Grok 3의 DeepSearch 기능의 한계는 무엇입니까?

1. 정확도 문제 : DeepSearch는 미묘한 오류와 부정확 한 보고서를 생성 할 수 있습니다. 예를 들어, 관련 데이터를 놓치거나 분석에 중요한 엔티티를 포함시키지 못할 수 있습니다. 강조된 예는 인구가 지정된 컷오프를 초과 했음에도 불구하고 덴버 서쪽의 주요 도시 목록에서 몬태나 빌링스의 누락이었다 [2] [4].

2. 환각 :이 기능은 "환각 된"URL 및 정보를 생성하는 데 비판을 받았습니다. 이 현상은 AI가 존재하지 않거나 데이터 소스를 잘못 표현하는 세부 사항을 제작하여 잠재적 오용을 초래할 때 발생합니다 [5] [7].

3. 소스 신뢰성에 대한 의존성 : DeepSearch의 효과는 액세스하는 소스의 신뢰성에 달려 있습니다. AI가 데이터를 잘못 해석하거나 신뢰할 수없는 출처에 의존하는 경우 부정확 한 결론으로 ​​이어질 수 있습니다. 이 위험을 완화하려면 소스 신뢰성을 평가할 때의 지속적인 개선이 필요합니다 [4] [5].

4. 계산 강도 : DeepSearch 기능은 자원 집약적이며 응답 시간에 영향을 줄 수 있습니다. 사용자는 실시간 데이터 수집 및 분석의 높은 계산 요구로 인해 복잡한 쿼리를 처리 할 때 지연이 발생할 수 있습니다 [4] [5].

5. 사용자 인터페이스 과제 : 대화 모드와 연구 모드 사이의 전환은 사용자 경험을 복잡하게 할 수 있습니다. DeepSearch의 기능을 수용하면서 인터페이스가 직관적으로 유지되도록하는 것은 사용자 만족도에 중요합니다 [4] [5].

6. 제한 비교 성과 : Grok 3은 OpenAi의 오퍼링과 같은 확립 된 모델과 경쟁하는 것을 목표로하지만 일부 전문가들은 심도있는 검색 기능이 아직 OpenAi의 심층 연구 도구와 같은 수준의 철저성과 신뢰성이 아니라고 제안합니다 [3] [4] ].

이러한 제한 사항은 Grok 3의 Deepsearch 기능이 AI-지원 연구에서 상당한 발전을 나타내지 만 정확성, 신뢰성 및 사용자 경험이 개선 될 수있는 상당한 여지가 남아 있음을 나타냅니다.