Zabil Google domácí úkoly? Moje praktické zkušenosti s hlubokým výzkumem Gemini
Shrnutí
- Model Deep Research kombinuje umělou inteligenci Gemini společnosti Google za účelem výzkumu a generování podrobných zpráv, což potenciálně šetří čas na výzkum.
- Model je přístupný předplatitelům Gemini Advanced na webovém rozhraní za 20 $měsíčně pouze v angličtině.
- Deep Research rychle generuje podrobné, dobře formátované zprávy, ale stále vyžaduje lidskou analýzu.
Google spustil Deep Research, dostupný pro pokročilé předplatitele Gemini, který využívá Gemini ke skenování více zdrojů a vytváření podrobných zpráv. Zní to působivě, ale je to dost dobré, aby navždy nahradilo domácí úkoly?
Co je hluboký výzkum?
Deep Research je výzkumný asistent s umělou inteligencí, který kombinuje možnosti vyhledávání Google s pokročilým uvažováním AI Gemini. Tato funkce vám umožňuje prozkoumat složitá témata a generovat komplexní zprávy během několika minut, což potenciálně ušetří hodiny manuálního výzkumu. Tvrdí, že prohledává otevřený web a poskytuje komplexní, organizované zprávy z různých zdrojů. Ale jak dobrou práci to skutečně dělá?
Jak používat hluboký výzkum
Pro přístup k Deep Research mohou předplatitelé Gemini Advanced navštívit webové rozhraní Gemini (na ploše) a přihlásit se.
Z rozbalovací nabídky modelu vyberte „1.5 Pro with Deep Research“:
Dále zadejte svou výzkumnou otázku nebo téma, zkontrolujte a schvalte (nebo upravte) vícekrokový výzkumný plán a kliknutím na „Zahájit výzkum“ zahajte proces.
Stojí za zmínku, že Deep Research je v současné době k dispozici pouze v angličtině a pro předplatitele Gemini Advanced za cenu 20 $měsíčně, ale můžete také získat zkušební verzi .
Testování hloubkového výzkumu Gemini
Abych zhodnotil schopnosti Deep Research, rozhodl jsem se to otestovat pomocí nejmodernější otázky, která nebyla příliš složitá:
"Jaké jsou klíčové trendy ve vývoji umělé inteligence pro rok 2025?"
Okamžitě sestaví výzkumný plán s některými klíčovými oblastmi, které plánuje prozkoumat, a uvádí, že jej může mít hotový za pár minut. Docela mě překvapila komplexnost výzkumného záměru a rychlost jeho vygenerování. Kliknul jsem na „Zahájit výzkum:“
Začíná to zkoumáním otázky a procházením 28 relevantních výsledků:
Tím byl můj výzkum dokončen a během několika minut byla vytvořena podrobná zpráva. Model vás vybízí, abyste pokládali doplňující otázky nebo požadovali změny. Můžete jej také otevřít v Dokumentech Google, což jsem udělal:
Závěrečná zpráva byla relevantní a aktuální, včetně renomovaných zdrojů (např. Gartner) a byla dobře naformátována a týkala se všech klíčových částí, které byly zmíněny ve výzkumném plánu:
Jak to fungovalo? (Výsledky)
Zpráva se týkala agentů poháněných umělou inteligencí, kteří budou i nadále schopnější a budou vykonávat úkoly bez potřeby lidského zásahu, včetně trendu multimodální umělé inteligence (systémy umělé inteligence, které dokážou zpracovávat informace z mnoha zdrojů), jako je Gemini’s Deep Research. Zahrnoval také trendy v oblasti investic a financování AI, u nichž se očekává růst v roce 2025, obavy o kybernetickou bezpečnost s AI a aplikace AI napříč odvětvími od zdravotnictví po výrobu.
Sledoval široký a vyvážený přístup, včetně etických obav vznesených umělou inteligencí a toho, co bychom měli očekávat, že se bude pohybovat vpřed. Nečekal jsem, že uvidím seznam konferencí AI, které jsou naplánovány na rok 2025. Myslím, že když jsem AI vyzval k tak široké otázce, mohl být chatbot o něco kreativnější. Zpráva zahrnovala kombinaci kvantitativních dat (např. investiční statistiky AI, statistiky osvojení AI v obchodním světě a růst datových center AI s projekcemi globální spotřeby elektřiny) a kvalitativní analýzy (trendy AI pro různá odvětví), to vše s renomovanými citací.
