منذ ظهور ChatGPT على الساحة، ازدادت الضجة حول الذكاء الاصطناعي. مع تزايد الحديث عن الذكاء العام الاصطناعي (AGI) و”الذكاء الفائق” – نعم، رئيس OpenAI، سام ألتمان، يتحدث الآن عن ذلك – لدينا كلمة طنانة أخرى للتعامل معها.
قل مرحباً للوكيل AI. بعبارات أبسط، وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين من المفترض أن يقوموا بأتمتة جزء من مهامنا الرقمية. فكر في الأحجار الكريمة في قاموس جوجل. GPTs مخصصة بواسطة OpenAI. أو إجراءات Copilot من Microsoft.
الفكرة هي أن يقوم الذكاء الاصطناعي بمهمتك، أو جزء منها. لقد قامت شركتا Qualcomm وMediaTek بالفعل بإعداد السيليكون الخاص بهما لعصر الذكاء الاصطناعي الوكيل. ولكن هنا تكمن المشكلة. ليس لدينا أداة ذكاء اصطناعي فعالة حتى الآن. لقد تجاوزنا بالكاد تدفق معاملات الاستفسار والإجابة الذي توفره معظم برامج الدردشة الآلية المولدة للذكاء الاصطناعي.
أدخل Deep Research، أول منتج للذكاء الاصطناعي في عائلة Gemini.
إعادة النظر بشكل أساسي في البحث على الإنترنت
كما يوضح الاسم تمامًا، يعد Deep Research جيدًا في البحث، ولكن بطريقة أكثر تحكمًا بكثير من بحث Google العادي. باستخدام Deep Research، يمكنك وضع الخطوط العريضة لمهمة البحث قبل بدء العملية.
يمكنك تحديد المصادر الدقيقة (أو نوع المصادر) للحصول على النتائج. ويختلف هذا اختلافًا جوهريًا عن بحث Google، الذي يستجيب في الغالب للكلمات الرئيسية المجمعة معًا، ويعرض النتائج التي يراها تستحق المشاهدة.
وهذا نهج معيب بشكل أساسي، وغالبًا ما ينتهي بنا الأمر في بالوعة من النقرات الخادعة أو المصطلحات التي يولدها الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما تعني التغييرات العشوائية التي تجريها Google على خوارزمية البحث الخاصة بها أن نتائج البحث لنفس الاستعلام قد تبدو مختلفة بعد يوم أو أسبوع.
يقوم Deep Research بسحب المواد من بنك المعرفة الخاضع للتحكم والمحدد من قبل المستخدم. لذا، لنفترض أنك تحاول العثور على معلومات حول تأثير وسائل التواصل الاجتماعي على الصحة العقلية للمستخدمين الشباب، ولكن فقط من الأوراق البحثية الخاضعة لمراجعة النظراء. ستلتزم النتائج بالأوراق العلمية فقط.
بالنسبة للصحفيين أو الطلاب أو الباحثين أو حتى رجال الأعمال، يوفر هذا النهج الكثير من الوقت. والأهم من ذلك، أنها لا تضع عبء الثقة بالمصدر على عاتق المستخدم.
أنت بالفعل على دراية بالمصدر، أو بصحته، وبالتالي فإن المادة التي تحصل عليها لا تأتي مع معضلة الثقة. علاوة على ذلك، فإن العمل الرتيب المتمثل في تخطي نتائج البحث أو الإعلانات السيئة وغير المرغوب فيها هو ببساطة غير موجود في Deep Research – على الأقل في الوقت الحالي.
يقوم Deep Research بشكل أساسي بصياغة نشاط بحث متعدد الخطوات، والعثور على المعلومات نيابة عنك، وتكرار العملية عندما ينتقل “وكيل البحث” من مصدر إلى آخر، بحثًا عن جزء جديد من المعلومات ذات الصلة.
