لقد اختبرت ميزة Gemini الجديدة وهي تعمل تمامًا كما توقعت

تم إصدار Gemini 2.0 بالأمس، وأعلنت Google عن ميزة إضافية بجانبه. يُطلق عليه اسم Deep Research، وهو من الناحية الفنية جزء من نموذج 1.5 Pro ويساعدك على إجراء بحث حول موضوع معين في غضون دقائق بدلاً من الساعات التي تحتاجها عادةً.

إنها الميزة التي كنت أنتظرها نظرًا لأن لدي الكثير من الاهتمامات، ويمكن أن يساعدني البحث العميق في معرفة المزيد عنها بشكل أسرع. لقد اختبرت ذلك لمعرفة مدى نجاحه، ولدي مشاعر متضاربة حول هذا الموضوع.

كيفية استخدام البحث العميق

قبل أن نصل إلى الجزء العملي وتجربتي مع أداة Deep Research الجديدة، دعنا نتحدث عن كيفية استخدامها. أولاً، الأخبار السيئة: يعد Deep Research جزءًا من اشتراك Gemini Advanced، لذا ستحتاج إلى إنفاق 20 دولارًا شهريًا لاستخدامه. توفر Google بشكل عام ميزات مدفوعة للمستخدمين مجانًا في نهاية المطاف، كما فعلت مع Google مولد الصور بالذكاء الاصطناعي – لكن الشركة لم تشارك أي تفاصيل حول ذلك حتى الآن. كما أن Deep Research متاح فقط على الويب في الوقت الحالي، ولكن من المفترض أن يتوفر في تطبيقات الأجهزة المحمولة قريبًا.

إذا كان لديك اشتراك Gemini Advanced، فافتح برنامج الدردشة الآلي وحدد خيار “1.5 Pro with Deep Research” من القائمة المنسدلة في الأعلى، كما هو موضح في لقطة الشاشة أعلاه.

ثم يبدأ الجزء الممتع. يمكنك البدء بمطالبة بسيطة جدًا مثل “ساعدني في البحث عن اتجاهات المركبات ذاتية القيادة لمقالتي”، أو يمكنك أن تكون أكثر دقة في طلبك. بمجرد إدخال المطالبة الخاصة بك، سيقوم Gemini بإنشاء خطة، تعرض لك مخططًا دقيقًا للتقرير الذي سينشئه من البحث. يمكنك المضي قدمًا والموافقة عليه أو مطالبة الجوزاء بتغييره إما بإضافة شيء إليه أو التخلص من أجزاء منه.

سيتعين عليك بعد ذلك الانتظار بضع دقائق حتى يقوم Deep Research بعمله. وبمجرد الانتهاء من البحث، سيصبح التقرير الكامل متاحًا. إذا كنت بحاجة إلى مزيد من المعلومات، يمكنك طرح أسئلة المتابعة. يمكنك أيضًا فتح التقرير في مستندات Google. مثل جميع محادثات الجوزاء، سيتم حفظها في السجل الخاص بك لاستخدامها لاحقًا.

هذه هي الطريقة التي يعمل بها البحث العميق على الورق، ولكن حان الوقت الآن لمعرفة مدى نجاحه في الحياة الواقعية.

أردت أن أبدأ بشيء أكثر تعقيدًا بعض الشيء. أنا الطالب الذي يذاكر كثيرا في مجال التمويل وأحب سوق الأوراق المالية. أحاول مواكبة آخر الأخبار بشكل يومي، لكن الأمر ليس سهلاً دائمًا. تقدم لي بعض المصادر عبر الإنترنت نظرة عامة موجزة عما حدث في السوق في اليوم السابق، وإذا كانت لدي أسئلة إضافية أو كنت أرغب في الحصول على مزيد من البيانات المتعمقة، فيجب علي زيارة العديد من مواقع الويب للحصول على كل ما أحتاج إليه.

قررت أن أجرب ما إذا كان بإمكان Deep Research أن يزودني بجميع البيانات التي أريد رؤيتها في صفحة واحدة، ويمكنني بعد ذلك المتابعة بأسئلة إضافية إذا كان لدي أي منها. إليك المطالبة التي استخدمتها:

تَوأَم كان سريعًا في إظهار الخطة لي بناءً على مطالبتي وتضمنت أيضًا المزيد من التفاصيل، مثل التاريخ المحدد – انظر لقطة الشاشة أعلاه. بعد النقر على “بدء البحث”، اضطررت إلى الانتظار لمدة أربع دقائق ونصف قبل اكتمال البحث. قد يبدو هذا وقتًا طويلاً نظرًا لأننا اعتدنا على تلقي التعليقات من Gemini بشكل فوري تقريبًا، ولكن علينا أن نضع في اعتبارنا أن الذكاء الاصطناعي سحب البيانات من 73 موقعًا إلكترونيًا – فقط تخيل كم من الوقت سيستغرقك القيام بذلك لوحدك.

يبدو التقرير الذي تم إنشاؤه رائعًا للوهلة الأولى. إنها ليست طويلة جدًا، ولا يلزم أن تكون كذلك لأنها يجب أن تكون مجرد نظرة عامة. يتضمن جدولين، وهناك مصادر أسفل كل فقرة يمكنك من خلالها التحقق من المكان الذي سحبت منه Gemini البيانات. حتى الان جيدة جدا. ومع ذلك، بمجرد أن بدأت بالفعل في قراءة التقرير بالتفصيل، أصبحت القيود المفروضة على البحث العميق واضحة.

ولكن لنبدأ بالإيجابيات. تعتبر النظرة العامة الأساسية للسوق، إلى جانب النسبة المئوية للتغيرات في المؤشرات الرئيسية، رائعة. كما أن القسم الخاص بالأخبار والأحداث التي أثرت على السوق قوي أيضًا، بصرف النظر عن بعض العوائق، والخاتمة تستحق القراءة.

