OpenAI podría estar a punto de enfrentarse a Google en su propio juego con el lanzamiento de un nuevo motor de búsqueda basado en la tecnología ChatGPT.
Google ha dominado el mercado de las búsquedas durante más de dos décadas y representa el 90% de todas las búsquedas globales, pero ¿será su cautela sobre la IA generativa su perdición? Esta precaución podría dejar espacio para un nuevo actor que combine la comprensión de la IA con la amplitud de datos que se encuentran en línea.
Se sabe muy poco sobre el rumoreado motor de búsqueda más allá del hecho de que se basará en hacer preguntas e interactuar con un modelo de IA utilizando lenguaje natural. Esto es similar a la forma en que funcionan Perplexity y Google Gemini: trasladando datos en vivo a la IA.
Los rumores surgen del registro de search.chatgpt.com. Los informes sugieren que OpenAI está planeando un gran anuncio el 9 de mayo y ese bien podría ser el nuevo motor de búsqueda, aunque OpenAI puede ser incluso más reservado que Apple en cuanto a nuevos productos.
¿Por qué OpenAI se fija en la búsqueda?
Hay algunas funciones de búsqueda en vivo integradas en ChatGPT a través de su asociación con Microsoft Bing, pero siempre ha sido más un “complemento” que una integración profunda y, como resultado, siempre ha sido algo irregular y poco confiable.
No creo que nadie haya descifrado el código todavía sobre la intersección de los LLM más la búsqueda. Me encantaría ir y hacer eso, creo que sería genial.
Sam Altman
durante un entrevista con Lex Fridman El mes pasado, el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, sugirió que ChatGPT podría ser el futuro de la búsqueda, con una profunda integración entre LLM y la búsqueda.
Dijo: “Si podemos construir un motor de búsqueda mejor que Google, entonces deberíamos hacerlo”, pero agregó que subestimaría lo que realmente puede ser la IA. “Google te muestra 13 anuncios y diez enlaces azules, que es una forma de encontrar información, pero lo que me resulta emocionante es que tal vez haya una manera mucho mejor de ayudar a las personas a encontrar información y actuar en consecuencia”.
“Tal vez sea interesante decir: ‘¿Cómo le ayudamos a encontrar la información que necesita? ¿Cómo le ayudamos a crearla en algunos casos o le indicamos cómo encontrarla en otros?'”, añadió Altman.
Dijo que integrar la búsqueda en ChatGPT es un ejemplo de algo interesante que hacer. “No creo que nadie haya descifrado el código todavía sobre la intersección entre los LLM y la búsqueda. Me encantaría ir y hacer eso, creo que sería genial”.
¿Cómo podría funcionar un motor de búsqueda OpenAI?
Hay algunas formas en que OpenAI podría avanzar con la búsqueda. Perplexity adopta un enfoque de chatbot, que permite a los usuarios hacer preguntas y luego mostrar datos de resultados de búsqueda más generados por IA.
Google Gemini es más bien un resultado de chat puro, que ofrece análisis de la IA y proporciona enlaces a fuentes de esa información, así como un enlace de búsqueda en Google para los mismos términos. Google también tiene el experimento Search Generative Experience que crea resultados resumidos por IA.
Los rumores que he visto sugieren que el enfoque de OpenAI será más cercano al de Google Gemini, integrado en ChatGPT pero con más datos en vivo. Por ejemplo, un usuario podría hacer una pregunta sobre la canción principal en la cartelera en este momento y simplemente mostrará el resultado sin demoras ni almacenamiento en caché.
¿Cuáles son los beneficios de la búsqueda para la IA?
Una de las mayores desventajas de los grandes modelos lingüísticos es la fecha límite para la información. Esto está ligado a cuando finalizó el proceso de capacitación y no se pudo agregar nueva información.
Hay algunas formas de abordar este problema, incluido ajustar y ampliar la ventana contextual para que los usuarios puedan ingresar sus propios conjuntos de datos, pero la mejor es el acceso web en vivo.
Google, Bing y Perplexity tienen sus propias arañas recorriendo la web constantemente y actualizando bases de datos sobre nuevos resultados y páginas. Algunos funcionan mejor que otros.
Esto ayuda al rendimiento general de la IA, ya que estos datos se pueden devolver al chatbot, lo que le permite recuperar información en tiempo real y luego producir análisis basados en sus datos de entrenamiento combinados con los resultados de la búsqueda. Pero para funcionar correctamente se requiere una integración profunda.
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