Esplorare le profondità della ricerca sull'IA: potrebbe rivoluzionare tutto?
In una svolta innovativa, OpenAI ha presentato la sua tecnologia di ricerca approfondita, rappresentando un importante balzo in avanti nel campo dell'intelligenza artificiale (IA). Questa nuova tecnologia, disponibile per gli utenti di ChatGPT Pro con un piano mensile di 200 dollari negli Stati Uniti, Regno Unito, Svizzera e area economica europea, promette di rivoluzionare il modo in cui viene condotta la ricerca.
La ricerca approfondita sfrutta la potenza di calcolo in modo più efficiente, utilizzando la promozione a catena di pensieri e la fase di inferenza quando il modello è in esecuzione. Mostra cosa accade quando un sistema IA combina un modello di ragionamento e un agente con strumenti, come una memoria di lavoro lunga e la capacità di cercare su internet.
La ricerca approfondita di OpenAI supera significativamente i modelli precedenti nel benchmark multimodale Humanity's Last Exam (HLE), totalizzando il 26,6%. L'HLE, composto da oltre 3.000 domande su centinaia di argomenti, tra cui scienza missilistica e filosofia analitica, fornisce un test completo delle capacità di un'IA di pensare e imparare.
Tuttavia, questo progresso solleva anche preoccupazioni riguardo alla possibile dequalificazione degli esseri umani. Con gli agenti IA utilizzati per completare compiti di ricerca a più passaggi, c'è il rischio che molte persone rimangano indietro, premiando coloro che hanno meno esperienza e coloro che ne hanno di più.
In una nota simile, il laboratorio di intelligenza artificiale cinese DeepSeek ha lanciato un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) open source e gratuito il 20 gennaio 2025. Utilizzando chip a capacità ridotta di Nvidia, il LLM di DeepSeek è atteso per contribuire al miglioramento continuo degli strumenti di ricerca approfondita.
Il rapporto di Deutsche Bank Research sull'IA approfondita, intitolato "What AI Deep research means for you" di Adrian Cox, evidenzia le possibili conseguenze di questa tecnologia. Cox prevede tre probabili risultati: il lavoro cognitivo cambierà rapidamente, i chip avanzati saranno molto richiesti e l'IA è un passo più vicina all'auto-miglioramento.
Cox osserva anche che questo lancio ha esposto un certo numero di temi emergenti ma sottovalutati nell'IA, tra cui alternative innovative alla forza bruta dei chip, il potenziale dei piccoli modelli linguistici open source e a basso costo e le capacità sottovalutate delle aziende cinesi.
Nonostante un calo del 1% delle azioni del produttore di chip Nvidia il 27 gennaio, Cox sostiene che la ricerca approfondita sottolinea l'importanza di "non avere mai troppa potenza di calcolo". Vede anche due rami di strumenti IA emergenti - uno che si dirige verso i piccoli modelli linguistici a basso costo che possono essere eseguiti su uno smartphone e l'altro verso modelli linguistici sempre più grandi, come quelli necessari per alimentare i modelli di ricerca approfondita in cloud.
Tuttavia, è importante ricordare che solo perché un compito richiede più tempo a un essere umano, non significa che un modello IA lo troverà più difficile. Il successo degli strumenti di ricerca approfondita dipenderà dalla loro capacità di adattarsi, imparare e innovare, alla fine andando oltre la rielaborazione delle idee degli altri per generare concetti completamente nuovi.
I riferimenti per questo articolo possono essere trovati su techcrunch.com, opentools.ai, forbes.com, fortune.com e dbresearch.com. Il rapporto di Deutsche Bank Research può essere access
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