Alat kecerdasan buatan terus berkembang dengan pesat, dengan ChatGPT dari OpenAI memperkenalkan ciri-ciri yang bertujuan untuk menjadikan tugas penyelidikan kompleks lebih mudah diakses oleh pengguna biasa. Walaupun landskap AI yang lebih luas masih bergelut dengan terminologi dan keupayaan yang sering menjanjikan lebih tetapi kurang memberikan hasil, ciri khusus seperti Deep Research mewakili aplikasi yang lebih fokus yang menunjukkan kekuatan dan batasan semasa teknologi model bahasa.
Apakah itu Deep Research?
Deep Research adalah usaha ChatGPT untuk mengubah cara kita menjalankan penyelidikan dalam talian. Pada asalnya eksklusif untuk peringkat ChatGPT Pro yang berharga 200 dolar Amerika sebulan, kini ia tersedia kepada pelanggan yang membayar 20 dolar Amerika sebulan dengan had 10 pertanyaan seminggu. Ciri ini bertindak sebagai pembantu penyelidik maya, secara automatik mencari web dalam masa nyata, menganalisis pelbagai sumber, dan menyusun laporan komprehensif mengenai topik yang ditentukan oleh pengguna. Berbeza dengan respons ChatGPT standard yang hampir serta-merta, Deep Research mengambil masa antara lima hingga tiga puluh minit untuk menyelesaikan penyiasatannya, bergantung pada kerumitan permintaan.
Ketersediaan ChatGPT Deep Research
- Pada asalnya eksklusif untuk peringkat ChatGPT Pro berharga USD $200/bulan
- Kini tersedia untuk pelanggan ChatGPT Pro berharga USD $20/bulan
- Terhad kepada 10 pertanyaan Deep Research seminggu untuk peringkat $20
Masa Pemprosesan Deep Research
- 5-30 minit untuk setiap pertanyaan (berbanding dengan respons ChatGPT biasa yang hampir serta-merta)
- Pertanyaan lebih mudah (seperti legenda tempatan) siap dalam masa ~5 minit
- Penyelidikan pengguna yang lebih kompleks mengambil masa ~10 minit
Ciri Penyelidikan Serupa daripada Pesaing
- Perplexity (juga dipanggil "Deep Research")
- Google Gemini
- DeepSeek
Pengalaman Penyelidikan
Apabila menggunakan Deep Research, interaksi bermula dengan ChatGPT yang mengajukan soalan penjelasan untuk menyempurnakan parameter penyelidikan. Selepas menetapkan skop, sistem bekerja secara bebas untuk mengumpul maklumat, akhirnya kembali dengan laporan berstruktur. Laporan tersebut sangat teliti, merangkumi pelbagai aspek topik yang diminta dengan tahap perincian yang biasanya memerlukan usaha penyelidikan manual yang signifikan.
Aplikasi Praktikal yang Diuji
Dalam ujian praktikal, Deep Research menunjukkan keupayaan yang mengagumkan merentasi pelbagai topik. Untuk penyelidikan pengguna seperti memilih pembuat espresso, ia menyediakan panduan komprehensif yang merangkumi cadangan peralatan, petua penyelenggaraan, dan kesilapan biasa yang dilakukan oleh pemula. Sistem ini menunjukkan kekuatan khusus dalam kandungan pendidikan, menyampaikan pengenalan terperinci tentang hobi seperti astronomi, lengkap dengan cadangan peralatan, sumber pembelajaran, dan bahkan sambungan komuniti tempatan.
 |
|---|
| Wajah yang terpecah melambangkan pelbagai maklumat dan perspektif yang ditemui semasa proses penyelidikan, mempamerkan kedalaman topik seperti pilihan pengguna dan kandungan pendidikan |
Kekuatan dan Batasan
Kekuatan terbesar ciri ini terletak pada keupayaannya untuk menyusun dan mengatur maklumat dari pelbagai sumber menjadi laporan yang koheren dan mudah dibaca. Ia menyelamatkan pengguna daripada menyaring hasil carian secara manual dan menyusun maklumat dari pelbagai laman web. Laporan tersebut mengekalkan nada neutral sambil menyampaikan semangat untuk subjek tersebut, menjadikannya menarik untuk dibaca.
Walau bagaimanapun, Deep Research tidak bebas daripada kelemahan. Cadangan produk kadang-kadang cenderung kepada pilihan yang lebih mahal walaupun terdapat permintaan untuk alternatif yang lebih berpatutan. Maklumat acara boleh menjadi lapuk jika laman web sumber tidak dikemas kini baru-baru ini. Apabila menangani topik dengan asas fakta yang terhad, seperti legenda tempatan, sistem kadang-kadang menghadapi kesukaran untuk membezakan antara keterangan langsung dan cerita semula moden.
Konteks AI yang Lebih Luas
Keupayaan khusus ini wujud dalam perbualan yang lebih besar mengenai terminologi dan jangkaan AI. Seperti yang dinyatakan dalam perbincangan kritikal tentang AI, istilah seperti kecerdasan buatan mewujudkan jangkaan proses pemikiran seperti manusia apabila teknologi sebenarnya melakukan pengecaman corak yang canggih. ChatGPT dan sistem serupa tidak benar-benar memahami konteks—mereka meramalkan urutan perkataan yang mungkin berdasarkan data latihan, yang menjelaskan kecenderungan mereka untuk berhalusinasi atau menghasilkan maklumat yang kedengaran masuk akal tetapi salah dari segi fakta.
Cadangan Nilai
Walaupun terdapat batasan ini, Deep Research mewakili alat yang berguna untuk memulakan projek penyelidikan. Walaupun ia tidak seharusnya menggantikan pemikiran kritikal atau pengesahan menyeluruh, ia menawarkan titik permulaan yang berharga yang boleh menjimatkan masa dan memberikan struktur kepada pengumpulan maklumat. Ciri ini terasa seperti mempunyai rakan penyelidik yang bersemangat yang suka meneroka topik secara mendalam tetapi kadang-kadang memerlukan semakan fakta.
Kesimpulan
Ciri Deep Research ChatGPT menggambarkan kedua-dua janji dan batasan semasa alat penyelidikan AI. Ia bukan pengganti untuk pertimbangan atau kepakaran manusia, tetapi lebih kepada pembantu canggih yang boleh memperkemaskan peringkat awal pengumpulan maklumat. Seperti semua alat AI, pengguna harus mendekati outputnya dengan skeptisisme yang sesuai sambil menghargai keupayaannya untuk mengatur maklumat dari seluruh web secara efisien. Bagi mereka yang sanggup membayar yuran langganan dan mengesahkan hasilnya, ia menawarkan gambaran bagaimana AI mungkin mengubah proses penyelidikan kita pada masa hadapan.
 |
|---|
| Koleksi aplikasi AI melambangkan potensi alat seperti Deep Research dari ChatGPT dalam mengubah proses penyelidikan, menyoroti integrasi teknologi dalam pengumpulan maklumat |