Всем привет! Меня зовут Владимир, я разработчик ИИ с 8-летним стажем (до этого много backend-frontend, веб-разработки и всего такого), увлеченный наукой и технологиями (в первую очередь наукой омоложения, физикой, автоматизацией -- в прочем как и Вы).
В своей карьере мне довелось пережить эволюцию поисковых инструментов: от эпохи простых поисковиков, через взрыв популярности форумов и Stack Overflow, до появления современных AI-ассистентов. И каждый новый виток этой эволюции менял наш подход к поиску и анализу информации.
Теперь же на горизонте замаячило нечто действительно революционное — автономные ИИ-агенты для проведения исследований. Сегодня я расскажу об одном из самых обсуждаемых таких инструментов — OpenAI Deep Research. Этот специальный режим ChatGPT обещает вывести поиск информации на новую глубину.
Давайте разберемся, что он из себя представляет, чем отличается от привычных нам инструментов, и как его можно применить с максимальной пользой...
OpenAI Deep Research — это новый режим работы ChatGPT (флагманской языковой модели OpenAI), в котором модель получает повышенную автономность для проведения многоступенчатых исследований. Проще говоря, Deep Research превращает ChatGPT из просто «беседующего» ассистента в своего рода независимого исследователя, способного сам планировать шаги, искать информацию в интернете, выполнять код для анализа данных и даже генерировать отчеты — и все это с минимальным участием человека.
Запущенный в 2025 году как экспериментальный продукт доступен только пользователям ChatGPT Pro-тарифа, ограничен ~100 запросами в месяц, Deep Research сразу привлек внимание как разработчиков, так и исследователей. И на то есть причины. Если обычный ChatGPT в основном отвечает на ваши вопросы, опираясь на знания из обучающих данных (с ограничением по дате) или делает быстрый веб-поиск по вашему запросу, то Deep Research идет гораздо дальше. Он способен тратить до 30 минут «размышлений» над одним запросом, поэтапно обходя до сотни источников, читая статьи, форумы, документы, PDF-файлы, рассматривая картинки и графики, и при необходимости даже выполняя вычисления. Результатом работы такого агента становится развернутый отчет — со структурированными разделами, ссылками на источники, цитатами и выводами.
Главное отличие — глубина анализа и автономность. Классический поисковик (Google, Яндекс и др.) по запросу мгновенно выдает вам список ссылок и короткие фрагменты текста. Дальше вы сами открываете каждую ссылку, читаете, отбираете нужное, копаете глубже при необходимости. Deep Research освобождает вас от этой рутины: он сам “прочесывает” десятки и сотни веб-страниц, причём не просто по верхушкам, а погружаясь в содержимое. По сути, вместо того чтобы вручную просматривать 10–20 результатов поиска и открывать несколько вкладок, вы делегируете эту задачу ИИ-ассистенту, который просмотрит гораздо больший объем информации и сведет всё воедино.
Чтобы представить масштаб: обычный поиск занимает секунды и даёт вам обрывки информации, из которых вам нужно собрать пазл. Deep Research может работать над запросом до получаса, анализируя материалы, сопоставляя факты, фильтруя противоречивые данные. В результате вы получаете не просто мозаичный кусочек знания, а целостную картину. Например, если спросить у поисковика «как влияет удаленная работа на продуктивность разработчиков?», он выдаст несколько статей и опросов. Вам придется их читать и делать вывод. Если тот же вопрос поручить Deep Research, то агент соберёт данные из разных исследований, сравнит метрики, найдёт, возможно, статистику, упомянет мнения экспертов, противоречивые точки зрения, и оформит это в структурированный отчет: скажем, введение, обзор исследований, выявленные плюсы и минусы удаленки, выводы с указанием источников. Разница ощутима.
Важно отметить, что скорость не является целью Deep Research. Если поисковик гордится выдачей «за 0.3 секунды», то Deep Research намеренно не торопится. Он “думает” подольше, но старается дать более основательный ответ. Такой подход отлично подходит для ситуаций, когда ценна полнота и качество информации.
Еще одно отличие — формат результата. Поисковики обычно не предоставляют вам единого ответа (если не считать коротких сниппетов), они скорее направляют вас куда пойти почитать. Deep Research же выдаёт готовый отчет, фактически выполняя за вас работу по чтению и сравнению источников. Получается, что Deep Research объединяет в себе и поиск, и первичную обработку информации, и даже черновой вариант аналитического документа.
Если вы знакомы с ChatGPT (или его аналогами, типа Bing Chat, Google Bard), возможно, спросите: чем Deep Research отличается от просто “умного” чат-бота, который тоже может искать информацию в интернете?
Действительно, последние версии ChatGPT в связке с плагинами или тот же Bing Chat умеют по вашему запросу сходить в веб, найти и процитировать пару статей. Однако ключевое отличие – степень самостоятельности и продолжительность работы агента. Обычный ChatGPT действует запрос-за-запрос: вы спросили – он поискал (может, один-два раза), ответил и “забыл”. Всё взаимодействие идет по шагам, инициируемым человеком. Deep Research же фактически может сам вести долгую сессию, состоящую из десятков шагов, без того, чтобы вы каждый раз направляли его.
Представьте обычного ChatGPT как опытного собеседника, который быстро ответит, но ждет следующего вопроса, если нужна дополнительная информация. А Deep Research – как проактивный ассистент, которому можно сказать: "разберись в этой теме", и он сам пойдет собирать материалы, пока не будет готов полноценный отчет.
