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

In un comunicato stampa, OpenAI afferma che Deep Research "realizza in poche decine di minuti ciò che un essere umano impiegherebbe molte ore". Sembra un po' distopico, vero? Questo è sicuramente un passo avanti verso un mondo in cui il lavoro umano potrà essere sostituito dall'intelligenza artificiale. Sarebbe difficile biasimare qualcuno se affermasse che l'intelligenza artificiale che prepara articoli di ricerca e funge da analista sia un passo troppo lungo. A prima vista, il nuovo prodotto di OpenAI non ci ha particolarmente interessato, poiché è venduto principalmente alle aziende e non 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 costo di 200 $ al mese, ma OpenAI afferma che la nuova funzionalità sarà disponibile in futuro anche per gli utenti di ChatGPT Plus e Team. Al momento in cui scriviamo, non ci sono informazioni su se e quando "Deep Research" sarà disponibile per gli utenti della versione gratuita, sebbene OpenAI sia molto diligente nel garantire che anche gli utenti della versione gratuita ottengano tutte le funzionalità.

Sul sito web, OpenAI ha scritto: "Deep Research è il prossimo agente OpenA che può fare il lavoro per te in modo indipendente: lo chiami e ChatGPT troverà, analizzerà e sintetizzerà centinaia di fonti web e creerà un report completo a livello di un analista di ricerca. Consideralo come il tuo analista personale, in grado di funzionare da solo e di fornirti i risultati in pochi minuti. Che tu abbia bisogno di un report su qualcosa di così particolare come la popolazione di colibrì nel Regno Unito o, come 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" ti aiuterà.

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 che siano facili da ricordare? Bene, la "Ricerca approfondita" di ChatGPT può aiutarti.

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

2. Fare la spesa

Ma non sarebbe fantastico se l'intelligenza artificiale potesse effettuare ricerche approfondite e suggerirci quale snowboard è più adatto a noi prima della nostra prossima avventura sugli sci? Bene, anche “Deep Research” può fare 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 ad una ricerca approfondita, “Deep Research” offre risposte molto approfondite e affidabili. OpenAI ha fornito un altro esempio interessante, con una domanda sull'età media pensionabile dei giocatori della NFL. Ha fatto un paragone tra 4o e “Deep Research”.

4o ha dato una risposta nel senso che “pronto” è troppo difficile per dare una media accurata. Il modello ha risposto con una stima approssimativa di “età compresa tra 35 e 40 anni”, sebbene non sia così ricca rispetto all’analisi approfondita di “Deep Research”.

D'altro canto, "Deep Research" analizza numerose fonti e raccoglie informazioni fattuali per determinare che i giocatori della NFL possono ritirarsi a età diverse e spiega l'intervallo di età pensionabile con esempi. Questa è una risposta molto più affidabile, che dimostra quanto la “ricerca approfondita” 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.