OpenAI ha introdotto un nuovo tipo di agente AI in ChatGPT in grado di completare in modo indipendente attività di ricerca in più fasi.
L’agente AI, denominato Deep Research, funziona su una versione del futuro modello o3 di OpenAI. OpenAI afferma di poter “trovare, analizzare e sintetizzare centinaia di fonti online per creare report completi a livello di analista di ricerca”.
Lo strumento è progettato per “persone che lavorano in settori ad alta intensità di conoscenza come finanza, scienza, politica e ingegneria, che necessitano di ricerche approfondite, accurate e affidabili”. Lo strumento sarà disponibile sul web al momento del lancio per gli abbonati a ChatGPT Pro (200 $ al mese), che potranno inviare fino a 100 query al mese.
Innanzitutto, gli utenti idonei possono fare clic sul nuovo pulsante “Scopri di più” nella casella del messaggio e inserire un suggerimento. Oltre al testo, gli utenti possono anche aggiungere file o fogli di calcolo per fornire un contesto migliore all’agente
AI . Una volta avviato un processo, ChatGPT aprirà una barra laterale che riassume i passaggi richiesti e le fonti utilizzate. A seconda della query, lo strumento potrebbe impiegare dai 5 ai 30 minuti per completare l’attività. Dopodiché, avvisa l’utente e gli fornisce il report nella casella di chat.
“Ogni output è completamente documentato con citazioni chiare e riassunti di idee per semplificare la citazione e la verifica delle informazioni”, ha affermato OpenAI, aggiungendo che lo strumento “realizza in poche decine di minuti ciò che un essere umano impiegherebbe diverse ore”. ore di lavoro da completato.”
AI momento il rapporto è disponibile solo in formato testo, ma nelle prossime settimane OpenAI aggiungerà immagini incorporate, visualizzazioni di dati e altri output di analisi per migliorarne la chiarezza. Nel recente “Humanity’s Last Exam”, un benchmark per la valutazione delle capacità di ragionamento dei modelli di intelligenza artificiale, Deep Research di OpenAI ha raggiunto un tasso di accuratezza del 26,6%. A titolo di confronto, il modello R1 di DeepSeek ha avuto una precisione del 9,4%, mentre il modello Gemini Thinking di Google ha avuto una precisione del 6,2%.