La nuova funzionalità Deep Research di OpenAI è ciò che tutti stavamo aspettando: 3 motivi per cui

V comunicato stampa OpenAI sostiene che Deep Research "realizza in poche decine di minuti ciò che un essere umano impiegherebbe molte ore". Sembra un po' distopico, vero? È certamente un passo avanti verso un mondo in cui il lavoro umano può essere sostituito dall'intelligenza artificiale. È difficile biasimare chi afferma che un'intelligenza artificiale che scriva articoli di ricerca e agisca come analista sia un passo troppo lungo. A prima vista, non eravamo molto interessati all'innovazione di OpenAI, poiché è rivolta principalmente alle aziende, piuttosto che ai singoli utenti.

Tutto è cambiato quando abbiamo esaminato per la prima volta più da vicino le prime dimostrazioni pratiche del funzionamento della nuova funzionalità dell'agente.

Cosa può fare la “Ricerca Approfondita”?

"Deep Research" è inizialmente disponibile per gli abbonati a ChatGPT Pro al prezzo di 200 dollari al mese, ma OpenAI afferma che la nuova funzionalità sarà disponibile in futuro anche per gli utenti di ChatGPT Plus e Team. Al momento della stesura di questo articolo, non ci sono informazioni su se e quando "Deep Research" sarà disponibile per gli utenti della versione gratuita, sebbene OpenAI si stia assicurando che gli utenti della versione gratuita possano usufruire di tutte le funzionalità.

Sul sito web, OpenAI ha scritto: "Deep Research è il prossimo agente OpenA in grado di svolgere il lavoro per te in modo indipendente: lo chiami e ChatGPT troverà, analizzerà e sintetizzerà centinaia di fonti web e creerà un report completo di livello analitico di ricerca. Consideralo come il tuo analista personale, in grado di funzionare autonomamente e di fornirti i risultati in pochi minuti. Che tu abbia bisogno di un report su un argomento di nicchia come la popolazione di colibrì nel Regno Unito o, nel caso di OpenAI, di un report di ricerca su come il settore della vendita al dettaglio si è trasformato negli ultimi tre anni, Deep Research è la soluzione che fa per te".

Sebbene l'attenzione qui sia rivolta alla raccolta di report aziendali, alla ricerca medica e ad altri casi d'uso professionali, gli esempi riportati di seguito dimostrano che tutti gli utenti possono aspettarsi tutto questo:

1. Trovare un ago in un pagliaio

Questo esempio è probabilmente il nostro preferito. Hai sempre difficoltà a trovare nomi di film, titoli di canzoni o altre informazioni casuali facili da ricordare? Beh, la funzione "Ricerca approfondita" di ChatGPT può aiutarti.

Qui, ChatGPT fornisce un riassunto di una serie TV con esempi di alcuni episodi che l'utente ha memorizzato. Se questo "prompt" fosse stato scritto in ChatGPT 4o, avrebbe cercato di fornire la risposta corretta, ma spesso non ci sarebbe riuscito a causa della mancanza di ricerca. "Deep Research" può trovare l'episodio TV esatto a cui l'utente fa riferimento e fornire anche un'analisi dettagliata. In questo caso, si tratta della serie TV Counterpart e delle scene presenti nella stagione 1, episodio 4.

2. Fare la spesa

Non sarebbe fantastico se l'intelligenza artificiale potesse fare ricerche approfondite e suggerirci quale snowboard sia più adatto a noi prima della nostra prossima avventura sugli sci? Beh, "Deep Research" può fare anche questo.

In questo caso, un prompt con informazioni sullo snowboard, le condizioni della pista e l'area in cui l'utente farà snowboard porta a una risposta impressionante che non solo offre alcune delle migliori opzioni, ma spiega anche in dettaglio perché vale la pena esplorare queste opzioni . L'agente tiene conto di tutte le richieste dell'utente e fornisce informazioni sugli acquisti che altrimenti richiederebbero ore di attesa.

3. Conoscenze generali

Grazie a ricerche approfondite, "Deep Research" fornisce risposte molto approfondite e affidabili. OpenAI ha fornito un altro esempio interessante, con una domanda sull'età media pensionabile dei giocatori della NFL. Ha fornito un confronto tra 40 e "Deep Research".

4o ha risposto che il prompt era troppo difficile per fornire una media accurata. Il modello ha fornito una stima approssimativa di "età compresa tra 35 e 40 anni", sebbene non sia così completa come l'analisi approfondita di "Deep Research".

D'altro canto, "Deep Research" analizza più fonti e raccoglie informazioni concrete per determinare che i giocatori della NFL possono ritirarsi a diverse età, spiegando l'intervallo di età pensionabile con esempi concreti. Questa è una risposta molto più affidabile, a dimostrazione di quanto "Deep Research" possa migliorare le risposte.

Anche se non sappiamo esattamente quando "Deep Research" sarà disponibile per coloro che non pagano gli abbonamenti più costosi a ChatGPT, questi esempi sono sufficienti a riempirci di entusiasmo per il futuro dello sviluppo dell'intelligenza artificiale.