Com deu estar de revoltat el món de la IA generativa quan dos dels models capdavanters han llançat, amb poc més de dos mesos de diferència, un model amb exactament el mateix nom: Deep Research!Avui, doncs, toca parlar d’una nova eina que pot revolucionar la manera com abordem la investigació i la revisió bibliogràfica: Deep Research d’OpenAI. Aquesta eina, recentment llançada, utilitza intel·ligència artificial per generar informes extensos de 20 a 30 pàgines, ben citats i basats en la síntesi de centenars de fonts. Com a model de raonament, triga a respondre entre 5 i 30 minuts, però es calcula que fa una feina equivalent a unes 500 hores d’un investigador si hagués de llegir tots els articles manualment. No cal dir que, com a docents i investigadors, aquesta tecnologia pot esdevenir ben aviat un aliat valuós per estalviar molt de temps i millorar la qualitat del nostre treball científic.
Com sovint passa amb ChatGPT, ara com ara encara no en podem gaudir perquè està restringida als EUA, però (espero i desitjo) que en pocs mesos sigui molt més accessible per a tota la comunitat.
N’he vist un parell de demostracions, atès que Deep Research d’OpenAI només està disponible, de moment, als EUA i en els comptes de 200 euros, que, òbviament, jo no pago. Aquestes demostracions mostren que, fins i tot amb preguntes científiques molt capcioses, el model no té cap problema a respondre amb una revisió bibliogràfica completa. No té res a veure amb el model Deep Research de Google Gemini.
Què ofereix Deep Research d’OpenAI?
- Revisions bibliogràfiques ràpides: L’eina és capaç de generar revisions exhaustives a nivell acadèmic sobre temes molt específics, identificant fins i tot llacunes en el coneixement. Això pot ser especialment útil per a projectes de recerca (per a TFG!) o per mantenir-nos actualitzats en camps molt punters i en constant evolució.
- Citacions automàtiques: Deep Research inclou referències a les fonts utilitzades, amb un índex d’”al·lucinacions” molt baix o fins i tot nul.
- Actualització contínua: Les revisions científiques es podran actualitzar cada pocs mesos, una tasca que per a nosaltres és gairebé impossible de sostenir.
El ressò ha estat tan gran que la revista Nature n’ha fet un article breu d’urgència que, a parer meu, aporta ben poc més enllà d’estar a l’aguait. En destaco dues tendències: els “entusiastes”, que preveuen que les revisions escrites per humans esdevinguin obsoletes aviat, i els “escèptics”, que en destaquen les limitacions, especialment la impossibilitat de l’eina d’accedir a continguts de pagament, com ho són molts dels articles acadèmics més influents. Francament, és una limitació greu.
L’article conclou que, malgrat el potencial, les limitacions de preu actuals i la manca d’accés a coneixement acadèmic de pagament mantenen aquesta IA com a complement—no substitut—de la investigació humana en el moment actual.
Us deixo a sota adjunt l’article de Nature i us animo a estar a l’aguait de Deep Research.
Què en penseu? Creieu que utilitzareu aquesta eina a mitjà termini en els vostres projectes? Si ho desitgeu, deixeu els vostres comentaris en aquest fòrum.