یک اپلیکیشن محبوب چت‌بات هوش مصنوعی را همین حالا باز کنید، احتمالاً به زودی با ویژگی‌ای به نام “تحقیقات عمیق” مواجه خواهید شد. شما می‌توانید تحقیقات عمیق را در ChatGPT، Google Gemini و Perplexity پیدا کنید. این کمیاب است که شرکت‌های هوش مصنوعی دقیقاً همان نام را برای یک ویژگی انتخاب کنند.
برای مثال، ChatGPT و Gemini دارای Canvas هستند، اما Claude دارای Artifacts است که اساساً همان مفهوم را دارد. اگرچه ویژگی‌ها یکسان نیستند، اما تحقیقات عمیق در تمام این سه اپلیکیشن مشابه است. آیا این فقط یک مورد از رقابت بین شرکت‌هاست یا تحقیقات عمیق ویژگی‌ای است که باید به آن توجه کنید؟
درک تحقیقات عمیق
این که چندین شرکت از همان نام برای ویژگی‌ای مشابه استفاده کرده‌اند، کاملاً غیرمنتظره نیست، زیرا این نام به‌طور نسبتاً واضح نشان می‌دهد که این ویژگی چه کاری انجام می‌دهد. در هر مورد، به‌جای ارائه یک پاسخ کوتاه و تقریباً فوری به یک درخواست، چت‌بات هوش مصنوعی زمان بیشتری برای تهیه یک برنامه عملی، انجام تحقیقات در منابع مختلف و در نهایت ارائه یک گزارش جامع می‌برد.
این ویژگی زمانی بسیار مفید است که شما به اطلاعاتی نیاز دارید که با دقت بیشتری تحقیق شده‌اند، فراتر از آن چیزی که یک مدل معمولی چت‌بات هوش مصنوعی می‌تواند ارائه دهد. در این حالت، سرعت پاسخ‌دهی فدای یک رویکرد دقیق‌تر می‌شود که می‌تواند نتیجه‌ای بسیار جامع‌تر تولید کند.
تحقیقات عمیق در Google Gemini
گوگل اولین شرکت بزرگی بود که در دسامبر ۲۰۲۴ ویژگی‌ای به نام “تحقیقات عمیق” را معرفی کرد. این ویژگی در ابتدا به‌صورت آزمایشی و تنها برای مشترکین نسخه پیشرفته Gemini (Gemini Advanced) عرضه شد. اما در ماه مارس امسال، این قابلیت برای همه کاربران، حتی کسانی که اشتراک پولی ندارند، نیز در دسترس قرار گرفت.
هدف گوگل از ارائه‌ی قابلیت «تحقیقات عمیق» این بود که کار دشوار و وقت‌گیر تحقیق در اینترنت را از دوش کاربران بردارد و آن را به عهده چت‌بات هوش مصنوعی بگذارد. عملکرد این ویژگی مشابه روشی است که یک انسان تحقیق می‌کند؛ به این صورت که پس از دریافت یک درخواست مشخص برای تحقیق، ابتدا یک برنامه عملیاتی طراحی می‌کند، سپس از وب‌سایت‌های مرتبط اطلاعات مورد نظر را جستجو می‌کند، بر اساس یافته‌هایش برنامه را بازبینی کرده و این چرخه را آن‌قدر تکرار می‌کند تا تمام اطلاعات مورد نیاز را به‌دست آورد.
این فرایند ممکن است کمی زمان‌بر باشد، به‌ویژه اگر به تحقیقات و تحلیل‌های زیادی نیاز داشته باشد. شما می‌توانید در حین انجام کار، اطلاعاتی درباره‌ی مراحل مختلفی که مدل در حال انجام آن‌هاست مشاهده کنید. زمانی که Gemini تمام اطلاعات مورد نیاز خود را جمع‌آوری کرد، آن‌ها را به یک گزارش جامع تبدیل می‌کند که شامل لینک به منابع مورد استفاده نیز هست.
پیش از آنکه Gemini شروع به اجرای برنامه‌اش کند، ابتدا آنچه قصد دارد انجام دهد را به شما نمایش می‌دهد. شما می‌توانید این برنامه را تأیید کرده یا در صورت نیاز آن را ویرایش کنید. پس از تولید گزارش نهایی، این امکان وجود دارد که آن را به Google Docs صادر کنید یا حتی یک مرور صوتی ایجاد کنید؛ قابلیتی که گزارش را به شکل یک پادکست درمی‌آورد، که در آن دو صدای تولیدشده توسط هوش مصنوعی به‌طور عمیق درباره‌ی گزارش گفتگو می‌کنند.
