Google เพิ่งฆ่าการบ้านหรือเปล่า? ประสบการณ์ตรงของฉันกับการวิจัยเชิงลึกของราศีเมถุน

สรุป

• โมเดลการวิจัยเชิงลึกผสมผสาน Gemini AI ของ Google เข้าด้วยกันเพื่อการวิจัยและสร้างรายงานโดยละเอียด ซึ่งอาจช่วยประหยัดเวลาการวิจัยได้
• สมาชิก Gemini Advanced สามารถเข้าถึงโมเดลนี้ได้ทางเว็บอินเตอร์เฟส ในราคา $20/เดือน เป็นภาษาอังกฤษเท่านั้น
• การวิจัยเชิงลึกสร้างรายงานที่มีรายละเอียดและมีรูปแบบที่ดีได้อย่างรวดเร็ว แต่ก็ยังต้องมีการวิเคราะห์โดยมนุษย์

Google ได้เปิดตัวการวิจัยเชิงลึกสำหรับสมาชิกขั้นสูงของ Gemini ซึ่งใช้ Gemini ในการสแกนแหล่งที่มาหลายแห่งและสร้างรายงานโดยละเอียด ฟังดูน่าประทับใจ แต่จะดีพอที่จะทดแทนการบ้านตลอดไปหรือไม่?

การวิจัยเชิงลึกคืออะไร?

Deep Research เป็นผู้ช่วยวิจัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งผสมผสานความสามารถในการค้นหาของ Google เข้ากับการใช้เหตุผล AI ขั้นสูงของ Gemini คุณลักษณะนี้ช่วยให้คุณสำรวจหัวข้อที่ซับซ้อนและสร้างรายงานที่ครอบคลุมได้ภายในไม่กี่นาที ซึ่งอาจช่วยประหยัดเวลาหลายชั่วโมงในการค้นคว้าด้วยตนเอง โดยอ้างว่าค้นหาเว็บแบบเปิดเพื่อส่งรายงานที่ครอบคลุมและจัดระเบียบจากแหล่งต่างๆ แต่งานจะออกมาดีขนาดไหนล่ะ?

วิธีใช้การวิจัยเชิงลึก

ในการเข้าถึงการวิจัยเชิงลึก สมาชิก Gemini Advanced สามารถเยี่ยมชมเว็บอินเตอร์เฟสของ Gemini (บนเดสก์ท็อป) และเข้าสู่ระบบได้

เลือก "1.5 Pro พร้อมการวิจัยเชิงลึก" จากเมนูแบบเลื่อนลงของโมเดล:

จากนั้น ป้อนคำถามหรือหัวข้อการวิจัยของคุณ ทบทวนและอนุมัติ (หรือแก้ไข) แผนการวิจัยแบบหลายขั้นตอน แล้วคลิก "เริ่มการวิจัย" เพื่อเริ่มต้นกระบวนการ

เป็นที่น่าสังเกตว่าปัจจุบัน Deep Research มีให้บริการเฉพาะภาษาอังกฤษและสำหรับสมาชิก Gemini Advanced โดยมีราคาอยู่ที่ 20 ดอลลาร์ต่อเดือน คุณสามารถทดลองใช้งานได้ -

นำการวิจัยเชิงลึกของราศีเมถุนมาทดสอบ

เพื่อประเมินความสามารถของ Deep Research ฉันตัดสินใจทดสอบด้วยคำถามล้ำสมัยที่ไม่ซับซ้อนเกินไป:

“แนวโน้มสำคัญในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ในปี 2568 คืออะไร”

โดยจะรวบรวมแผนการวิจัยพร้อมประเด็นสำคัญบางส่วนที่วางแผนจะวิจัยไว้ทันที และระบุว่าสามารถจัดทำให้พร้อมได้ภายในไม่กี่นาที ฉันค่อนข้างประหลาดใจกับความครอบคลุมของแผนการวิจัยและความรวดเร็วในการสร้างแผนการวิจัย ฉันคลิก “เริ่มการวิจัย:"

เริ่มต้นด้วยการค้นคว้าคำถาม โดยพิจารณาผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้อง 28 รายการ:

การวิจัยของฉันเสร็จสิ้นและสร้างรายงานโดยละเอียดได้ภายในไม่กี่นาที แบบจำลองสนับสนุนให้คุณถามคำถามติดตามผลหรือขอการเปลี่ยนแปลง คุณยังสามารถเปิดมันใน Google เอกสาร ซึ่งฉันทำ:

รายงานขั้นสุดท้ายมีความเกี่ยวข้องและเป็นปัจจุบัน รวมถึงแหล่งข้อมูลที่มีชื่อเสียง (เช่น Gartner) และมีการจัดรูปแบบที่ดีและกล่าวถึงส่วนสำคัญทั้งหมดที่กล่าวถึงในแผนการวิจัย:

