A pesquisadora da Openai, Isla Fulford, achou que a pesquisa profunda seria um sucesso antes mesmo de ser lançado.
Fulford estava ajudando a construir agentes de inteligência artificial. Isso explorou autonomamente a Web e determinou quais links para clicar, o que ler e o que combinar com relatórios detalhados. O OpenAI primeiro disponibilizou pesquisas profundas internamente. Fulford diz que sempre que caiu, ela era inundada de perguntas de colegas entusiasmados tentando recuperá -lo. “O número de pessoas fingindo ser eu nos deixou bastante empolgados”, diz Fulford.
Desde o seu lançamento em 2 de fevereiro, a Deep Research provou ser um sucesso com muitos usuários externos também.
“A Deep Research escreveu seis relatórios até agora”, anunciou Patrick Collison, CEO da Stripe, publicado em X alguns dias após o lançamento do produto. “Isso certamente é ótimo. Parabéns às pessoas por trás disso.”
Deanball, um colega da Universidade George Mason especializado em política de IA, disse:
A pesquisa profunda está disponível como parte do plano Chatgpt Pro. Este plano custa US $ 200 por mês. Você precisará de perguntas como “Por favor, escreva um relatório sobre o setor de seguros de saúde de Massachusetts” ou “Por favor, conte -me sobre os relatórios com fio do Departamento de Eficiência do governo”. Em seguida, invente um plano, pesquise sites relacionados, observe o conteúdo e clique em links e informações para decidir mais pesquisas. Depois de explorar ocasionalmente por alguns minutos, os resultados são combinados para criar um relatório detalhado que possa conter citações, dados e gráficos.
Muitas ferramentas atualmente marcadas como agentes de IA são chatbots conectados a programas simples que são menos refinados. O próprio modelo de pesquisa profundo passa por um tipo artificial de inferência antes de planejar um plano e avançar em cada etapa. Este modelo fornece detalhes dessa inferência por trás do estudo na janela lateral.
“Às vezes, ‘preciso voltar atrás, isso não parece tão promissor'”, diz Josh Tobin, outro pesquisador do Openai envolvido na construção de pesquisas profundas. “É muito legal ler algumas dessas trajetórias apenas para entender como o modelo pensa”.
O Openai revela que vê uma pesquisa profunda como uma ferramenta que pode assumir mais trabalho de escritório. “Isso é algo que podemos escalar”, disse Tobin, acrescentando que os agentes podem ser treinados para concluir certas tarefas de colarinho branco. Por exemplo, agentes com acesso a dados corporativos internos podem preparar rapidamente relatórios e apresentações. Tobin diz que o objetivo mais longo é “construir um agente bom para muitos outros tipos de tarefas, além de relatar pesquisando na Web”.
Tobin diz que ficou surpreso ao ver sua equipe usando-a para gerar código, pois pesquisas profundas foram treinadas para analisar e resumir textos escritos por humanos. “É um tópico interessante para puxar”, diz ele. “Não sabemos plenamente o que fazer com isso.”
