Я откладывал пост про Deep Research от OpenAI, так как не было времени сесть и собравшись с мыслями написать мнение (как и про DeepSeek 🙂). Две самые главные вещи оттуда: — основано на o3 (не mini), с которой не-сотрудникам OpenAI до этого не было возможности взаимодействовать — Sama написал, что Deep Research «по моим приблизительным подсчетам может выполнять однозначный процент [прим. 1-9%] всех экономически значимых задач в мире, что является колоссальным достижением». С одной стороны это заявление может казаться неправильным, мол, в мире нет такого спроса на задачи поиска информации и компиляции отчётов. Если спросить Deep Research, то система найдёт несколько свежих экономических оценок, из которых выходит, что это 15-20% по доле занятости в мире (не США). Понятно, что продукт OpenAI не займёт 100% рынка. С другой стороны можно заметить, что технология не надёжна и иногда ошибается, но ведь ошибаются и люди (я регулярно слышу от матери рассказы про «дураков на работе, вообще ведь ничего не соображают». Согласны? Узнали?). Какие-то десятки нижних перцентилей исполнителей вполне могут быть хуже системы. Но технологии не стоят на месте, и скоро выйдет и o4 (в идеале на основе GPT-5/Orion), и OpenAI соберут большое количество обратной связи и улучшат систему, закрыв очевидные проблемы/ошибки. В общем, я считаю, что тезис про однозначный процент верен, если трактовать его как «в самое ближайшее время, через пару итераций, инструмент СМОЖЕТ делать X, но сможет не равно БУДЕТ» (последняя часть важна, потому что компании медленные). Разумеется, умные компании должны начинать готовиться уже вот в этом году, а не когда клубника доспеет. ==== Вместо послесловия вставлю отрывок сообщения если не критика, то скептика развития AI, экономиста и профессора Tyler Cowen, который вот недавно участвовал в дебатах по поводу влияния AI на рост ВВП: Я попросил Deep Search написать несколько десятистраничных работ, и каждая из них была выдающейся [outstanding в оригинале]. Я оцениваю качество как сопоставимое с работой хорошего научного ассистента с PhD, которому поручили задачу на одну-две недели, а может и больше. Deep Research выполняет эту работу за пять-шесть минут. И, похоже, не делает ошибок благодаря качеству модели o3. Я запросил работу с объяснением теории ренты Рикардо и её места в его более широкой теории распределения. Результат я сравнил с рядом других источников в интернете и пришёл к выводу, что этот вариант лучше, поэтому использую его для своего курса по истории экономической мысли. Пока я не вижу признаков оригинальности, но уровень точности и ясности впечатляет. Кроме того, эта работа показывает, что модель способна к некому долгосрочному планированию, и это свойство может быть обобщено на самые разные контексты и задачи — это, пожалуй, одна из главных новостей, связанных с этим релизом. (перевод взят с канала @longviewecon с мелкими правками)