Alat kecerdasan buatan terus berkembang dengan pesat, dengan ChatGPT dari OpenAI memperkenalkan fitur yang bertujuan membuat tugas penelitian kompleks lebih mudah diakses oleh pengguna sehari-hari. Sementara lanskap AI yang lebih luas masih berjuang dengan terminologi dan kemampuan yang sering kali menjanjikan terlalu banyak namun memberikan hasil yang kurang memuaskan, fitur spesifik seperti Deep Research merepresentasikan aplikasi yang lebih terfokus yang menunjukkan kekuatan dan keterbatasan teknologi model bahasa saat ini.
Apa Itu Deep Research?
Deep Research adalah upaya ChatGPT untuk mengubah cara kita melakukan penelitian online. Awalnya eksklusif untuk tingkat ChatGPT Pro seharga 200 dolar AS per bulan, kini tersedia untuk pelanggan bulanan seharga 20 dolar AS dengan batas 10 kueri per minggu. Fitur ini bertindak sebagai asisten penelitian virtual, secara otonom mencari web secara real-time, menganalisis berbagai sumber, dan menyusun laporan komprehensif tentang topik yang ditentukan pengguna. Berbeda dengan respons ChatGPT standar yang hampir instan, Deep Research membutuhkan waktu antara lima hingga tiga puluh menit untuk menyelesaikan investigasinya, tergantung pada kompleksitas permintaan.
Ketersediaan ChatGPT Deep Research
- Awalnya eksklusif untuk langganan ChatGPT Pro seharga USD $200/bulan
- Sekarang tersedia untuk pelanggan ChatGPT Pro seharga USD $20/bulan
- Terbatas pada 10 kueri Deep Research per minggu pada paket $20
Waktu Pemrosesan Deep Research
- 5-30 menit per kueri (dibandingkan dengan respons ChatGPT biasa yang hampir instan)
- Kueri yang lebih sederhana (seperti legenda lokal) selesai dalam ~5 menit
- Riset konsumen yang lebih kompleks membutuhkan waktu ~10 menit
Fitur Penelitian Serupa dari Kompetitor
- Perplexity (juga disebut "Deep Research")
- Google Gemini
- DeepSeek
Pengalaman Penelitian
Saat menggunakan Deep Research, interaksi dimulai dengan ChatGPT mengajukan pertanyaan klarifikasi untuk menyempurnakan parameter penelitian. Setelah menetapkan ruang lingkup, sistem bekerja secara mandiri untuk mengumpulkan informasi, dan akhirnya kembali dengan laporan terstruktur. Laporan tersebut sangat menyeluruh, mencakup berbagai aspek dari topik yang diminta dengan tingkat detail yang biasanya membutuhkan upaya penelitian manual yang signifikan.
Aplikasi Praktis yang Diuji
Dalam pengujian praktis, Deep Research menunjukkan kemampuan mengesankan di berbagai topik. Untuk penelitian konsumen seperti memilih mesin espresso, fitur ini menyediakan panduan komprehensif yang mencakup rekomendasi peralatan, tips pemeliharaan, dan kesalahan umum pemula. Sistem ini menunjukkan kekuatan khusus dalam konten pendidikan, memberikan pengenalan detail tentang hobi seperti astronomi, lengkap dengan saran peralatan, sumber belajar, dan bahkan koneksi komunitas lokal.
 |
|---|
| Wajah yang terfragmentasi melambangkan banyaknya informasi dan perspektif yang ditemui selama proses penelitian, menampilkan kedalaman topik seperti pilihan konsumen dan konten pendidikan |
Kekuatan dan Keterbatasan
Kekuatan terbesar fitur ini terletak pada kemampuannya untuk mengumpulkan dan mengorganisir informasi dari berbagai sumber menjadi laporan yang koheren dan mudah dibaca. Ini menghemat waktu pengguna dari menyaring hasil pencarian secara manual dan menyatukan informasi dari beberapa situs web. Laporan tersebut mempertahankan nada netral sambil menyampaikan antusiasme untuk subjek yang dibahas, membuatnya menarik untuk dibaca.
Namun, Deep Research tidak tanpa kekurangan. Rekomendasi produk terkadang condong ke opsi yang lebih mahal meskipun ada permintaan untuk alternatif yang ramah anggaran. Informasi acara bisa ketinggalan zaman jika situs web sumber belum diperbarui baru-baru ini. Ketika menangani topik dengan dasar faktual yang terbatas, seperti legenda lokal, sistem terkadang kesulitan membedakan antara kisah langsung dan penceritaan ulang modern.
Konteks AI yang Lebih Luas
Kemampuan spesifik ini ada dalam percakapan yang lebih besar tentang terminologi dan ekspektasi AI. Seperti yang dicatat dalam diskusi kritis tentang AI, istilah seperti kecerdasan buatan menciptakan ekspektasi proses pemikiran seperti manusia ketika teknologi sebenarnya melakukan pengenalan pola yang canggih. ChatGPT dan sistem serupa tidak benar-benar memahami konteks—mereka memprediksi urutan kata yang mungkin berdasarkan data pelatihan, yang menjelaskan kecenderungan mereka untuk berhalusinasi atau menghasilkan informasi yang terdengar masuk akal tetapi secara faktual tidak benar.
Proposisi Nilai
Terlepas dari keterbatasan ini, Deep Research merupakan alat yang berguna untuk memulai proyek penelitian. Meskipun tidak boleh menggantikan pemikiran kritis atau verifikasi menyeluruh, fitur ini menawarkan titik awal yang berharga yang dapat menghemat waktu dan memberikan struktur untuk pengumpulan informasi. Fitur ini terasa seperti memiliki mitra penelitian yang antusias yang menikmati mengeksplorasi topik secara mendalam tetapi kadang-kadang memerlukan pemeriksaan fakta.
Kesimpulan
Fitur Deep Research ChatGPT mencontohkan janji dan keterbatasan saat ini dari alat penelitian AI. Ini bukan pengganti penilaian atau keahlian manusia, tetapi lebih merupakan asisten canggih yang dapat merampingkan tahap awal pengumpulan informasi. Seperti semua alat AI, pengguna harus mendekati outputnya dengan skeptisisme yang tepat sambil menghargai kemampuannya untuk mengorganisir informasi dari seluruh web secara efisien. Bagi mereka yang bersedia membayar biaya berlangganan dan memverifikasi hasilnya, ini menawarkan sekilas bagaimana AI mungkin mengubah proses penelitian kita di masa depan.
 |
|---|
| Kumpulan aplikasi AI melambangkan potensi alat seperti Deep Research dari ChatGPT dalam mentransformasi proses penelitian, menyoroti integrasi teknologi dalam pengumpulan informasi |