OpenAI อัปเกรด Deep Research ให้ทำงานบนโมเดล GPT-5.2 และรองรับการค้นหาเว็บไซต์เฉพาะเจาะจง
OpenAI ได้ประกาศอัปเดตฟีเจอร์ Deep Research ซึ่งเป็นเอเจนต์ปัญญาประดิษฐ์ (AI Agent) ที่สามารถท่องเว็บไซต์และรวบรวมรายงานวิจัยที่ครอบคลุมอย่างอิสระ โดยปัจจุบัน Deep Research ได้รับการอัปเกรดให้ทำงานบนโมเดล GPT-5.2-preview ซึ่งเป็นโมเดลล่าสุดที่เพิ่งเปิดตัว ทำให้ประสิทธิภาพการทำงานดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ
พัฒนาการของ Deep Research บน GPT-5.2
เดิมที Deep Research ทำงานบนโมเดล o3-pro และ o4-mini ซึ่งเป็นโมเดล reasoning ขั้นสูงของ OpenAI แต่การอัปเกรดสู่ GPT-5.2-preview ถือเป็นก้าวกระโดดสำคัญ เนื่องจาก GPT-5.2 มีความสามารถในการจัดการงานวิจัยเชิงลึกที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น โมเดลนี้ได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลขนาดใหญ่และเทคนิคการฝึกที่ปรับปรุงใหม่ ส่งผลให้ Deep Research สามารถสร้างรายงานที่มีความถูกต้องสูง ลดปัญหาการประดิษฐ์ข้อมูล (hallucination) และจัดการกับแหล่งข้อมูลที่หลากหลายได้ดีกว่าเดิม
ตามข้อมูลจาก OpenAI Deep Research บน GPT-5.2 แสดงผลงานที่เหนือกว่าใน基准การทดสอบต่างๆ เช่น Humanity’s Last Exam (HLE) โดยทำคะแนนได้สูงถึง 26.9% ซึ่งดีกว่าโมเดล o3-pro ที่ทำได้ 24.9% นอกจากนี้ ใน GAIA benchmark ซึ่งวัดความสามารถในการแก้ปัญหาเชิงปฏิบัติจริง Deep Research บน GPT-5.2 ทำคะแนนเฉลี่ยได้ 74.29% สูงกว่า o3-pro ที่ 69.1% ความก้าวหน้านี้เกิดจากการปรับปรุงสถาปัตยกรรมโมเดลที่ทำให้ AI สามารถคิดวิเคราะห์แบบขั้นตอน (chain-of-thought) ได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
ฟีเจอร์ใหม่: การค้นหาเว็บไซต์เฉพาะเจาะจงผ่าน Custom Instructions
หนึ่งในนวัตกรรมที่สำคัญที่สุดของการอัปเดตครั้งนี้คือการเพิ่มฟีเจอร์ Custom Instructions ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถกำหนดเว็บไซต์เฉพาะเจาะจงสำหรับการค้นหาได้ ผู้ใช้เพียงระบุคำสั่ง เช่น “ใช้ข้อมูลเฉพาะจากเว็บไซต์เหล่านี้เท่านั้น: example.com, anothersite.org” Deep Research จะจำกัดขอบเขตการท่องเว็บไว้ที่โดเมนเหล่านั้นเท่านั้น โดยไม่ไปค้นหาแหล่งข้อมูลภายนอกอื่นๆ
ฟีเจอร์นี้เหมาะสำหรับกรณีใช้งานทางธุรกิจที่ต้องการข้อมูลจากแหล่งภายในองค์กร เช่น ฐานข้อมูลเอกลักษณ์บุคคล (proprietary data) หรือเว็บไซต์ภายในบริษัท ทำให้รายงานมีความน่าเชื่อถือสูงและลดความเสี่ยงจากข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง นอกจากนี้ ยังช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากร เนื่องจาก AI จะมุ่งเน้นไปที่แหล่งข้อมูลที่กำหนดไว้โดยตรง
