DeepResearch – Un nou model de Inteligență Artificială, care poate întocmi lucrări de cercetare la nivel academic

OpenAi a lansat ieri DeepResearch, un nou instrument de inteligență artificială conceput pentru a genera lucrări de cercetare la nivel academic. Acesta este ideal pentru profesioniști implicați în activități intense de cercetare în domenii precum finanțe, știință și drept, precum și pentru cercetători și consumatori exigenți care necesită informații detaliate, precise și de încredere. Fiecare rezultat furnizat de DeepResearch este complet documentat, cu citări clare ale surselor, facilitând verificarea și referințierea informațiilor. De asemenea, este deosebit de eficient în identificarea informațiilor de nișă, non-intuitive, care ar necesita multiple etape de căutare pe numeroase site-uri web.

În ceea ce privește impactul asupra forței de muncă, Sam Altman, CEO-ul OpenAI, a estimat că inteligența artificială ar putea înlocui un procent mic din populație, în jur de 5%. Cu toate acestea, un YouTuber a folosit DeepResearch pentru a analiza cât de mulți cercetători ar putea fi înlocuiți de AI și a obținut un rezultat mai mare, de 18%.

Deep Researcher este disponibil actualmente pentru utilizatorii abonați la planul Pro al ChatGPT, care costă 200 de dolari pe lună. Planul include o limită de 100 de interogări pe lună, reflectând costurile mari de procesare. În ceea ce privește disponibilitatea în România, nu există o dată specificată pentru lansare, însă, având în vedere extinderea planificată către nivelurile Plus și Team, urmată de piețele Enterprise și educație, este de așteptat ca și utilizatorii din România să aibă acces în viitorul apropiat.

 

AI vs. Cercetători: Experimentul lui Wes Roth cu Deep Research

Un youtuber specializat pe AI, Wes Roth, a explorat capacitățile revoluționare ale Deep Research, testându-l pe o serie de sarcini complexe. Una dintre cele mai provocatoare întrebări pe care i le-a adresat AI-ului a fost: Ce procent dintre cercetători ar putea fi înlocuiți de inteligența artificială?

Pentru a răspunde, Deep Research a efectuat o analiză detaliată folosind surse variate – de la studii economice și analize de piață la rapoarte academice despre automatizare. AI-ul a estimat că între 10% și 18% dintre cercetători ar putea fi înlocuiți de algoritmi și sisteme AI, în funcție de domeniu și de nivelul de complexitate al muncii acestora.

Cum a ajuns AI-ul la această concluzie?

Deep Research a identificat mai multe tendințe care susțin această estimare:

• Cercetarea bazată pe analiză de date (ex. biologie computațională, fizică teoretică, economie) este cea mai expusă, deoarece AI poate procesa rapid cantități uriașe de informații și extrage corelații mai eficient decât un om.
• Domeniile care necesită gândire creativă și formularea de ipoteze noi (ex. filozofie, arte, unele ramuri ale științelor sociale) sunt mai puțin susceptibile la automatizare completă.
• Asistența AI pentru cercetători umani: Deep Research nu prevede o înlocuire totală, ci o schimbare a modului în care cercetătorii lucrează. Mulți vor folosi AI pentru a genera idei, a scrie rapoarte și a interpreta date, reducând semnificativ timpul alocat acestor sarcini.

Impactul pe termen lung

Wes Roth a subliniat că aceste rezultate sugerează o schimbare fundamentală în modul în care se va face cercetarea științifică. Deși AI-ul poate prelua o parte din muncă, expertiza umană rămâne esențială pentru interpretarea rezultatelor și dezvoltarea de noi teorii. Deep Research indică, de asemenea, că domeniile care implică colaborare interdisciplinară și inovație vor fi mai greu de automatizat complet.

Rezultatele AI-ului l-au impresionat pe Roth, dar i-au ridicat și întrebarea esențială: Suntem pregătiți pentru un viitor în care cercetarea este condusă în mare parte de inteligență artificială?

 Aici puteți viziona întregul clip cu experimentul lui Wes Roth:

 

Documentare medicală complexă

Un alt domeniu în care DeepResearch ar putea fi de ajutor este cel medical. Recent, Felipe MIllon, vicepreședinte la OpenAI a împărtășit pe platforma X o poveste emoționantă despre cum Deep Researcher l-a ajutat să găsească cel mai potrivit tratament pentru soția sa, diagnosticată cu cancer bilateral de sân. La sfârșitul lunii octombrie, viața familiei lui Felipe a fost răsturnată de acest diagnostic, urmat de o mastectomie dublă și chimioterapie. Decizia dacă să urmeze sau nu radioterapia după chimioterapie a fost una dificilă, având în vedere opiniile mixte ale specialiștilor.

Deep Researcher a fost soluția lor. Acesta este capabil să efectueze cercetări complexe, analizând texte, imagini și PDF-uri pentru a genera rapoarte detaliate în doar câteva minute, grație modelului de raționament O3. Felipe, având acces în avans la această tehnologie, a încărcat raportul de patologie al soției sale în sistem și a cerut sfaturi privind radioterapia. Modelul AI nu doar că a validat informațiile primite de la oncologi, dar a adus și studii noi în discuție, adaptându-se la detalii specifice ale cazului, ceea ce a oferit familiei MIllon claritatea și încrederea necesară pentru a lua o decizie bine informată.