Существуют и другие AI-ассистенты – голосовые (типа Siri, Алиса) или узкоспециализированные. Но они, как правило, решают точечные задачи: поставить таймер, сказать погоду, включить музыку, либо отвечают на короткие вопросы. Ни один из массовых ассистентов сейчас не будет часами корпеть над докладом для вас. Deep Research – это скорее про замену целого этапа интеллектуальной работы, а не только облегчение отдельных действий. Близкие по идее разработки, пожалуй, встречаются в виде экспериментальных агентов (например, open-source проекты а-ля AutoGPT, которые тоже пытались “отпустить ИИ в свободное плавание” для достижения цели). Однако OpenAI Deep Research выгодно отличается стабильностью и интеграцией в знакомый интерфейс ChatGPT, что делает технологию доступной более широкой аудитории без необходимости настраивать код и окружение.
Итог: Deep Research можно представить как слияние возможностей обычного ChatGPT, поискового движка и даже небольшого “штата” аналитиков-программистов, которые по вашему запросу собирают и переваривают информацию. Давайте посмотрим, где эта мощь может применяться наиболее эффективно.
Новый инструмент универсален, ведь поиск и анализ информации — задача, с которой сталкиваются специалисты во всех сферах. Приведу несколько отраслей и примеров, как Deep Research может принести там пользу:
В сфере разработки объем знаний растет лавинообразно: новые фреймворки, бесконечные баг-репорты, блоги с хаками, документация, форумы... Разработчики тратят уйму времени на поиск ответов: почему падает сервис, как настроить ту или иную библиотеку, есть ли готовое решение задачи. Deep Research тут становится незаменимым помощником:
Поиск решения редкой ошибки: Вместо многочасового гугления, чтения десятков страниц на Stack Overflow и GitHub Issues агент может сам обойти все релевантные обсуждения, сопоставить симптомы и предложить вероятное решение, ссылаясь на источники. Например, вы обнаружили загадочную ошибку в логах Kubernetes, и обычный поиск не сразу даёт ответ. Попросив Deep Research разобраться, вы можете получить отчет: “ошибка X встречалась в таких-то версиях, в этих обсуждениях предлагаются следующие фиксы…”.
Анализ конкурентных технологий: Представьте, вам нужно выбрать между двумя технологиями (скажем, две облачные платформы или два фреймворка). Агент способен собрать сравнительные характеристики из официальной документации, обзоров, отзывов разработчиков в блогах, и предоставить сводную таблицу “за и против” каждой технологии. Маркетинговые обещания он скрестит с реальными кейсами из сообществ.
Изучение нового языка или инструмента: Deep Research можно попросить подготовить обучающий обзор: например, “что нужно знать Java-разработчику про Rust, основные отличия и типичные подводные камни при переходе”. Он найдет статьи “для тех, кто переходит с Java на Rust”, обобщит частые ошибки, примеры кода, и предложит список ресурсов для дальнейшего чтения.
В ИТ-отрасли ценность агента еще и в том, что он понимает программный код. Если дать ему фрагмент кода или ссылку на репозиторий (который доступен, например, в виде zip-файла, прикрепленного к запросу), он может проанализировать кодовую базу, найти уязвимости, разобраться в архитектуре и даже выполнить части кода для проверки. Это пока эксперименты, но будущее явно идет к тому, что ИИ-ассистенты будут не только искать по документации, но и интерактивно работать с кодом.
Маркетологи и продуктовые аналитики также утопают в информации: отчеты, статистика, отзывы клиентов, данные конкурентов. Deep Research помогает собрать разбросанные по разным источникам данные в единую картину:
Анализ рынка и конкурентов: допустим, стартап выпускает новое приложение. Перед входом на рынок нужно изучить конкурентов. Агент может просмотреть сайты конкурентов, отчеты аналитических фирм, отзывы пользователей на форумах и в соцсетях, и выдать комплексный обзор: кто основные игроки, какие у них фичи, цены, в чем их сильные и слабые стороны по мнению пользователей. Такой обзор сэкономит недели ручного труда по рытью интернета.
Исследование аудитории: маркетинговые кампании требуют понимания целевой аудитории. Если есть открытые данные (например, отчеты исследований или опросы), Deep Research соберет сведения о предпочтениях аудитории, их проблемах, поведении. Более того, он может агрегировать данные с разных площадок: представить, о чем говорят на Reddit, какие вопросы задают на тематических сайтах, какие запросы ищут в поисковиках (возможно, найдя соответствующую статистику). Это дает маркетологу insight, куда бить в рекламе или какие боли закрывать продуктом.
Контент-маркетинг и SEO: здесь агент может быть использован для глубокого подбора тем для статей. Например, анализируя, какие смежные темы еще не освещены конкурентами, какие вопросы регулярно задают пользователи (но нет хороших ответов в блогах), — фактически находя контентные ниши. Он же может помочь собрать материалы для самой статьи: дать фактуру, данные, которые потом автор переработает. Конечно, писать полностью статью под публикацию ему лучше не поручать (стиль может получиться суховатым или шаблонным), но черновой обзор информации – легко.
Научные исследования — это сфера, где умение находить и анализировать информацию критически важно. Любой ученый начинает работу с обзора литературы, поиска по научным базам данных. Deep Research может стать настоящим помощником исследователя:
Обзор научной литературы: агент способен пролистать сотни научных статей (например, на arXiv, PubMed или в открытых источниках), вытащить оттуда ключевые результаты, методы, цитирования. Он может помочь составить обзор литературы по заданной теме (“каковы последние достижения в области квантовых вычислений для машинного обучения?”) намного быстрее, чем если бы вы вручную читали десятки PDF. Особенно впечатляет, что Deep Research умеет парсить PDF и даже “смотреть” графики/таблицы внутри них, извлекая важные результаты.
Мультидисциплинарные исследования: современные прорывы часто лежат на стыке наук. Скажем, вы разбираетесь в биологии, но нужна информация из смежной области (например, анализ изображений или математическая статистика). ИИ-агент поможет достать нужные сведения из той области, где вы не эксперт: найдет пояснения, термины, методы, которые можно применить. Он как бы сводит ученых разных специальностей в одном виртуальном рабочем пространстве.
