Các công cụ trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển nhanh chóng, với việc ChatGPT của OpenAI giới thiệu các tính năng nhằm giúp các nhiệm vụ nghiên cứu phức tạp trở nên dễ tiếp cận hơn với người dùng thông thường. Trong khi bức tranh AI rộng lớn vẫn đang vật lộn với thuật ngữ và khả năng thường hứa hẹn quá mức và không đáp ứng được kỳ vọng, các tính năng cụ thể như Deep Research thể hiện một ứng dụng tập trung hơn, cho thấy cả điểm mạnh và hạn chế hiện tại của công nghệ mô hình ngôn ngữ.
Deep Research là gì?
Deep Research là nỗ lực của ChatGPT nhằm thay đổi cách chúng ta tiến hành nghiên cứu trực tuyến. Ban đầu chỉ dành riêng cho gói ChatGPT Pro với giá 200 đô la Mỹ mỗi tháng, giờ đây nó đã có sẵn cho người đăng ký mức 20 đô la Mỹ hàng tháng với giới hạn 10 truy vấn mỗi tuần. Tính năng này hoạt động như một trợ lý nghiên cứu ảo, tự động tìm kiếm web theo thời gian thực, phân tích nhiều nguồn thông tin và tổng hợp các báo cáo toàn diện về các chủ đề do người dùng chỉ định. Không giống như các phản hồi ChatGPT tiêu chuẩn gần như ngay lập tức, Deep Research mất từ năm đến ba mươi phút để hoàn thành cuộc điều tra, tùy thuộc vào độ phức tạp của yêu cầu.
Tính năng Deep Research của ChatGPT
- Ban đầu chỉ dành riêng cho gói ChatGPT Pro với giá 200 USD/tháng
- Hiện đã có sẵn cho người đăng ký ChatGPT Pro với giá 20 USD/tháng
- Giới hạn 10 truy vấn Deep Research mỗi tuần ở gói 20 USD
Thời gian xử lý Deep Research
- 5-30 phút cho mỗi truy vấn (so với phản hồi gần như tức thì của ChatGPT thông thường)
- Các truy vấn đơn giản hơn (như truyền thuyết địa phương) hoàn thành trong khoảng 5 phút
- Nghiên cứu người tiêu dùng phức tạp hơn mất khoảng 10 phút
Tính năng nghiên cứu tương tự từ các đối thủ cạnh tranh
- Perplexity (cũng gọi là "Deep Research")
- Google Gemini
- DeepSeek
Trải nghiệm nghiên cứu
Khi sử dụng Deep Research, tương tác bắt đầu với việc ChatGPT đặt các câu hỏi làm rõ để tinh chỉnh các tham số nghiên cứu. Sau khi xác định phạm vi, hệ thống làm việc độc lập để thu thập thông tin, cuối cùng trả về một báo cáo có cấu trúc. Các báo cáo đặc biệt kỹ lưỡng, bao gồm nhiều khía cạnh của chủ đề được yêu cầu với mức độ chi tiết thường đòi hỏi nỗ lực nghiên cứu thủ công đáng kể.
Các ứng dụng thực tế đã được thử nghiệm
Trong thử nghiệm thực tế, Deep Research đã thể hiện khả năng ấn tượng trên nhiều chủ đề khác nhau. Đối với nghiên cứu tiêu dùng như việc lựa chọn máy pha cà phê espresso, nó cung cấp hướng dẫn toàn diện bao gồm các khuyến nghị về thiết bị, mẹo bảo trì và những lỗi thường gặp của người mới bắt đầu. Hệ thống thể hiện điểm mạnh đặc biệt trong nội dung giáo dục, cung cấp giới thiệu chi tiết về các sở thích như thiên văn học, đầy đủ với các đề xuất thiết bị, tài nguyên học tập và thậm chí cả kết nối cộng đồng địa phương.
