечает высокую вычислительную нагрузку — чем дольше исследование, тем больше ресурсов требуется. В будущем обещают увеличить лимиты для всех платных пользователей после выхода более быстрой и эффективной версии.

Модель, лежащая в основе глубокого исследования, установила новый рекорд точности в тесте "Последний экзамен человечества" с экспертными вопросами. С включенными инструментами браузера и Python точность достигла 26.6%, что значительно выше 3.3% у GPT-4o и 13% у модели o3-mini (high) при работе только с текстом.