Образование и учебные проекты: для студентов и преподавателей Deep Research — подарок. Подготовить реферат или презентацию с обзором по теме теперь проще: агент найдет актуальные данные, случаи, сравнит точки зрения разных школ мысли. Преподаватель же может с помощью агента быстро проверить, не упустил ли студент чего-то важного в своем обзоре (например, попросить Deep Research: “найди контраргументы против теории X, упомянутой студентом”). Хотя тут важно не подменять собственное критическое мышление подсказками ИИ, но на этапе сбора фактов — экономия времени огромная.
Мир финансов наполнен данными: экономические показатели, новости компаний, отчетность, прогнозы. Принятие решений (инвестиционных, управленческих) требует учета массы информации. Deep Research найдет себя и здесь:
Анализ финансовой отчетности и новостей: можно поручить агенту собрать данные, скажем, по конкретной компании: не только вытащить ключевые цифры из годовых отчетов, но и сопоставить их с новостями, заявлениями руководства, мнениями аналитиков. В итоге получить досье, которое обычно готовит команда аналитиков: финансовые тренды, риски, упоминания в прессе, скандалы, прогнозы. Причем информация будет свежайшая – агент просмотрит и новостные сайты, и профильные форумы (например, для криптовалют – тематические сообщества).
Экономические исследования: предположим, нужно проанализировать влияние какого-нибудь события (например, пандемии) на определенный сектор экономики. Deep Research способен найти исследования, цифры, исторические параллели и предоставить вам обзор: как падал рынок в похожих ситуациях, какие меры принимались, что прогнозируют эксперты на будущее. Это полезно как для журналистов-экономистов, так и для бизнес-стратегов.
Управление рисками и комплаенс: в банковской сфере агент можно использовать для мониторинга регуляторных изменений. Например, задать ему раз в месяц формировать отчет по всем новым нормативным актам и законам, касающимся, скажем, криптовалют или цифровой безопасности, с кратким описанием что поменялось. Он прочитает официальные сайты регуляторов, юридические обзоры и выдаст сжатое резюме. Это спасает от пропуска важных обновлений.
Здравоохранение – область, где информация действительно может спасать жизни. Врачи порой сталкиваются с редкими заболеваниями или нетипичными симптомами, и поиск правильного диагноза – это расследование. ИИ-ассистент в режиме Deep Research может стать незаменимым “диагностом-консультантом” (хотя и не заменит врача, конечно, но как вспомогательный инструмент очень перспективен):
Диагностика редких случаев: уже есть реальные истории, когда ChatGPT помогал поставить диагноз, который не удавалось найти долгое время. Недавний нашумевший случай: маленький мальчик страдал хронической болью несколько лет, обошел 17 врачей без ясного диагноза – и только мать, скормил все симптомы и выписки ChatGPT, получила предположение о синдроме фиксированного спинного мозга (tethered cord syndrome), что затем подтвердилось врачами.
Подбор терапии и лекарств: фармацевтические данные обновляются постоянно. Если есть сложный пациент, можно поручить агенту исследовать, какие новейшие методы лечения или препараты упоминаются в научных работах для данного состояния. Особенно полезно в онкологии, где клинические испытания новых препаратов идут полным ходом — Deep Research просмотрит клинические триалы, найдет статистику по эффективности, и соберет все в одном отчете для врача.
Медицинские обзоры и обучение: для подготовки лекций, обзоров, статей по медицине агент тоже пригодится. Например, нужно написать обзор про новый вирус или редкое заболевание — ИИ соберет со всего мира данные: случаи, симптомы, рекомендации ВОЗ, национальные протоколы лечения, мнения экспертов. В итоге у врача или журналиста будет черновик, на основе которого легко написать финальный материал, не боясь, что какая-то важная деталь упущена.
Это лишь некоторые из отраслей. Можно продолжать: юриспруденция (поиск судебных прецедентов, законов, их анализ), гуманитарные науки (исторические исследования по архивам, сопоставление источников разных эпох), инженерное дело (поиск технических решений, патентов, оптимизация конструкций на основе данных)… Везде, где нужен информационный поиск + анализ, Deep Research способен ускорить работу.
Как и любой инструмент, Deep Research эффективен в умелых руках. Сама по себе идея “отдать вопрос ИИ и получить чудо-ответ” звучит привлекательно, но чтобы действительно выжать максимум пользы, стоит соблюдать несколько подходов:
1. Четко формулируйте задачу и контекст. Поскольку агент автономно планирует исследование, ему крайне важно понять, что вы на самом деле хотите. Чем подробнее и яснее вы опишете свой запрос, тем лучше. Например, вместо расплывчатого “исследуй тему электромобилей” можно спросить: “Сравни экологическое влияние электромобилей и автомобилей с ДВС: производство, эксплуатация, утилизация. Интересуют конкретно выбросы CO2 и энергопотребление на каждом этапе.” Здесь понятны критерии и границы задачи. Если задача комплексная, не бойтесь расписать ее текстом на несколько абзацев, как бы давая техзадание ассистенту. Контекст тоже важен: допустим, вам нужен обзор для презентации перед неспециалистами — так и скажите, тогда отчет будет более понятным, без чрезмерно узкого жаргона.
2. Отвечайте на уточняющие вопросы агента. Deep Research, как мы обсуждали, сам может спросить у вас детали перед тем, как начать работу. Не игнорируйте этот этап. По сути, это диалог для настройки исследования. Например, вы запросили анализ рынка, а агент спрашивает: “какие регионы рынка вас интересуют?” или “ограничиться ли последними 5 годами данных?”. Постарайтесь продумать и дать осмысленный ответ. Это сэкономит время и ресурсы: агент не будет блуждать в лишних направлениях. Такой этап делает взаимодействие немного похожим на работу с консультантом-аналитиком: он уточняет ТЗ, чтобы потом точно попасть в цель.