 

PS – Iată o parte din transcrierea clipului de mai sus (pe care am realizat-o folosind două modele de AI):

”

Voi traduce transcriptul, păstrând stilul conversațional al autorului:

 

M-am trezit în această dimineață și am văzut că era disponibilă funcția de cercetare profundă de la OpenAI, așa că am petrecut practic toată ziua rulând diverse proiecte de cercetare. Mulți dintre voi ați oferit sugestii, atât aici pe YouTube cât și pe X, și vom trece prin unele dintre cele pe care le-am făcut. Dar oamenii care îl folosesc de ceva vreme sunt uimiți. Iată ce spune Daria Unutmaz, doctor în medicină – spune că este absolut revoluționar pentru cercetarea științifică, pentru publicații, documente juridice, medicină, educație.

 

Din testele mele, am compilat lucruri precum:

– Cum să tratezi mutațiile MTHFR specific pentru sănătatea mentală și energie (5 minute de cercetare, 13 surse diferite)

– O perspectivă asupra viziunilor științifice actuale despre conștiință (10 minute, 12 surse)

– Progrese în biotehnologie cu AI, în special în genomică și proteomică

– Indicii științifice că realitatea noastră ar putea fi o simulare

– Un ghid de nivelare pentru actul trei din Path of Exile 2 pentru o ligă non-hardcore

– Modalități de a crește nivelurile de cetone din sânge într-o dietă ketogenică

 

Am încărcat și analizele mele de sânge pentru a vedea ce lucruri bune sau rele ar observa și ce ar trebui să corectez. Analiza a durat 23 de minute, fiind unul dintre proiectele mai lungi.

 

Un tweet al lui Sam Altman mi-a atras atenția. Înainte să încep să folosesc deep research, el spunea că estimarea sa aproximativă este că poate realiza un procent cu o singură cifră din toate sarcinile economice valoroase din lume, ceea ce este un jalon incredibil. Asta ar însemna că această unealtă de cercetare profundă ar automatiza valoare în trilioane de dolari. La început mi s-a părut o afirmație exagerată, dar după ce am folosit acest instrument și am înțeles amploarea a ceea ce poate face, trebuie să spun că îl cred.

 

Acest lucru devine evident când începi să te bazezi pe el și să-i pui întrebări tot mai dificile, de nivel expert. Există mai multe niveluri:

– Nivelul 1: Întrebări despre un articol științific specific din Nature din 2020

– Nivelul 2: Verificarea notelor de subsol și a referințelor specifice

– Nivelul 3: Analize complexe, cum ar fi compararea standardelor pentru fructe și legume procesate din 1959 până în august 2023

 

Acestea sunt sarcini de nivel expert în chimie, lingvistică, asistență medicală, care pot economisi 4-5 ore pentru asistență medicală sau 2 ore pentru terapie genică.

 

[Continuă să discute despre estimările privind automatizarea muncii, ajungând la concluzia că între 15-20% din munca globală ar putea fi automatizată, mai mult decât estimarea inițială a lui Sam Altman]

„Automatizarea lovește în lucrătorii din domeniul cunoașterii.” Această lucrare analizează în detaliu distribuția lucrătorilor din domeniul cunoașterii pe continente și localizarea lor în lume. Apoi, evidențiază alte industrii, precum agricultura, producția, construcțiile sau ospitalitatea, unde sarcinile sunt în principal manuale sau de rutină, cu mai puțină cercetare și sinteză a cunoștințelor.

 

Lucrarea analizează tipurile de sarcini pe care le poate realiza deep research, ceea ce este interesant pentru că încearcă să determine capacitățile sale, cum ar fi:

– Analiza literaturii de specialitate

– Analiza datelor

– Redactarea rapoartelor

– Generarea recomandărilor

– Cercetare științifică și dezvoltare în domeniul sănătății (care ar avea un impact major)

– Analiză financiară și de business

– Generarea rapoartelor despre diferite companii

 

În serviciile juridice și administrative va fi o adevărată binecuvântare. Joburile precum asistență juridică și paralegali, care implică rezumarea documentelor și identificarea faptelor relevante, sunt printre cele cu cea mai mare expunere la AI. Conform Visual Capitalist, până la 100% din sarcini ar putea fi afectate. Am discutat despre asta pe acest canal înainte – rolurile de paralegal și asistent juridic sunt printre cele mai expuse la AI dintre toate joburile.

 

Analiza merge apoi sector cu sector pentru a estima ce procent din fiecare sector la nivel global ar putea fi automatizat:

– Servicii profesionale (consultanță, cercetare și dezvoltare tehnică): reprezintă 3% din joburile globale, 70% din sarcini ar putea fi făcute de AI, rezultând aproximativ 2% din munca globală totală potențial automatizată

– Finanțe și asigurări: 1%

– Tehnologia informației și media: 1%

– Educație și mediul academic: 0.8%

– Administrație publică și guvern: 0.5%

– Producție, inginerie și alte servicii: 0.5%

 

În concluzie, industriile intensive în cunoștințe reprezintă aproximativ 20-30% din angajarea globală. Dacă presupunem o anumită rată de automatizare, atunci între jumătate și două treimi din sarcinile din aceste roluri bazate pe cunoștințe ar putea fi automatizate. În total, acest lucru reprezintă aproximativ 10-15% din orele de muncă la nivel mondial care ar putea fi realizate de AI-ul deep research în locul oamenilor, dacă ar fi implementat universal. Deci este considerabil mai mult decât a estimat Sam Altman.

Mi-a fost greu să includ toate ideile sugerate din cauza timpului limitat, dar voi continua să testez și să postez rezultate. Dacă ați ajuns până aici, vă mulțumesc foarte mult pentru vizionare. Numele meu este Wes Roth și ne vedem data viitoare.”

 

Publicitate și alte recomandări video