OpenAI ยืนยันว่าฟีเจอร์นี้ช่วยยกระดับความแม่นยำ โดยเฉพาะในงานวิจัยที่ต้องการความเฉพาะเจาะจง เช่น การวิเคราะห์ตลาด การตรวจสอบสิทธิบัตร หรือการรวบรวมข้อมูลทางกฎหมาย ผู้ใช้สามารถดูเส้นทางการท่องเว็บ (browse trace) ได้แบบละเอียด เพื่อตรวจสอบกระบวนการทำงานของ AI ในแต่ละขั้นตอน
การเข้าถึงและข้อจำกัด
Deep Research บน GPT-5.2-preview วางจำหน่ายสำหรับผู้ใช้ ChatGPT Pro, Team, Enterprise และ Edu โดยผู้ใช้ Pro สามารถเข้าถึงได้ทันทีผ่านแอปพลิเคชัน ChatGPT บนเว็บและมือถือ อย่างไรก็ตาม ยังคงมีข้อจำกัดบางประการ เช่น การใช้งานมี quota รายเดือน (150 แท็สก์สำหรับ Pro) และไม่รองรับไฟล์แนบขนาดใหญ่เกิน 100MB หรือ URL ที่มี paywall
OpenAI กำลังขยายการใช้งานไปยังผู้ใช้รายย่อยในอนาคต แต่ในขณะนี้มุ่งเน้นที่ผู้ใช้ระดับองค์กรเพื่อทดสอบประสิทธิภาพจริง นอกจากนี้ ผู้ใช้สามารถเลือกโมเดลย่อยได้ เช่น o4-mini สำหรับงานที่ต้องการความเร็วสูง หรือ o3-pro สำหรับงานที่ซับซ้อน
ประโยชน์ต่อธุรกิจและการใช้งานจริง
สำหรับภาคธุรกิจ Deep Research บน GPT-5.2 นำเสนอโอกาสในการปฏิวัติกระบวนการวิจัยแบบดั้งเดิม ตัวอย่างเช่น นักวิเคราะห์การเงินสามารถสั่งให้ AI รวบรวมข้อมูลจากเว็บไซต์ตลาดหลักทรัพย์เฉพาะประเทศ ขณะที่ทีมกฎหมายสามารถจำกัดการค้นหาไว้ที่ฐานข้อมูลคดีความที่กำหนด รายงานที่ได้จะมาพร้อมกับการอ้างอิงแหล่งที่มา คำนวณข้อมูลเชิงสถิติ และสรุป insight ที่ชัดเจน ช่วยลดเวลาจากหลายชั่วโมงเหลือเพียงไม่กี่นาที
การผสานรวมกับ Custom Instructions ยังช่วยแก้ปัญหาความเป็นส่วนตัวของข้อมูล โดยองค์กรสามารถใช้โดเมนภายในได้โดยไม่ต้องกังวลเรื่องการรั่วไหลสู่สาธารณะ OpenAI เน้นย้ำว่าการอัปเดตนี้เป็นส่วนหนึ่งของวิสัยทัศน์ในการสร้าง AI agent ที่เข้าใจบริบททางธุรกิจได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น
สรุปประสิทธิภาพและแนวโน้มอนาคต
จากการทดสอบ Deep Research บน GPT-5.2 แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าที่ชัดเจน โดยเฉพาะในด้านความถูกต้องและการควบคุมแหล่งข้อมูล ผู้ใช้รายงานว่ารายงานมีคุณภาพใกล้เคียงกับงานของมนุษย์มากขึ้น อย่างไรก็ตาม OpenAI ยังคงพัฒนาต่อไปเพื่อลดข้อจำกัด เช่น การรองรับ paywall และ quota ที่สูงขึ้น
การอัปเดตนี้ยืนยันถึงความมุ่งมั่นของ OpenAI ในการผลักดันขอบเขตของ AI reasoning สู่ระดับองค์กร ซึ่งจะเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานในยุคดิจิทัลอย่างถาวร
(จำนวนคำประมาณ 720 คำ)
This Article is sponsored by Gnoppix AI (https://www.gnoppix.org)