ทำความรู้จัก Deep Research: AI ผู้ช่วยวิจัยยุคใหม่
OpenAI เปิดตัวเครื่องมือ AI ตัวใหม่ในชื่อ Deep Research ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยทำงานวิจัยออนไลน์แบบหลายขั้นตอน เหมาะกับเคสที่คำถามซับซ้อนกว่าการหาข้อมูลทั่วไปบนเว็บ
จุดเด่นของมันคือไม่ใช่แค่ “ค้นหาแล้วสรุป” แต่เป็นการวางโครง สืบค้นหลายแหล่ง วิเคราะห์ เช็กความน่าเชื่อถือ แล้วค่อยสังเคราะห์ออกมาเป็นคำตอบระดับนักวิเคราะห์ตัวจริง
ใช้โมเดล o3 รุ่นใหม่ เน้นสายวิเคราะห์ข้อมูลหนัก ๆ
เบื้องหลังของ Deep Research ทำงานบนโมเดล o3 รุ่นใหม่ ที่ถูกปรับแต่งมาเน้นการท่องเว็บ การอ่าน ทำความเข้าใจ และวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่ง พร้อมตรวจสอบความสอดคล้องของข้อมูลระหว่างกัน
ผลลัพธ์ที่ได้จึงไม่ใช่แค่คำตอบสั้น ๆ แต่เป็นการให้มุมมองเชิงลึก พร้อมเหตุผลและหลักฐานอ้างอิงที่ชัดเจนมากขึ้น
จากคำสั่งเดียว สู่รายงานระดับนักวิจัย
เมื่อผู้ใช้พิมพ์คำถามเข้าไปใน ChatGPT แล้วเลือกใช้โหมด Deep Research ระบบจะเริ่มทำงานแบบหลายขั้นตอนโดยอัตโนมัติ
มันจะไปค้นข้อมูลจากแหล่งออนไลน์ต่าง ๆ ทั้ง
ข้อความจากเว็บไซต์
รูปภาพ
ไฟล์ PDF
จากนั้นจะนำมาวิเคราะห์ เปรียบเทียบ ตัดข้อมูลซ้ำ หาความขัดแย้ง แล้วสังเคราะห์เป็นรายงานที่ละเอียดในระดับงานวิจัย
ด้านประสิทธิภาพ ในการทดสอบด้วยชุดคำถามเชิงลึก Humanity’s Last Exam ได้คะแนนถึง 25.3% ซึ่งสูงกว่าผลลัพธ์ของโมเดล o1 (9%) และ o3 รุ่นปกติ (10%) อย่างชัดเจน
ใครเหมาะกับ Deep Research เป็นพิเศษ?
OpenAI วางตำแหน่ง Deep Research ให้เป็นเครื่องมือสำหรับงานที่ต้องใช้ความรู้เชิงลึกเฉพาะทาง โดยเฉพาะคนที่เคยต้อง:
อ่านเปเปอร์หรือรายงานจำนวนมาก
ตรวจสอบแหล่งอ้างอิงทีละอัน
เปรียบเทียบข้อมูลข้ามหลายเว็บไซต์
กลุ่มงานที่เหมาะ เช่น
ด้านการเงิน การลงทุน การวิเคราะห์ตลาด
วิทยาศาสตร์ และงานวิจัยเชิงทดลอง
วิศวกรรม ที่ต้องดูสเปกและเงื่อนไขเชิงเทคนิค
กฎหมาย ที่ต้องเทียบเคส เปรียบกฎหมาย และตีความ
นอกจากนี้ยังนำไปใช้กับงานเปรียบเทียบข้อมูลสินค้าที่มีรายละเอียดเยอะ ๆ ได้ เช่น
รถยนต์หลายรุ่น หลายยี่ห้อ
เครื่องใช้ไฟฟ้าที่มีสเปกยิบย่อยเต็มไปหมด
พูดง่าย ๆ คือ ถ้าเป็นงานที่คุณเคยต้องเปิดแท็บเว็บ 20 หน้า มาเทียบทีละจุด นี่คือโจทย์ของ Deep Research โดยตรง
แตกต่างจาก GPT-4o ยังไง? ลองดูเคสวิเคราะห์ตลาดแอป iOS
วิธีใช้งานคร่าว ๆ คือเลือกปุ่ม Deep Research ในกล่องแชตของ ChatGPT จากนั้นพิมพ์คำถามเหมือนปกติ แต่สิ่งที่ต่างคือวิธีคิดและระดับความลึกของคำตอบ
ตัวอย่างที่ OpenAI ยกมา คือโจทย์เรื่องการวิเคราะห์โอกาสทางตลาดของแอป iOS ในแต่ละประเทศ:
ถ้าใช้ GPT-4o
คำตอบจะมาเร็วกว่า
ภาพรวมกว้าง เข้าใจง่าย แต่ไม่ลงรายละเอียดเชิงตัวเลขมากนัก
ถ้าใช้ Deep Research
คำตอบจะละเอียดขึ้นแบบเห็นภาพ
มักมาพร้อม ตาราง ตัวเลข สถิติ
มีการระบุ แหล่งอ้างอิง ที่ใช้ประกอบการสรุป
มีข้อสรุปและเหตุผลอิงข้อมูลเชิงลึก
แลกมากับ ระยะเวลารอคำตอบที่นานขึ้น โดย OpenAI ระบุว่าอาจใช้เวลาประมาณ 5–30 นาที ต่อคำถามหนึ่งโจทย์
ใครใช้ได้บ้างตอนนี้? มีลิมิตการใช้งานด้วย
ตอนนี้ ChatGPT Deep Research เปิดให้ใช้งานผ่านหน้าเว็บสำหรับลูกค้า ChatGPT Pro ก่อน โดยมีข้อจำกัดที่
ใช้ได้ 100 คิวรีต่อเดือน ต่อบัญชี
จากนั้นจะทยอยเปิดให้กลุ่มอื่นตามลำดับ ได้แก่
ลูกค้า ChatGPT Plus
ลูกค้า ChatGPT Team
กลุ่มองค์กรในแพ็กเกจ Enterprise ChatGPT บนเวอร์ชันเว็บ
OpenAI มีแผนขยายไปยังแอปมือถือและเดสก์ท็อปภายในช่วงเดือนกุมภาพันธ์ เพื่อให้ใช้งานได้สะดวกมากขึ้นในหลายแพลตฟอร์ม
Deep Research อยู่ตรงไหนในภาพรวมกลยุทธ์ AI ของ OpenAI
Deep Research ถือเป็นเครื่องมือ AI ตัวที่สองที่ OpenAI เปิดในปีเดียวกันนี้ ต่อจาก Operator ที่เน้นสายผู้ช่วยจัดการงานส่วนตัว เช่น
สร้าง To-do list
วางแผนท่องเที่ยว
ช่วยจัดระเบียบภาระงานในชีวิตประจำวัน
เมื่อมองภาพรวมจะเห็นว่า OpenAI กำลังแตกไลน์เครื่องมือไปสองขั้วใหญ่ ๆ คือ
สาย Productivity / ชีวิตประจำวัน ด้วย Operator
สายวิเคราะห์ลึก / งานวิจัยและการตัดสินใจเชิงข้อมูล ด้วย Deep Research
สำหรับสายวิเคราะห์ข้อมูลและทำวิจัย นี่คือสัญญาณชัดเจนว่า ยุคที่ AI ทำงานวิจัยแทนได้เป็นชั่วโมง ๆ โดยเราแค่ตั้งโจทย์ให้ดี กำลังจะกลายเป็นเรื่องปกติในชีวิตการทำงาน