3. Делите сложные задачи на подзадачи (если возможно). Хотя Deep Research сам умеет планировать, иногда полезно помочь ему структурировать проблему. Если ваш запрос очень широкий (“разработай стратегию развития города на основе анализа всех городских систем”), логично, что агент разобьет его на части — транспорт, экология, экономика, и т.д. Но вы тоже можете разбить взаимодействие на несколько этапов: например, сначала попросить собрать данные по экономике, потом отдельно по экологии, а уже затем – синтезировать выводы вместе с вашими дополнительными комментариями. По моему опыту, итеративный подход часто повышает качество результата: вы на каждом шаге видите промежуточный вывод агента и можете скорректировать дальнейший ход исследования, если заметили какой-то перекос или, наоборот, увидели интересный аспект, требующий глубже копнуть.
4. Предоставляйте свои данные и источники, если они у вас есть. Уникальная фишка Deep Research – возможность учитывать загруженные пользователем файлы и ссылки. Если у вас есть, скажем, PDF-документ с внутренними данными компании или таблица Excel с показателями – приложите их к запросу. Агент их проанализирует наравне с открытой информацией. Это намного круче, чем просто публичный поиск: у вас как бы соединяется ваша внутренняя экспертиза с внешним знанием. Например, вы маркетолог, у вас есть результаты опроса клиентов (в таблице) – загрузив их, вы получите в отчете от агента еще и анализ этих результатов + сопоставление с общемировыми тенденциями. Конечно, будьте осторожны с приватными данными (всегда есть риск, отдавая их внешнему ИИ-сервису), но в целом функциональность крайне полезная.
5. Следите за ходом рассуждений. Очень рекомендую после получения результата изучить этот “рецепт” отчета. Во-первых, это интересно: вы видите, как мыслит ИИ, какие он выбрал ключевые слова, какие отсеял источники и почему. Во-вторых, для фактчекинга: если в отчете есть сомнения или важные цифры, вы можете быстро перейти по ссылкам из сайдбара на оригинал и проверить контекст. В-третьих, это повышает вашу собственную экспертизу в умении искать информацию. Возможно, вы узнаете о новых ресурсах или способах формулировать запросы, которые можно применять и самостоятельно.
6. Проверяйте и валидируйте критически важные результаты. Несмотря на всю мощь, ИИ — не безгрешен. Он может неверно интерпретировать источник или столкнуться с противоречивыми данными. Всегда полезно перепроверить ключевые выводы, особенно если на их основе будет приниматься серьезное решение. Благо, Deep Research даёт ссылки — откройте основные и убедитесь, что вывод корректен. Если что-то выглядит странно, можно перезадать вопрос или скорректировать задачу.
7. Экспериментируйте с форматом запросов. Иногда изменение формулировки или тона задания даёт разную глубину ответа. Можно, например, попросить сжато (тогда отчет будет короче, больше упор на ключевые моменты), либо наоборот, подчеркнуть, что вам важны детали и цитаты, тогда ассистент развернется сильнее. Можно указать желаемый формат вывода: таблицу сравнений, список шагов, рассказ или технический отчет. Deep Research гибок в генерации текста, поэтому адаптируется. Если вам нужен более “человеческий” язык изложения (скажем, для статьи), можно отдельно попросить его финальный вывод перефразировать попроще или добавить аналогии.
В целом, подход к работе с Deep Research мало отличается от подхода к работе с живым аналитиком-стажером: чёткое задание, предоставление данных, контроль прогресса и проверка результата. Только делает он всё в десятки раз быстрее. Не стесняйтесь общаться с агентом, задавать уточняющие вопросы уже ему по ходу или после получения отчета (например: “а какие данные тебе не удалось найти?”, “есть ли альтернативные мнения по такому-то выводу?”). Он может дополнить и объяснить, если вы попросите.
Говорить о возможностях – хорошо, но ничто не убеждает сильнее, чем реальные (или приближенные к реальным) истории успеха. Приведу несколько примеров, иллюстрирующих, как Deep Research помог достичь впечатляющих результатов в различных сферах:
Пример 1. Разработка ПО: Поиск иголки в стоге сена (редкий баг)
Ситуация: Команда разработчиков столкнулась с загадочной проблемой: сложное веб-приложение периодически падало ночью под нагрузкой, оставляя в логах лишь странный код ошибки без явных причин. Несколько инженеров вручную искали информацию: проверяли известные багтрекеры фреймворка, читали исходники — безуспешно.
Решение через Deep Research: Один из разработчиков решил воспользоваться новым агентом. Он описал подробно конфигурацию системы, симптомы сбоя, приложил фрагменты логов. Deep Research развернул целое расследование: нашел в архиве почтовой рассылки разработчиков фреймворка упоминание схожей ошибки, выудил из глубин Stack Overflow давний вопрос без ответа, но содержащий важную подсказку, просмотрел коммиты в репозитории на GitHub, идентифицировал потенциальную проблему с обработкой таймзоны в планировщике заданий. Итоговый отчет не только предположил, что корень сбоя – баг в библиотеке, проявляющийся при переходе на летнее время, но и дал ссылку на патч, выпущенный в новой версии, а также привел временное решение (обходной путь), которым поделился один из участников обсуждения на форуме.
Пример 2. Маркетинг: Нахождение уникального торгового предложения (УТП)
Ситуация: Стартап разрабатывал новый продукт — умный фитнес-браслет с необычной функцией отслеживания уровня стресса. Перед запуском на рынок стояла задача сформулировать чёткое УТП и понять, как выгодно отличиться от конкурентов. Рынок носимых устройств перенасыщен, команда боялась утонуть в общем потоке.