Deep Research nesbíral jen fakta; syntetizoval informace, aby poskytl vhled do trendů a potenciálních budoucích scénářů, spolu s potenciálními etickými úvahami a potenciálním dopadem na pracovní sílu, pokud bude více pracovních míst nahrazeno umělou inteligencí. Zmínil se také o tom, jak se umělá inteligence používá k detekci a prevenci kybernetických útoků zlepšováním stávajících bezpečnostních systémů, jak kyberzločinci využívají umělou inteligenci k opaku.
Platforma byla snadno použitelná a velmi přímočará. Nemusel jsem se vrtat s výzvami a bylo to velmi intuitivní. Čekací doba na vygenerování výzkumu a zprávy byla opravdu rychlá. Osobně vidím, že to znovu používám, abych se opravdu rychle dozvěděl více o různých tématech. Kdo má v dnešní době čas procházet více webů?
Odpovídání na doplňující otázky
Abych viděl, jak bude chatbot reagovat na následné kroky, položil jsem mu několik otázek, jedna z nich byla:
„Pokud jde o AI v médiích, můžete mi říct, jak by se AI dala využít k potenciální automatizaci úprav videa? “
Výsledkem byl výstup zmiňující různé aspekty úpravy videa, které může umělá inteligence automatizovat, stejně jako nástroje pro úpravu videa AI, které jsou v současné době k dispozici. Jako vždy odkazuje na všechny zdroje a relevantní obsah.
Omezení funkce Deep Research
I když na mě model Deep Research docela zapůsobil, řekl bych, že celkově postrádal jemné porozumění, které pochází ze čtení skutečných akademických prací nebo z vlastního primárního výzkumu, což jsem očekával. Měli byste si také dávat pozor na potenciální zaujatost. Všechny zdroje také pocházely převážně z anglicky psaných publikací, takže mohou existovat další pohledy, které nám chybí.
Potenciální případy použití pro studenty
Nevěřím, že domácí úkoly jsou ještě úplně mrtvé, ale myslím si, že používání Deep Research k organizaci a shromažďování informací je dobrý začátek. Pro recenze literatury můžete vytvořit rychlý přehled stávajícího výzkumu na dané téma, abyste získali přehled a zjistili, zda v dostupných zdrojích nejsou nějaké mezery. Plánování projektu je další. Vzhledem k tomu, že Deep Research může poskytnout dobře strukturované výzkumné plány, může vám pomoci organizovat váš výzkumný projekt a poskytnout vám základ, se kterým můžete začít.
Stejně jako u veškerého obsahu generovaného umělou inteligencí se musíte ujistit, že všechny informace jsou pravdivé, protože chatboti jsou náchylní k halucinacím. Všechny shromážděné informace by měly být ověřeny s příslušnými zdroji. Navíc, i když se zdá, že je to mocný nástroj pro shromažďování relevantních informací a trochu analýzy, stále budete muset kriticky analyzovat a dát dohromady hlavní body. Pamatujte, že umělá inteligence by měla doplňovat kritické myšlení, ne ho nahrazovat.
Jak je to ve srovnání s jinými modely AI?
To, co odlišuje Deep Research od stávajících nástrojů AI, je jeho schopnost napodobovat lidské výzkumné dovednosti. Neposkytuje pouze jednoduchou odpověď, ale prošetřuje různé zdroje, které generuje do zprávy, a také zahajuje nová vyhledávání na základě toho, co se dozvěděl. Tento proces se několikrát opakuje, aby výsledkem byl komplexnější výstup.
Pokud chcete porovnat nástroj Deep Research společnosti Gemini s modelem OpenAI o1 (což je jejich pokročilý model uvažování), oba jsou silným pokrokem v technologii AI. Zdá se však, že se Deep Research zaměřuje více na webový výzkum a generování zpráv, zatímco model OpenAI o1 se zaměřuje na lepší uvažování a komplexní řešení problémů napříč doménami, včetně vědeckých, matematických a kódovacích problémů.
I když je funkce Deep Research společnosti Google pro Gemini Advanced výkonná a působivá ve své schopnosti provádět vícekrokový výzkumný proces a poskytovat dobře strukturované zprávy během několika minut, není to konec všech domácích úkolů. Pamatujte, že to není náhrada za originální myšlení a lidskou kreativitu, takže ji používejte zodpovědně. Nikdy nevíte, možná jednoho dne umělá inteligence nahradí domácí úkoly vědcům s umělou inteligencí.