ومع ذلك، هناك مشاكل في كل قسم تقريبًا. الجدول الذي يسرد أداء أكبر 10 شركات مدرجة في مؤشر S&P 500 من حيث القيمة السوقية لا يشمل في الواقع أفضل 10 شركات من حيث القيمة السوقية. يعرض فقط تسع شركات، ولا واحدة منها من بين أكبر 10 شركات في الولايات المتحدة. علاوة على ذلك، فهو لا يُظهر النسبة المئوية للتغير لأربع من الشركات المدرجة في القائمة ويقول فقط “غير متوفر”.

النص المصاحب أكثر إرباكًا، لأنه يتحدث عن بيانات سنوية بدلاً من بيانات يوم محدد كما طلبت، مما يجعله عديم الفائدة بالنسبة لي. وما وجدته غريبًا بشكل خاص هو الجملة، “تتصدر شركة غير معروفة مؤشر S&P 500 بأداء سنوي قدره 308.05%.” عادةً ما يكون هذا النوع من البيانات في سوق الأسهم شفافًا، لذلك لم أكن متأكدًا من سبب عدم ذكر جيميني اسم الشركة. ما كل هذه السرية يا جوجل؟

لكن كل ذلك أصبح واضحًا عند النظر إلى المصدر. المصدر لا يدرج أسماء الشركات للمستخدمين المجانيين، حيث يجب أن يكون لديك حساب لرؤيتها. الجوزاء لم يأخذ ذلك بعين الاعتبار، فاكتفى بالقول: “شركة غير معروفة”. كان هناك أيضًا الكثير من البيانات الأخرى غير المهمة في أقسام مختلفة والتي بدت في غير محلها ولم تقدم الكثير من القيمة حقًا.

ومع ذلك، حاولت إعطاء الجوزاء فرصة ثانية وثالثة. طلبت منه أولاً إجراء بحث حول أنماط مختلفة من التصميم الداخلي وأنظمة الألوان وأي منها يناسب شقة صغيرة في مبنى حديث. كانت المهمة أسهل بالنسبة لـ Gemini من المهمة المتعلقة بالأسهم، وقد قامت بعمل جيد. لم تكن هناك أخطاء غبية هذه المرة، ولكن يمكنني القول أن التقرير المقدم كان أساسيًا بعض الشيء ولم يتضمن أي صور، وهو أمر مهم عند الحديث عن التصميم. عندما طُلب من شركة جيميني تقديم الصور، قالت إنها لا تستطيع القيام بذلك.

ثم طلبت منه البحث في موضوع روبوتات الدردشة المدعمة بالذكاء الاصطناعي وأخبرني من هم الموجودون هناك، وما يمكنهم فعله وما لا يمكنهم فعله، وكم تكلفتهم، وما يخبئه لهم المستقبل. لقد جاء مشابهًا لتلك المتعلقة بالتصميم الداخلي. لم تكن هناك أخطاء كبيرة، ولكن البحث كان لطيفًا بعض الشيء وكان يبدو وكأنه منشور قياسي على موقع ويب. حتى أن مقدمة التقرير تضمنت جملة تقول: “تتعمق هذه المقالة في عالم روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي”. والذي يبدو وكأنه شيء سحبته شركة Gemini للتو من موقع بحثت فيه.

بناء على تجربتي مع امتدادات الجوزاءلم أكن أتوقع أن يعمل Deep Research تمامًا كما هو معلن عنه. وكنت على حق. أثبت استخدامه لأبحاث سوق الأوراق المالية ليوم معين أنه عديم الفائدة إلى حد ما بشكل عام. على الرغم من أنه زودني بالكثير من البيانات المثيرة للاهتمام، إلا أنه يحتوي على ما يكفي من الأخطاء لإقناعي بعدم استخدامه مرة أخرى. ولم يزودني بالبيانات التي طلبتها، وكانت بعض المعلومات الواردة في التقرير عديمة الفائدة ولا ينبغي تضمينها في التقرير.

عندما يتعلق الأمر بموضوعات أوسع وأسهل مثل روبوتات الدردشة المدعمة بالذكاء الاصطناعي والتصميم الداخلي، كانت القصة مختلفة بعض الشيء. في حين أن التقارير المقدمة كانت لطيفة بعض الشيء وغير مفصلة للغاية، لم تكن هناك أخطاء كبيرة فيها جعلت الأمر برمته عديم الفائدة. يمكنك دائمًا طرح أسئلة متابعة إذا كنت ترغب في الحصول على معلومات إضافية، وهذا الجزء من Deep Research يعمل بشكل جيد.

بشكل عام، يعتبر Deep Research بمثابة نجاح وفشل. ولكن علينا أن نكون واقعيين هنا وأن نأخذ في الاعتبار حقيقة أن الذكاء الاصطناعي لا يزال في مرحلة مبكرة من تطوره. الفكرة وراء أداة Gemini هذه رائعة، وعلى الرغم من أنها لا تعمل بشكل لا تشوبه شائبة في الوقت الحالي، إلا أنها لا تزال مفيدة بدرجة كافية في بعض الحالات. عليك فقط أن تكون انتقائيًا فيما تستخدمه من أجله.

ولكن ما يثيرني هو المستقبل الذي تقوم فيه Google بحل المشكلات من خلال البحث العميق. بمجرد تحسينها، ستصبح الأداة لا تقدر بثمن في حياة العديد من الأشخاص عندما يحتاجون إلى إجراء بحث متعمق ولا يريدون قضاء ساعات في الفرز عبر مصادر مختلفة.

ما هي أفكارك حول أداة البحث العميق الجديدة من Gemini؟ هل ترى نفسك تستخدمه؟