Как помог Deep Research: Маркетолог компании составил запрос для агента: анализ рынка фитнес-трекеров с упором на функции стресс-мониторинга, конкурентный ландшафт, пробелы в предложениях. Deep Research собрал данные: изучил сайты конкурентов (от крупных брендов до проектов на Kickstarter), прочел обзоры гаджетов, форумы типа Reddit, где энтузиасты обсуждают, чего им не хватает. В отчете агент указал, что многие устройства предлагают лишь поверхностное измерение стресса (по пульсу), и пользователи часто жалуются на отсутствие конкретных рекомендаций. Однако нашелся один малоизвестный научный стартап, использующий анализ вариабельности сердечного ритма и проводящий рекомендации по дыхательным упражнениям. Гаджет стартапа имел положительные отзывы, но слабый маркетинг. Deep Research подсветил: возможная ниша — объединить точный анализ стресса с удобными персональными советами прямо на браслете, т.е. не просто числа, а практические рекомендации. Также агент привел статистику роста запроса “how to reduce stress daily” в поисковиках и указал, что ни один из топ-5 брендов фитнес-браслетов это явно не адресует. Вооружившись этими данными, команда сфокусировала маркетинговое сообщение на “браслет, который не только измеряет стресс, но и помогает с ним справиться здесь и сейчас”. Запуск прошел успешно, УТП действительно резонировало с аудиторией — во многом благодаря инсайтам, найденным ИИ.
Пример 3. Наука: Открытие связей между разрозненными исследованиями
Ситуация: Группа биологов изучала редкое нейродегенеративное заболевание. Была гипотеза, что в механизме развития болезни задействован определенный белок, но прямых доказательств не хватало. В смежных областях (генетика, биохимия) публиковалось множество статей, и молодому исследователю трудно было охватить весь массив.
Использование Deep Research: Исследователь сформулировал запрос: собрать все известные сведения о белке X в контексте нейродегенеративных процессов, включая генетические ассоциации, экспериментальные данные на животных моделях, клинические наблюдения. Deep Research нырнул в глубины PubMed и Google Scholar: прошерстил последние десятилетия публикаций, нашел десятки статей. В отчете он структурировал результаты по направлениям (генетика, клеточные эксперименты, клиника). Самое ценное — агент обнаружил связь между двумя ветвями исследований: он заметил, что в нескольких геномных исследованиях пациентов с этим заболеванием часто упоминаются мутации в гене, кодирующем белок X, а отдельные работы по моделям на мышах показывают, что подавление активности белка X смягчает симптомы. Эти факты были разбросаны в разных статьях разных годов, но ИИ связал их в единый вывод: “есть основание полагать, что белок X является важным звеном патогенеза болезни и перспективной мишенью для терапии, поскольку ... [далее ссылки и цитаты]”. Для команды ученых это стало подтверждением их гипотезы и подсказкой, куда направить фокус экспериментов. Можно сказать, ИИ ускорил научное открытие, скомпоновав знания, которые человеку пришлось бы собирать вручную несколько месяцев (и то, можно было чего-то не найти).
Пример 4. Медицина: Спасение жизни через широту обзора
Этот пример я частично уже упоминал: случай из медицинской практики. Ситуация: У ребенка загадочные неврологические симптомы, прогрессирующие со временем. Стандартные анализы ничего не показывают явного. Врачи длительное время не могут поставить диагноз — слишком редкий и комплексный случай.
Что сделал ИИ: Отчаявшаяся мама решила применить AI-ассистента. Она собрала всю историю болезни: результаты МРТ, наблюдения, что ребенок, например, отказывается сидеть “по-турецки” (скрестив ноги) из-за боли. Ввела все эти данные в диалог с ChatGPT (еще до появления Deep Research). Модель проанализировала симптомы и предположила синдром фиксированного спинного мозга (когда спинной мозг “прикреплен” и натянут, что приводит к боли и неврологическим проблемам). Эта наводка оказалась верной — диагноз подтвердился врачами, последовала операция, спасшая ребенку здоровье. Теперь представим, что Deep Research мог бы сделать в такой ситуации: имея доступ к полной базе медицинских знаний, он бы не только выдал одно предположение, но, вероятно, подготовил список из нескольких дифференциальных диагнозов, каждый с обоснованием и ссылкой на случаи в литературе. В сложных случаях медицина — это поиск иголки в стоге сена, и ИИ способен этот стог “перелопатить” намного быстрее человека. Уже сейчас есть стартапы, интегрирующие подобные ассистенты в медицинские системы для помощи врачам в сложной диагностике.
Пример 5. Финансы: Предотвращение инвестиционного провала
Ситуация: Инвестиционная фирма рассматривала крупное вложение в перспективный стартап, разработчика ИИ-решений для сельского хозяйства. На бумаге всё выглядело отлично: сильная команда, растущие показатели. Однако один из аналитиков решил перестраховаться и провести независимый due diligence с помощью Deep Research.
Действия агента: Он запросил собрать все публично доступные данные о стартапе: упоминания в СМИ, отзывы клиентов, комментарии сотрудников на сайтах типа Glassdoor, патенты, финансовые метрики рынка агро-ИИ. Deep Research выдал тревожный сигнал: оказалось, стартап довольно агрессивно раздувал маркетинговые обещания — агент нашел на профессиональных форумах обсуждения, где фермеры делились, что испытания продукта дали скромные результаты, несоответствующие заявленным. Также ИИ обнаружил, что ключевой патент стартапа получил отказ в регистрации (эта информация затерялась в бюллетенях патентного ведомства). А еще где-то в глубине интернета всплыла новость, что двое ведущих инженеров покинули компанию полгода назад. Все эти разрозненные факты были собраны и приведены с источниками. Инвестиционная фирма, изучив отчет, пересмотрела своё решение и провела дополнительную проверку напрямую. Оказалось, что проблемы действительно имеют место, и условия сделки были пересмотрены. Таким образом, Deep Research помог избежать вложения миллионов в проект с неоправданными рисками. Для финансистов ценность очевидна: ни один аналитик физически не успел бы столь быстро прочесать все уголки интернета в поисках “скелетов в шкафу”, а ИИ справился.
