Новая функция Deep Research в ChatGPT представлена как инструмент для анализа данных, однако, по мнению ИТ-экспертов, она не обладает потенциалом для создания научных прорывов.
Генеральный директор компании «Инвенторус» Евгений Елфимов отметил, что данный инструмент генерирует отчеты, соответствующие уровню начинающих аналитиков, но не может создавать принципиально новое знание.
В отличие от стандартного функционала, Deep Research самостийно анализирует информацию и проверяет источники, что делает ее схожей с китайским аналогом DeepSeek.
Однако Елфимов подчеркивает, что существующие ИИ, несмотря на свои возможности, фактически выступают в роли «стохастических попугаев», имитируя понимание, но не обладая креативным мышлением, требуемым для осуществления научных открытий.
Ярослав Селиверстов из Университета-2035 согласился с тем, что Deep Research способна эффективно обрабатывать данные, однако ее «мышление» остается лишь имитацией, без человеческого сознания и способности к контекстуальному пониманию.
Истинные открытия требуют способности формулировать гипотезы и проводить эксперименты, чего ИИ пока достичь не в состоянии.
Таким образом, Deep Research следует рассматривать как вспомогательный инструмент, а не как самостоятельного исследователя.
OpenAI промоционирует Deep Research как способный анализировать большие объемы информации и решать сложные научные задачи с использованием новой модели o3.
Эта функция может оказаться полезной для профессионалов в различных областях, включая финансы и науку.
Антон Аверьянов из ST IT охарактеризовал Deep Research как «продвинутый гуглинг», который хоть и экономит время, не всегда обеспечивает полноту данных, что может привести к упущению важной информации.
Однако он отметил, что теперь ChatGPT может формировать развернутые ответы самостоятельно, что является значительным шагом вперед по сравнению с предыдущими версиями.