تحقیقات عمیق در OpenAI
OpenAI در فوریه ۲۰۲۵ ویژگی «تحقیقات عمیق» خود را عرضه کرد. در ابتدا، این قابلیت فقط برای کاربرانی در دسترس بود که اشتراک Pro با هزینه‌ی ۲۰۰ دلار در ماه داشتند، اما در ادامه همان ماه، برای کاربران پلن Plus نیز فعال شد. برخلاف Gemini، این ویژگی همچنان به‌صورت رایگان در دسترس نیست و فقط مشترکین پولی می‌توانند از آن استفاده کنند.
مفهوم تحقیقات عمیق در ChatGPT بسیار مشابه با نسخه‌ی ارائه‌شده توسط Gemini است. زمانی که شما یک درخواست (پرامپت) همراه با توضیحاتی درباره‌ی موضوع مورد تحقیق وارد می‌کنید، معمولاً ChatGPT ابتدا چند سؤال مطرح می‌کند تا دقیقاً مشخص کند که هدف شما از این تحقیق چیست. برای مثال، اگر درخواست شما کلی باشد، ممکن است بپرسد که آیا می‌خواهید روی حوزه‌ای خاص تمرکز شود یا یک گزارش کلی تهیه شود.
پس از آنکه خواسته‌تان را تأیید کردید، ChatGPT با استفاده از رویکردی چندمرحله‌ای، شروع به جستجوی اطلاعات مرتبط در اینترنت می‌کند، آن‌ها را تحلیل کرده و در نهایت به یک گزارش ساختاریافته تبدیل می‌کند. بسته به میزان پیچیدگی موضوع، ممکن است تولید این گزارش کمی زمان‌بر باشد.
شما می‌توانید در صورت تمایل، جزئیات مراحلی که ChatGPT هنگام انجام تحقیق طی می‌کند را ببینید؛ از جمله اینکه هوش مصنوعی چه برنامه‌ای برای انجام تحقیق دارد یا از چه سایت‌هایی بازدید می‌کند. نکته جالب اینجاست که این مراحل اغلب بسیار شبیه به کاری هستند که خودتان ممکن بود انجام دهید — مثلاً جستجو با عبارات مشخصی که به نتیجه نمی‌رسند و سپس تلاش با واژه‌سازی متفاوت برای یافتن نتایج بهتر.
در حال حاضر، ChatGPT فقط توانایی تولید گزارش‌های نوشتاری را دارد. برخلاف Gemini، گزینه‌ای برای تبدیل گزارش به پادکست صوتی وجود ندارد. در تست‌هایی که انجام دادم، به نظر می‌رسد ChatGPT نسبت به Gemini یا Perplexity زمان بیشتری برای تولید نتایج نیاز دارد.
تحقیقات عمیق در Perplexity
Perplexity یک چت‌بات کمی متفاوت نسبت به Gemini و ChatGPT است. این ابزار در اصل به‌عنوان یک موتور جستجوی مکالمه‌محور طراحی شده است. برخلاف چت‌بات‌های عمومی، هدف اصلی Perplexity این است که به شما کمک کند اطلاعات را از اینترنت به روشی قابل‌دسترس‌تر پیدا کنید. همچنین، این ابزار می‌تواند از مدل‌های هوش مصنوعی رقبا، مانند GPT-4o از OpenAI یا Gemini 2.5 Pro از گوگل نیز استفاده کند.
در حالی که ویژگی «تحقیقات عمیق» در ChatGPT و Gemini اساساً با جستجو در وب و تولید گزارشی از اطلاعات به‌دست‌آمده انجام می‌شود، در مورد Perplexity هم همین رویکرد اتخاذ شده است — که البته با توجه به تمرکز اصلی این ابزار بر جستجوی اینترنتی، جای تعجبی ندارد.
چت‌بات ابتدا یک برنامه مشخص برای انجام تحقیق و تولید گزارش تدوین می‌کند، سپس برای یافتن اطلاعات مرتبط در اینترنت جستجو می‌کند. در طول فرآیند، بسته به داده‌هایی که کشف می‌کند، ممکن است رویکرد خود را تغییر دهد. در پایان، گزارشی پژوهشی بر اساس یافته‌های خود تولید می‌کند.