Эти примеры показывают спектр применения: от чисто технических задач до человеческих жизней и денег. Конечно, не каждое использование будет столь драматичным. Зачастую Deep Research просто сэкономит время на рутинном сборе сведений или даст чуть более обоснованный отчет для внутренней презентации. Но даже это — значительная польза, учитывая, сколько часов высококлассных специалистов уходит на подготовку подобных материалов.
Пора свести все плюсы и минусы инструмента в одном месте, чтобы иметь реалистичное представление о том, что он может, а чего – пока нет.
Высокая автономность в выполнении задач. Deep Research сам управляет процессом поиска: планирует, корректирует курс по ходу, комбинирует разные инструменты (браузер, код, анализ файлов) для достижения цели. Вам не нужно контролировать каждый шаг.
Глубокий сбор информации. Агент просматривает сотни источников, тогда как человек обычно ограничивается десятком-другим. Это повышает шансы найти редкие и ценные сведения, скрытые глубоко в выдаче поисковиков или специфических ресурсах.
Синтез и анализ. Важное преимущество – не просто собрать, но и осмыслить данные. ИИ группирует схожие факты, сопоставляет противоречивые, может выполнять вычисления для проверки гипотез. Например, он действительно способен “прочитать между строк”: если один источник говорит A, другой B, он отметит конфликт и попробует либо объяснить, либо найти третий источник, кто “прав”.
Возможность выполнять код и обрабатывать данные. Deep Research встроил в себя “мини-датасаентиста”. Он может скачивать таблицы, запускать Python для анализа. Это значит, что при наличии данных он сам посчитает средние, медианы, построит график тренда (который, кстати, может приложить как текстовую диаграмму или описание, поскольку визуально показать в тексте не может, но, возможно, в интерфейсе ChatGPT вы увидите график). Таким образом, количественный анализ – ещё одна суперспособность: от финансовых моделей до научной статистики, ИИ поможет разобрать цифры.
Прозрачность и ссылки на источники. В отличие от черного ящика, Deep Research делает свое исследование прозрачным для пользователя: вы видите, откуда взяты данные. Каждая ключевая цифра или факт снабжены ссылкой и зачастую цитатой. Это не только повышает доверие к отчету, но и удобно, если нужно сослаться на первоисточник в своем документе. По сути, агент сам соблюдает академическую добросовестность, оформляя “список литературы” в тексте ответа.
Актуальность знаний. Поскольку инструмент пользуется свежими данными, он не ограничен рамками обучения модели. Если вчера вышла важная статья или новость – уже сегодня Deep Research при необходимости ее найдет и учтет. Это критично в быстро меняющихся сферах (технологии, медицина, экономика).
Мультиязычность. OpenAI-модель прекрасно владеет разными языками, поэтому агент может искать информацию на разных языках и при этом выдавать вам ответ на нужном вам (например, на русском). Это фактически ломает языковые барьеры: если ценный источник только на японском или немецком – ИИ извлечет из него суть и переведет для вас. Раньше аналитик должен был знать языки или нанимать переводчика, теперь – все в одном флаконе.
Обработка медиа (текст, изображения). Благодаря тому, что в основе лежит GPT-4 (с мультимодальными возможностями) или его расширения, Deep Research умеет “видеть” картинки и читать PDF. Он распознает текст со сканов, понимает графики и диаграммы (в разумных пределах). Например, может описать, что показано на графике в научной статье, или извлечь текст с картинки (OCR). Это значит, что формат данных – почти любой: HTML-страницы, документы, изображения, всё годится для анализа.
Быстрая адаптивность и улучшение. Как облачный сервис, Deep Research может улучшаться “на лету” по мере обновления моделей OpenAI. Уже сейчас, по тестам, он показывает куда лучшие результаты, чем предшествующие поколений ИИ на задачах комплексного анализа. Есть основания полагать, что с каждой новой версией (GPT-5, GPT-6?) его возможности будут расширяться. Например, могут снизиться ограничения по объёму обрабатываемого текста.
Время выполнения и стоимость. За глубину приходится платить временем. Полноценный отчет Deep Research может готовиться десятки минут. Это не мгновенный вопрос-ответ, к которому мы привыкли. Если вам нужен быстрый факт — лучше использовать обычный поиск или чат-бот. Кроме того, такой агент потребляет немало ресурсов (интернет-трафик, вычисления модели), поэтому OpenAI ограничивает количество запросов (100 в месяц на Pro-тарифе, по данным анонса). Возможно, за дополнительные запросы придется платить или ждать. В общем, использовать его стоит там, где ценность детального ответа оправдывает затраченные ресурсы.
Не гарантирована 100% точность. Да, агент стремится к качеству, но ошибки возможны. Модель может что-то неправильно интерпретировать или натолкнуться на ошибочную информацию в интернете (ее же тоже полно). Хотя Deep Research и умеет проверять факты, но все же доверяй, но проверяй. Бывают и сбои: например, если нужная информация находится за платным доступом или в нестандартном формате, агент может не получить к ней доступ и либо не упомянуть, либо сделать неполный вывод. Критически важные решения нельзя основывать слепо на отчете ИИ без дополнительной проверки. Пока это скорее ассистент-советчик, а не истина в последней инстанции.