มันทำงานอย่างไร? (ผลลัพธ์)

รายงานครอบคลุมถึงตัวแทนที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งจะยังคงมีความสามารถมากขึ้นและสามารถทำงานได้โดยไม่จำเป็นต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์ รวมถึงแนวโน้มของ AI ต่อเนื่องหลายรูปแบบ (ระบบ AI ที่สามารถประมวลผลข้อมูลจากหลายแหล่ง) เช่น การวิจัยเชิงลึกของ Gemini นอกจากนี้ยังครอบคลุมถึงแนวโน้มการลงทุนและการจัดหาเงินทุน AI ซึ่งคาดว่าจะเติบโตในปี 2568 ปัญหาด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์เกี่ยวกับ AI และการใช้งาน AI ในอุตสาหกรรมต่างๆ ตั้งแต่การดูแลสุขภาพไปจนถึงการผลิต

เป็นไปตามแนวทางที่กว้างและสมดุล รวมถึงข้อกังวลด้านจริยธรรมที่เกิดจาก AI และสิ่งที่เราคาดหวังที่จะได้เห็นในอนาคต สิ่งที่ฉันไม่เคยคาดหวังว่าจะได้เห็นคือรายการการประชุม AI ที่กำหนดไว้ในปี 2025 ฉันคิดว่าการกระตุ้นให้ AI ถามคำถามกว้างๆ เช่นนี้ทำให้ Chatbot มีความคิดสร้างสรรค์มากขึ้นเล็กน้อย รายงานดังกล่าวประกอบด้วยการผสมผสานข้อมูลเชิงปริมาณ (เช่น สถิติการลงทุนของ AI สถิติการนำ AI มาใช้ในโลกธุรกิจ และการเติบโตของศูนย์ข้อมูล AI พร้อมการคาดการณ์ปริมาณการใช้ไฟฟ้าทั่วโลก) และการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ (แนวโน้ม AI สำหรับหลายอุตสาหกรรม) ทั้งหมดนี้มีชื่อเสียง การอ้างอิง

Deep Research ไม่เพียงแต่รวบรวมข้อเท็จจริงเท่านั้น โดยสังเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแนวโน้มและสถานการณ์ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต ควบคู่ไปกับการพิจารณาด้านจริยธรรมที่อาจเกิดขึ้น และผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นกับพนักงาน หากมีงานเข้ามาแทนที่โดย AI มากขึ้น นอกจากนี้ยังกล่าวถึงวิธีที่ AI ถูกนำมาใช้ในการตรวจจับและป้องกันการโจมตีทางไซเบอร์โดยการปรับปรุงระบบรักษาความปลอดภัยที่มีอยู่ วิธีที่อาชญากรไซเบอร์ใช้ AI เพื่อทำสิ่งที่ตรงกันข้าม

แพลตฟอร์มนี้ใช้งานง่ายและตรงไปตรงมามาก ฉันไม่จำเป็นต้องแก้ไขคำแนะนำและมันก็ใช้งานง่ายมาก เวลาในการรอการวิจัยและรายงานในการสร้างนั้นรวดเร็วมาก โดยส่วนตัวแล้วฉันเห็นตัวเองใช้สิ่งนี้อีกครั้งเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับหัวข้อต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว ช่วงนี้ใครมีเวลาเข้าดูหลายๆเว็บบ้าง?

การตอบคำถามติดตามผล

หากต้องการดูว่าแชทบอทจะตอบสนองต่อการติดตามผลอย่างไร ฉันถามคำถามสองสามข้อ หนึ่งในนั้นคือ:

“เกี่ยวกับ AI ในสื่อ คุณช่วยบอกฉันได้ไหมว่า AI สามารถนำมาใช้เพื่อทำให้การตัดต่อวิดีโอเป็นแบบอัตโนมัติได้อย่างไร -

โดยสร้างผลลัพธ์ที่กล่าวถึงแง่มุมต่างๆ ในการตัดต่อวิดีโอที่ AI สามารถทำได้โดยอัตโนมัติ รวมถึงเครื่องมือตัดต่อวิดีโอ AI ที่มีอยู่ในปัจจุบัน และเช่นเคยลิงก์ไปยังแหล่งที่มาและเนื้อหาที่เกี่ยวข้องทั้งหมด