في الأساس، فهو يوفر عليك عناء البحث عن نفس المعلومات أثناء التنقل بين نتائج البحث المختلفة، على أمل العثور على الحكمة التي تبحث عنها. باختصار، يتم تجنب الأجزاء المستهلكة للوقت والمثيرة للغضب النفسي في بحث Google.
وهذا ليس حتى أفضل جزء في Deep Research.
مفيدة، بالطريقة الدقيقة
إن البحث عن المعلومات والعثور عليها من مصادر موثوقة ليس سوى نصف الصورة هنا. يأخذ البحث العميق نقطة الألم المتمثلة في النقر ذهابًا وإيابًا بين إدخالات نتائج البحث المختلفة، أو فتح بضع عشرات من علامات التبويب. يعد التعامل مع مجموعة من علامات التبويب على شاشة كبيرة أمرًا صعبًا بالفعل لأسباب متعددة.
والأهم من ذلك كله هو البحث عن تلك الكتلة الدقيقة من المعلومات المضمنة داخل جدار النص أو الفيديو أو الصوت. لا يقوم البحث العميق بسحب المعلومات الموثوقة من المصادر التي اخترتها فحسب، بل يقدم أيضًا كل تلك النتائج بطريقة متماسكة وغير متكررة.
فقط ما تريده، من المصادر التي تبحث عنها.
الآن، ما لم تتضمن مهمة البحث الخاصة بك مرجعًا من خطوة واحدة على الإنترنت، فيجب عليك تقسيم العملية إلى خطوات متعددة. لنفترض أنك تريد التعرف على فن زراعة الفطر. من الأفضل أن تبحث عن معلومات حول أصناف البذور، والظروف الجوية، وتخفيف الآفات، والأمراض – بشكل منفصل. من الصعب العثور على دليل نهائي، خاصة إذا تم سحبه من مصادر موثوقة.
البحث العميق يفعل ذلك من أجلك. سيتم تقديم كافة المعلومات التي تم الزحف إليها عبر الويب لجمعها، في شكل مقالة منسقة بدقة، مع العناوين والجداول المناسبة والتقسيم الفئوي.
إنه نوع تقرير البحث الذي قد يستغرق ساعات طويلة لاستيعابه وتجسيده في شكل مستند. تعتبر هذه الأداة منقذًا لأي شخص يعمل في مهنة الرجوع وحفظ المعرفة بشكل يومي.
خذ على سبيل المثال استعلام البحث هذا:
أنا أكتب ورقة بحثية عن التطبيق والاختلافات بين بطاريات NMP وLFP في سياق المركبات الإلكترونية ومخاطر الحرائق بسبب البطارية. اسحب التفاصيل من الأوراق البحثية والوكالات ذات السمعة الطيبة فقط. ساعدوني في فهم الموضوع وتوضيحه.
ما حصلت عليه بعد حوالي 2-3 دقائق من البحث كان عبارة عن مسودة شاملة، بنفس الطريقة التي أكتب بها أطروحة أو ملخصًا قانونيًا أو ورقة بحثية. لقد قدمت عرضًا توضيحيًا موجزًا عن Deep Research لطالب باحث ومحامي وصحفي. كان الشعور الساحق هو شعور “رائع” ممزوجًا بشعور بالارتياح.
لا ترى كل يوم أشخاصًا على استعداد لدفع 20 دولارًا شهريًا مقابل أداة ذكاء اصطناعي ليست حتى سائدة. أخبرني حسين أنيس خان، باحث أليكس تشيرنوف في كلية الحقوق في ملبورن، أنه أحب فرضية القدرة على العثور على مواد بحثية أكاديمية.
أخبرني إم دي مهربان، صحفي الوسائط المتعددة الذي ظهرت أعماله في منافذ إعلامية مثل رويترز، وناتجيو، ووكالة فرانس برس، ونيويورك تايمز، أن البحث العميق يمكن أن يكون أداة قيمة في سير عملهم.
“يعتمد جزء كبير من عملي الوثائقي على البحث. “كلما كان أعمق، كلما كان ذلك أفضل”، يقول مهربان لـ Digital Trends. “إذا تمكنت من تضييق نطاق المجالات غير المستكشفة في مهمة ما، فستكون هناك احتمالات أكبر أن يبرز عملي.”