Ограничения по доступу к данным. Несмотря на широкий охват, Deep Research — не хакер. Он не сможет зайти куда не пускает публично (и слава богу, этические ограничения важны). То есть, закрытые базы данных, приватные страницы, платные журналы – останутся за бортом, если вы сами не предоставите доступ (например, вручную скачав PDF и подсунув агенту). Кроме того, возможны ограничения по API поисковых сервисов: если он слишком усердно будет сканировать, могут включаться капчи или блокировки (надеюсь, OpenAI это решает, но гипотетически).
Контекстная ограниченность модели. Хотя модель и умная, у нее есть техническое ограничение – конечный объем “памяти” (контекста), которую она может учитывать одновременно. GPT-4, например, оперирует контекстом в десятки тысяч токенов (~десятков страниц текста). Если исследование требует учесть тысячи страниц, агент будет поневоле резюмировать и сжимать информацию по ходу, возможно, что-то упуская. На практике, конечно, продуман алгоритм: он обрабатывает источники по частям, сохраняет выжимки. Но это значит, что ультра-детальной проработки каждого из сотен источников не произойдет – он берет главное. Если вам нужна дотошность по одному документу, лучше явно попросить его подробно разобрать именно этот документ.
Возможны “галлюцинации” модели. Термин, знакомый по ChatGPT: когда ИИ выдумывает правдоподобно звучащий, но ложный факт. У Deep Research мотивации галлюцинировать меньше (он проверяет по источникам), но полностью исключить нельзя. Например, он может ошибиться в атрибуции цитаты или неправильно связать куски информации и сделать ложный вывод. Опять же, прозрачность частично решает: видя ссылки, вы такое поймаете. Но если читатель отчета не вы, а кто-то другой, он может поверить на слово. Так что будьте внимательны, не переписывайте дословно выводы ИИ в свой отчет, не убедившись в их истинности.
Этические и правовые моменты. Касается любых мощных инструментов: важно использовать ответственно. Если агент находит инсайдерскую информацию (скажем, утечки, “сливы” в блогах) – прямое цитирование такого в официальном документе может быть нежелательным. Или, например, в академической работе нельзя просто скопировать кусок обзора от ИИ без оформления цитат и ссылок – это будет плагиат. Deep Research выдал текст, но отвечаете за его использование вы. Поэтому я всегда рекомендую оформлять результат как материал для себя, а уже на его основе писать собственный текст или отчет, ссылаясь на оригинальные источники (которые агент предоставил). Тем более что стиль у ИИ, хоть и человеческий, но может отличаться от вашего обычного – надо выровнять, чтобы не бросалось в глаза.
Неинтерактивность результата. На текущий момент Deep Research генерирует статичный текстовый отчет. Если вопрос подразумевает интерактивную визуализацию или сложную логику ветвления, он этого не сделает. Например, он может описать код и его результаты, но не развернет вам прямо веб-приложение и не обновит его по щелчку. Это не разработчик ПО, а именно исследователь. Так что для action-задач (типа “забронируй мне все столики в ресторанах города”, что делает другой агент OpenAI — Operator) Deep Research не предназначен.
Ограничения здравого смысла и творчества. Хотя ИИ отлично собирает факты, он все же не обладает настоящим сознанием, интуицией или творческим воображением человека. Он может пропустить неочевидную связь, которую ученый-визионер заметил бы просто гуляя и размышляя. Он не “придумывает” новую теорию (если только путем комбинации известных фактов). Поэтому в плане генерации действительно новых идей – это пока инструмент вспомогательный. Сам по себе он не станет автором научного открытия или бизнес-стратегии, но предоставит вам материал, из которого вы, как человек, сможете родить нечто новое. В этом смысле, опасения, что “ИИ заменит ученых или аналитиков” – преждевременны. Скорее, заменит тех, кто не хочет использовать такие инструменты и потому проиграет в эффективности.
Подытоживая: возможностей очень много, и они впечатляют. Но чудес не бывает – знать ограничения важно, чтобы применять инструмент правильно.
История с Deep Research — это, по сути, глава в большой книге про развитие AI-агентов. Мы видим лишь начало пути, но можем предположить, куда он ведет.
1. Более умные и специализированные агенты. OpenAI уже выпустила несколько экспериментов (мы упоминали Operator для веб-действий). Тренд явно на создание разных “умелых” агентов: один хорошо ищет и анализирует (Deep Research), другой умеет выполнять сложные последовательности действий в браузере (Operator), третий, вероятно, будет программировать (представим условно “CoderGPT”). В перспективе они могут работать вместе. В недавнем обзоре предполагалось, что OpenAI объединит таких агентов в единую систему. Представьте: Deep Research собирает данные и генерирует идеи, затем “агент-программист” пишет код для проверки гипотезы или моделирования сценария, а “оператор” публикует результат или выполняет связанные задачи. Это похоже на команду ассистентов, где каждый со своей специализацией, но действуют синхронно. Если это удастся, мы приблизимся к реализации настоящего универсального ИИ. Некоторые эксперты (в частности, в Microsoft) считают, что такие мультиагентные системы смогут даже самостоятельно зарабатывать деньги, выполняя сложные проекты без прямого управления человеком.
2. Рост инноваций и скорость исследований. Уже сейчас видно, что AI-инструменты ускоряют R&D. С Deep Research учёный может за неделю сделать обзор, на который раньше ушли бы месяцы. А значит, цикл “прочитал литературу – придумал эксперимент – получил результаты – снова проанализировал” сокращается. Больше итераций в единицу времени — быстрее прогресс. В бизнесе похожая история: анализ рынков, поиск инсайтов для решений — всё ускоряется. Можно ожидать, что в ближайшие годы мы увидим всплеск продуктивности в тех компаниях и лабораториях, которые первыми эффективно внедрят таких агентов. Это как появился интернет — те, кто освоил e-mail и онлайн-ресурсы раньше, получили преимущество. Теперь новый виток.
