OpenAI to organizacja badawcza, założona między innymi przez Elona Muska, Wojciecha Zarembę, Grega Brockmana i Sama Altmana w 2015 roku. Jej zadaniem jest rozwijanie i tworzenie sztucznej inteligencji. Od początku swojej działalności firma działała jako organizacja non-profit, jednak w 2019 roku przekształcono ją w strukturę „capped-profit”, by pozyskiwać fundusze na dalsze badania.
Modele stworzone przez OpenAI
Open AI stale rozwija technologie i wprowadza na rynek coraz nowsze modele, takie jak GPT-3, GPT-3.5 Turbo oraz GPT-4 Turbo. Zaprezentowane wersje diametralnie zmieniły przetwarzanie języka, ułatwiając tworzenie treści czy programowanie. W ubiegłym roku, przedstawiono model o1, który zrewolucjonizował zdolność rozumowania sztucznej inteligencji. Jak podaje Uniwersytet Szczeciński, podczas przeprowadzanych testów do Międzynarodowej Olimpiady Matematycznej, model o1 osiągał wynik wynoszący 83%. Podczas gdy jego poprzednik GPT-4o, uzyskał zaledwie 13%, co jasno pokazuje postęp jaki przeprowadzono, pomiędzy modelami.
Niedawno zaprezentowano nowy model, znacząco różniący się od dotychczasowych projektów. Według badań Humanity’s Last Exam, koncepcji stworzonej przez Eliezera Yudkowskyego, w kontekście sztucznej inteligencji, model zostawia daleko w tyle poprzednie narzędzia od OpenAI, wykazując się znaczną precyzyjnością w dostarczaniu danych. Czym więc jest najnowsza technologia Deep research?
Czym jest Deep research
Deep research to narzędzie stworzone przez OpenAI oraz zintegrowane z ChatemGPT. Jego zadaniem jest przyśpieszenie procesów badawczych, poprzez przeszukiwanie i analizowanie informacji dostępnych w Internecie. Po pytaniu, wprowadzonym przez użytkownika, system przegląda sieć, co zajmuje mu od 5 do 30 minut. W tym czasie bada i interpretuje teksty, pliki, a także obrazy, następnie przedstawia raport, zawierając w nim cytowane źródła. Twórcy starają się stale udoskonalać narzędzie i w przyszłości planują dodanie wizualizacji danych oraz integrację obrazów, co uczyni raporty bardziej wszechstronnymi.
„Deep research jest przeznaczony dla osób, które intensywnie pracują z wiedzą w obszarach takich jak finanse, nauka, polityka i inżynieria i potrzebują dokładnych, precyzyjnych i wiarygodnych badań. [ChatGPT Deep research] może być równie przydatny dla wymagających kupujących, którzy szukają hiper-spersonalizowanych rekomendacji dotyczących zakupów, które zazwyczaj wymagają wnikliwej analizy, takich jak samochody, urządzenia i meble. Każdy wynik jest w pełni udokumentowany, z jasnymi cytatami i podsumowaniem myślenia [modelu AI], co ułatwia odniesienie i weryfikację informacji. [ChatGPT Deep research] jest szczególnie skuteczny w znajdowaniu niszowych, nieintuicyjnych informacji, które wymagałyby przeglądania wielu stron internetowych.” – mówi OpenAI
Deep research jest dostępne dla subskrybentów ChatGPT Pro, którzy w ofercie posiadają do 100 zapytań miesięcznie. Jednak, jak zapewniają twórcy w przyszłości możliwe będzie rozszerzenie dostępu dla użytkowników planów Team, Plus i Enterprise.
Deep research – korzyści i zagrożenia
Deep research przynosi użytkownikom wiele korzyści, które pozwalają usprawnić procesy badawcze. Jednym z kluczowych aspektów, jest ekspresowe przetwarzanie danych. Dzięki czemu nie musimy poświęcać wielu godzin na przeszukiwaniu publikacji, artykułów czy raportów. Ponadto przy pomocy Deep research jesteśmy w stanie zrozumieć szerszy kontekst informacji i analizować dane z wielu źródeł. Narzędzie od OpenAI nie tylko wspiera prace badaczy, ale także pomaga w edukacji. Uczniowie, studenci czy nauczyciele w prosty i bezpieczny sposób, mogą wyszukiwać potrzebne materiały edukacyjne, sprzyjające rozwojowi. Ważna jest również kwestia dostępności, ponieważ twórcy oferują swoje narzędzia dla szerokiego grona odbiorców. Z modelu korzystać mogą, nie tylko duże instytucje, ale także mniejsze firmy, indywidualne jednostki oraz startupy. Ponadto obsługa Deep research jest niezwykle prosta, co sprawia, że narzędzie może być używane przez osoby o różnym stopniu zaawansowania technologicznego.
Pomimo szeregu korzyści, które wiążą się z Deep research, należy pamiętać o zagrożeniach, jakie mogą spotkać użytkowników. Przetwarzanie przez narzędzie bardzo dużej ilości danych, może wpłynąć na oddzielenie dezinformacji od prawdy, co skutkuje rozpowszechnianiem nieprawdziwych materiałów i manipulacją. Ponadto Deep research może mieć trudności w analizowaniu problemów wymagających kontekstu kulturowego lub psychologicznego, co może prowadzić do błędów w generowanych raportach.. Poważnym aspektem jest także uzależnienie się od technologii. Badacze mogą z czasem zbyt polegać na narzędziu, zaniedbując przy tym swój rozwój. Dodatkowo, użytkowanie wiąże się z wyzwaniami tycznymi i prawnymi. Zaliczamy do nich prawa autorskie czy ochronę prywatności. Ponadto należy pamiętać o konsekwencjach, które związane są z decyzjami podejmowanymi pod wpływem wyników sztucznej inteligencji.
Szkolenie AI w Researchu już 8 kwietnia!
Jeśli chcesz nauczyć się, jak skutecznie wykorzystywać sztuczną inteligencję w badaniach i analizie informacji, zapisz się na szkolenie „AI w Researchu” organizowane przez Infobrokerska.pl. To doskonała okazja, aby poznać praktyczne narzędzia i metody, które usprawnią Twoją pracę z danymi.