 |
|---|
| Khuôn mặt phân mảnh tượng trưng cho vô số thông tin và quan điểm được gặp trong quá trình nghiên cứu, thể hiện chiều sâu của các chủ đề như sự lựa chọn của người tiêu dùng và nội dung giáo dục |
Điểm mạnh và hạn chế
Điểm mạnh lớn nhất của tính năng này nằm ở khả năng tổng hợp và tổ chức thông tin từ nhiều nguồn khác nhau thành các báo cáo mạch lạc, dễ đọc. Nó giúp người dùng không phải thủ công sàng lọc qua các kết quả tìm kiếm và ghép nối thông tin từ nhiều trang web. Các báo cáo duy trì giọng điệu trung lập trong khi truyền tải sự nhiệt tình về chủ đề, khiến chúng trở nên hấp dẫn để đọc.
Tuy nhiên, Deep Research không phải không có khuyết điểm. Các khuyến nghị sản phẩm đôi khi nghiêng về các lựa chọn đắt tiền hơn mặc dù có yêu cầu về các lựa chọn phù hợp với ngân sách. Thông tin về sự kiện có thể lỗi thời nếu các trang web nguồn chưa được cập nhật gần đây. Khi xử lý các chủ đề có cơ sở thực tế hạn chế, như truyền thuyết địa phương, hệ thống đôi khi gặp khó khăn trong việc phân biệt giữa các tài liệu trực tiếp và các câu chuyện kể lại hiện đại.
Bối cảnh AI rộng lớn hơn
Những khả năng cụ thể này tồn tại trong một cuộc đối thoại lớn hơn về thuật ngữ và kỳ vọng AI. Như đã lưu ý trong các cuộc thảo luận phê bình về AI, các thuật ngữ như trí tuệ nhân tạo tạo ra kỳ vọng về quá trình suy nghĩ giống con người khi công nghệ thực sự đang thực hiện nhận dạng mẫu phức tạp. ChatGPT và các hệ thống tương tự không thực sự hiểu ngữ cảnh—chúng dự đoán các chuỗi từ có khả năng dựa trên dữ liệu đào tạo, điều này giải thích xu hướng của chúng tạo ra ảo giác hoặc tạo ra thông tin nghe có vẻ hợp lý nhưng thực tế không chính xác.
Giá trị đề xuất
Mặc dù có những hạn chế này, Deep Research đại diện cho một công cụ hữu ích để khởi động các dự án nghiên cứu. Mặc dù nó không nên thay thế tư duy phản biện hoặc xác minh kỹ lưỡng, nhưng nó cung cấp một điểm khởi đầu có giá trị có thể tiết kiệm thời gian và cung cấp cấu trúc cho việc thu thập thông tin. Tính năng này giống như có một đối tác nghiên cứu nhiệt tình, người thích khám phá các chủ đề một cách sâu sắc nhưng thỉnh thoảng cần kiểm tra thực tế.
Kết luận
Tính năng Deep Research của ChatGPT minh họa cho cả lời hứa và những hạn chế hiện tại của các công cụ nghiên cứu AI. Nó không phải là sự thay thế cho phán đoán hoặc chuyên môn của con người, mà đúng hơn là một trợ lý tinh vi có thể hợp lý hóa các giai đoạn ban đầu của việc thu thập thông tin. Như với tất cả các công cụ AI, người dùng nên tiếp cận kết quả của nó với sự hoài nghi thích hợp trong khi đánh giá cao khả năng tổ chức thông tin hiệu quả từ khắp web của nó. Đối với những người sẵn sàng trả phí đăng ký và xác minh kết quả, nó cung cấp cái nhìn thoáng qua về cách AI có thể chuyển đổi quy trình nghiên cứu của chúng ta trong tương lai.
 |
|---|
| Bộ sưu tập các ứng dụng AI tượng trưng cho tiềm năng của các công cụ như Deep Research của ChatGPT trong việc chuyển đổi quy trình nghiên cứu, nhấn mạnh sự tích hợp của công nghệ trong việc thu thập thông tin |