ضرب النقطة الحلوة بين الإنسان والآلة
لقد شرعت في نصيبي العادل من مغامرات الذكاء الاصطناعي المتفائلة بشكل علني. من خلال تجربة صديقة تعمل بالذكاء الاصطناعي (والتي يأخذها البعض إلى حد التشريب فعليًا)، واستخدامها لراحة البريد الوارد، وتخفيف سلوكي البطيء في Gmail، والتخلي ببساطة عن ذكاء Apple، كانت تجربتي عبارة عن حقيبة مختلطة.
Deep Research هي أول أداة للذكاء الاصطناعي تقدم تجربة مُرضية، وهو أمر لا أستطيع قوله عن أي أداة أخرى للذكاء الاصطناعي. لقد دفعت مقابل منتجات واشتراكات الذكاء الاصطناعي أكثر من شغفي بالألعاب والبث والقراءة مجتمعين، لذلك أشعر بآلام الدفع مقابل منتج رديء.
بالنسبة لعملي كصحفي، أثبتت أداة مثل Deep Research أنها لا غنى عنها تقريبًا، خاصة عند البحث في موضوعات مثل المولدات النانوية الكهربائية الاحتكاكية على الأجهزة القابلة للارتداء وتعقيدات التصنيع لأجهزة استشعار العرق ميكروفلويديك.
إذا بحثت عن المواد المذكورة أعلاه على بحث Google، فسوف ألعب بشكل أساسي لعبة الضرب على لوحة المفاتيح الممتدة عبر صفحات متعددة من روابط بحث Google. مع البحث العميق، أنا ببساطة أروي ما أسعى إليه، باللغة الطبيعية.
ليس هناك أي تخمين المعنية. يمكنني تحديد مسار البحث الدقيق ووجهة المعرفة. يمكنني ضبط العملية برمتها وفقًا لاحتياجاتي المحددة – سواء كانت مهمة ذات طابع بحثي أو مجرد تمرين متعلق بالتسويق.
ما يبرز هو القدرة على ضبط كل شيء حسب احتياجاتك، وإنجازه دون الحاجة إلى الابتعاد عن نغمة المحادثة البشرية العادية. إنه يجعل سير العمل الخاص بي أقل روبوتية. اندفاعة من اللمسة الإنسانية هناك، إذا صح التعبير.
ثم هناك معضلة القيمة، التي يتجاهلها أي إنسان عاقل. مع منتجات مثل Deep Research – أو المنافسين مثل Perplexity Pro أو ChatGPT Plus – فإن السؤال الذي يظل عالقًا هو مقدار القيمة التي تحصل عليها من اشتراك شهري بقيمة 20 دولارًا.
أفضل 20 دولارًا يتم إنفاقها مقابل العمل، وبعض المكافآت غير المتوقعة.
في نظام جوجل البيئي، المنافسة غير موجودة. لقد تمكنت من الوصول إلى Gemini Advanced من خلال اشتراك Google One AI Premium، والذي يوفر أيضًا 2 تيرابايت من التخزين السحابي وتكامل Gemini عبر غالبية منتجات Google التي نستخدمها يوميًا.
هل تريد الاستيراد بنقرة واحدة إلى جداول البيانات؟ هل ترغب في إضافة ملخص بحثي إلى المستندات؟ هل تريد الإنشاء في Gmail؟ يمكنك الحصول على كل ذلك – جنبًا إلى جنب مع Gemini Deep Research – مع الحزمة. إنها قيمة أفضل بكثير من منتجات OpenAI أو Perplexity.
علاوة على ذلك، أفضل أن يتركز سير العمل الخاص بي داخل عالم Google، بدلاً من الموافقة على مجموعة كاملة من الشروط والأحكام الأخلاقية المشكوك فيها والمخاطرة بالخصوصية لنظام بيئي آخر لمنتج الذكاء الاصطناعي.