درست مانند Gemini و ChatGPT، در Perplexity هم می‌توانید به‌صورت زنده ببینید که مدل در هر لحظه چه کاری انجام می‌دهد. گزارش نهایی شامل فهرستی از منابعی است که اطلاعات از آن‌ها استخراج شده‌اند، بنابراین در صورت نیاز می‌توانید به آن‌ها مراجعه کرده و جزئیات را بررسی کنید. برخلاف Gemini، امکان تبدیل گزارش به پادکست صوتی در Perplexity وجود ندارد، اما به‌صورت پیش‌فرض، لینکی از گزارش برای شما ایمیل می‌شود.
آیا باید نگران یا علاقه‌مند به «تحقیقات عمیق» باشید؟
شرکت‌های هوش مصنوعی به‌وضوح اهمیت زیادی برای ویژگی «تحقیقات عمیق» قائل‌اند، چرا که همگی در حال اضافه کردن آن به محصولات خود هستند. اما آیا این قابلیت واقعاً کاربردی است؟ پاسخ بستگی به نیاز شما دارد. اگر فقط به‌دنبال اطلاعات سریع و کلی درباره‌ی یک موضوع هستید، استفاده از «تحقیقات عمیق» نه‌تنها لازم نیست، بلکه زمان بیشتری هم از شما خواهد گرفت نسبت به استفاده از مدل‌های معمولی.
اما اگر به اطلاعات عمیق‌تر و دقیق‌تری نیاز دارید، «تحقیقات عمیق» می‌تواند در وقتتان صرفه‌جویی قابل‌توجهی ایجاد کند. وب‌سایت OpenAI ادعا می‌کند که این ویژگی «در عرض چند ده دقیقه کاری را انجام می‌دهد که یک انسان ممکن است ساعت‌ها وقت برایش صرف کند.» شاید این جمله کمی اغراق‌آمیز به نظر برسد، اما واقعیت چندان هم دور از آن نیست.
اگر تا به حال وقت زیادی را صرف جستجوی اطلاعات در گوگل کرده‌اید و از نتایج بی‌ربط و ناکارآمد آن خسته شده‌اید، «تحقیقات عمیق» می‌تواند ناجی اعصابتان باشد و تجربه‌ای دقیق‌تر و ساختاریافته‌تر از جستجو و تحلیل آنلاین را در اختیارتان بگذارد.
آینده «تحقیقات عمیق» به کجا می‌رسد؟
در حال حاضر، همه قابلیت‌های مربوط به تحقیقات عمیق بر اساس جستجو در اینترنت و استفاده از اطلاعات متنی هستند. اما قدم بعدی می‌تونه ورود این مدل‌ها به دنیای چندرسانه‌ای باشه؛ یعنی بتونن با فرمت‌هایی مثل صدا، ویدیو یا حتی داده‌های زنده مثل بازارهای مالی در لحظه هم کار کنن.
این پیشرفت می‌تونه تحقیقات هوش مصنوعی رو از سطح یک گزارش متنی فراتر ببره و به یک دستیار پژوهشی جامع و هوشمند در دنیای واقعی تبدیلش کنه.
یکی از زمینه‌هایی که تحقیقات عمیق می‌تونه در اون پیشرفت کنه، ارزیابی کیفیت منابعشه. حجم زیادی از اطلاعات در اینترنت وجود داره، اما همه اون‌ها قابل اعتماد نیستند. اگر هوش مصنوعی بتونه اعتبار منابعی که پیدا می‌کنه رو بهتر بررسی و تأیید کنه، قابلیت‌های تحقیقات عمیق بسیار قدرتمندتر خواهند شد.
تحقیقات عمیق شاید یکی از واژه‌های پر سر و صدای این روزهای دنیای هوش مصنوعی باشه، اما در شرایط مناسب می‌تونه ابزار بسیار مفیدی باشه. این قابلیت عملاً کار خسته‌کننده‌ی جستجو در سایت‌های مختلف برای یافتن اطلاعات رو از دوش ما برمی‌داره و به دوش هوش مصنوعی می‌ذاره. هرچند هنوز بی‌نقص نیست، اما می‌تونه نتایج فوق‌العاده‌ای تولید کنه، و مثل سایر ویژگی‌های هوش مصنوعی، روز به روز بهتر و پیشرفته‌تر خواهد شد.