ข้อจำกัดของคุณลักษณะการวิจัยเชิงลึก

แม้ว่าโมเดล Deep Research จะทำให้ฉันประทับใจไม่น้อย แต่โดยรวมแล้วโมเดลนี้ขาดความเข้าใจที่มาจากการอ่านผลงานวิจัยจริงหรือการวิจัยเบื้องต้นของคุณเอง ซึ่งเป็นสิ่งที่ฉันคาดหวังไว้ คุณควรระวังอคติที่อาจเกิดขึ้นด้วย แหล่งที่มาทั้งหมดส่วนใหญ่มาจากสิ่งพิมพ์ภาษาอังกฤษ ดังนั้นอาจมีมุมมองอื่นๆ ที่เรายังขาดหายไป

กรณีการใช้งานที่เป็นไปได้สำหรับนักเรียน

ฉันยังไม่เชื่อว่าการบ้านยังไม่ตาย แต่ฉันคิดว่าการใช้ Deep Research เพื่อจัดระเบียบและรวบรวมข้อมูลเป็นการเริ่มต้นที่ดี สำหรับการทบทวนวรรณกรรม คุณสามารถสร้างภาพรวมโดยสรุปของงานวิจัยที่มีอยู่ในหัวข้อหนึ่งๆ เพื่อดูภาพรวมและดูว่ามีช่องว่างในแหล่งข้อมูลหรือไม่ การวางแผนโครงการเป็นอีกเรื่องหนึ่ง เนื่องจากการวิจัยเชิงลึกสามารถจัดทำแผนการวิจัยที่มีโครงสร้างที่ดี จึงช่วยให้คุณจัดระเบียบโครงการวิจัย และเป็นรากฐานในการเริ่มต้น

เช่นเดียวกับเนื้อหาที่สร้างโดย AI คุณต้องแน่ใจว่าข้อมูลทั้งหมดเป็นข้อเท็จจริง เนื่องจากแชทบอทมีแนวโน้มที่จะเกิดอาการประสาทหลอน ข้อมูลทั้งหมดที่รวบรวมควรได้รับการตรวจสอบข้อเท็จจริงด้วยแหล่งข้อมูลที่เหมาะสม นอกจากนี้ แม้ว่าดูเหมือนว่าจะเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องและทำการวิเคราะห์เล็กน้อย แต่คุณยังคงต้องวิเคราะห์อย่างมีวิจารณญาณและรวบรวมประเด็นหลักไว้ด้วยกัน โปรดจำไว้ว่า AI ควรเสริมการคิดอย่างมีวิจารณญาณ ไม่ใช่แทนที่

มันเปรียบเทียบกับโมเดล AI อื่น ๆ ได้อย่างไร?

สิ่งที่ทำให้ Deep Research แตกต่างจากเครื่องมือ AI ที่มีอยู่คือความสามารถในการเลียนแบบทักษะการวิจัยของมนุษย์ มันไม่ได้ให้คำตอบง่ายๆ เท่านั้น แต่ยังตรวจสอบแหล่งที่มาต่างๆ ที่สร้างขึ้นในรายงาน และยังเริ่มต้นการค้นหาใหม่ตามสิ่งที่ได้เรียนรู้อีกด้วย กระบวนการนี้ทำซ้ำหลายครั้งเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ครอบคลุมมากขึ้น

หากคุณต้องการเปรียบเทียบเครื่องมือการวิจัยเชิงลึกของ Gemini กับโมเดล o1 ของ OpenAI (ซึ่งเป็นโมเดลการให้เหตุผลขั้นสูง) ทั้งสองอย่างนี้ถือเป็นความก้าวหน้าอันทรงพลังในเทคโนโลยี AI อย่างไรก็ตาม การวิจัยเชิงลึกดูเหมือนจะมุ่งเน้นไปที่การวิจัยบนเว็บและการสร้างรายงาน ในขณะที่แบบจำลอง o1 ของ OpenAI มุ่งเน้นไปที่การให้เหตุผลที่ดีขึ้นและการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนในโดเมนต่างๆ รวมถึงความท้าทายทางวิทยาศาสตร์ คณิตศาสตร์ และการเขียนโค้ด

แม้ว่าคุณลักษณะการวิจัยเชิงลึกของ Google สำหรับ Gemini Advanced จะมีประสิทธิภาพและน่าประทับใจในด้านความสามารถในการดำเนินกระบวนการวิจัยหลายขั้นตอนและจัดทำรายงานที่มีโครงสร้างอย่างดีภายในไม่กี่นาที แต่การบ้านทั้งหมดยังไม่ใช่จุดสิ้นสุด จำไว้ว่าสิ่งนี้ไม่สามารถทดแทนความคิดดั้งเดิมและความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์ได้ ดังนั้นจงใช้มันอย่างมีความรับผิดชอบ คุณไม่มีทางรู้หรอกว่าสักวันหนึ่ง AI จะมาแทนที่การบ้านด้วยนักวิทยาศาสตร์ AI