3. Изменение роли человека-аналитика. Будущее исследований с AI-ассистентами меняет и требования к навыкам людей. Рутинный поиск данных отходит на второй план, на первый выходит умение задавать правильные вопросы и интерпретировать результаты. Аналитик будущего — это скорее куратор и критик, дирижер среди AI-инструментов, нежели тот, кто лично перелопачивает кучи документов. Это потребует обучения: навык prompt engineering (грамотной постановки задач для ИИ), умение работать с несколькими агентами, комбинировать их выводы, проверять на консистентность. Возможно, появятся новые профессии типа “AI research wrangler” или “агент-оператор”, специалист по управлению такими агентами в связке. Хорошая новость: человеческое критическое мышление, креативность, понимание этики и контекста останутся востребованы. Просто сфокусируются на более высокоуровневых задачах.
4. Доступность исследований для всех. Если сейчас глубокий анализ – прерогатива экспертов или компаний, способных оплачивать исследовательские отделы, то с удешевлением и распространением AI-агентов порог входа в аналитическую деятельность снизится. Маленький стартап без аналитика сможет получать качественные обзоры, студент из далекой страны – вести научную работу на мировом уровне, не имея доступа к дорогим библиотекам (ИИ найдет открытые версии или хотя бы расскажет содержание). Это может привести к демократизации знаний: больше людей смогут заниматься исследованиями, генерировать инсайты. В идеале – решать локальные проблемы, которые раньше некому было исследовать, из-за нехватки ресурсов.
5. Новые этические и правовые вопросы. Развитие такой мощной технологии не обходится без вызовов. Напрашиваются вопросы: как убедиться, что агенты не используются во зло (например, для автоматического распространения дезинформации, ведь если ИИ умеет хорошо писать отчеты, он может и лживый отчет написать, убедительно звучащий)? Как быть с авторскими правами на тексты и данные, которые агент использует (уже сейчас спорят, можно ли модели читать контент, защищенный копирайтом)? Как обезопасить конфиденциальные данные, если все отдаем ассистентам? Эти вопросы придется решать обществу, законодательству и самим разработчикам AI. Возможно, появятся ограничения на автономность или обязательные встроенные фильтры, чтобы агенты не отклонялись в недопустимые области. Впрочем, это дискуссия для отдельной статьи.
6. От агентов программных — к агентам в реальном мире. Одна из перспектив, о которой мечтают футуристы: соединить интеллект, подобный Deep Research, с робототехникой. Тогда агент сможет не только по интернету лазить, но и в реальности действовать: пойти в библиотеку (роботизированно), провести лабораторный эксперимент, собрать данные с датчиков и т.п. Пока это скорее научная фантастика, но первые шаги уже есть – автономные роботы-ученые (были проекты, где робот самостоятельно проводил эксперименты в химии, правда, по заранее заданному алгоритму). Если наделить такого робота гибким ИИ-мозгом, который умеет исследовать, то граница между виртуальными и физическими исследованиями начнет стираться. Возможно, через 10-15 лет мы увидим лаборатории, где рядом с учеными работают их “коллеги” – роботизированные установки, управляемые AI-агентами, генерирующими гипотезы и проверяющими их на практике.
7. Приближение к сильному ИИ (AGI). Многие считают, что создание систем, способных самостоятельно проводить исследования на уровне человека, и есть шаг к сильному искусственному интеллекту. Deep Research в связке с другими специализированными агентами действительно выглядит как зачаток такой системы: он уже может по заданию добывать новые знания из мира (пусть и в виде человеческого знания, записанного в интернете). Если завтра научить его еще и формулировать цели самому, это будет совсем другой разговор. Пока Deep Research – инструмент в руках человека, но тенденция к увеличению автономности очевидна. Как было сказано в одной из аналитических статей, OpenAI с помощью Operator, Deep Research и последующих агентов, возможно, движется по внутренней “дорожной карте” к созданию AGI, где каждая новинка пробивает очередной рубеж: от автономности к инновационности и организованности коллективной работы ИИ. Нам, как разработчикам и исследователям, предстоит наблюдать (и участвовать) в этом пути, понимая всю меру ответственности.
В заключение, OpenAI Deep Research – захватывающий пример того, как далеко шагнули технологии обработки информации. Для меня, как для разработчика, который помнит времена, когда ответ на технический вопрос нужно было искать по форумам часами, — видеть, как теперь ИИ может за несколько минут сделать аналогичный (и даже лучший) поиск, просто невероятно. Да, к этому ассистенту нужно приноровиться, да, он не всесилен. Но игнорировать его потенциал нельзя.
Мне Deep Research напоминает в чем-то очень усердного и эрудированного стажера, который никогда не устает и обладает фотографической памятью на всё, что прочитал. Поначалу ему надо поставить задачу и потом проверить, но львиную долю черновой работы он возьмет на себя.
Будущее исследований, обучения, да и вообще работы с информацией, явно будет проходить рука об руку с такими ИИ. Как когда-то появление компьютеров изменило роль инженера (перестали считать на логарифмических линейках, начали программировать расчеты), так и появление AI-агентов изменит роль исследователя. Останется меньше рутинного поиска, но больше внимания сместится на творчество, постановку задач и оценку результатов.
Напоследок, небольшой совет: не бойтесь экспериментировать с новыми инструментами. Попробуйте Deep Research на своем следующем сложном вопросе или проекте. Даже если он не даст идеального ответа, сам процесс может дать вам новые идеи и улучшить понимание задачи. В конце концов, ИИ – это продолжение наших способностей, и освоив его, мы расширяем возможности собственного интеллекта.
Спасибо, что дочитали до конца! Надеюсь, статья была для вас полезной и интересной. Если у вас есть свой опыт работы с AI-ассистентами или идеи, как еще можно применить Deep Research – делитесь в комментариях. Обсудим, порадуемся успехам и поразмышляем о будущем вместе 🙂