La presentaci\u00f3n de ChatGPT Search estaba cantada casi desde que ChatGPT apareci\u00f3 en escena hace casi dos a\u00f1os. El chatbot de OpenAI, como sus rivales, se utilizan cada vez m\u00e1s como alternativa al buscador de Google. Que ahora OpenAI lance una alternativa espec\u00edfica es una verdadera declaraci\u00f3n de intenciones. Una con muchas luces y pocas (pero relevantes) sombras.<\/p>\n
Perplexity nos ense\u00f1\u00f3 el futuro<\/strong>. Esta compa\u00f1\u00eda fue la primera en ofrecer un buscador con IA. Fundada en agosto de 2022, antes incluso del lanzamiento de ChatGPT, comenz\u00f3 a darse a conocer a principios de 2023. Su motor de b\u00fasqueda conversacional demostraba que era posible plantear una alternativa v\u00e1lida a buscadores tradicionales como el de Google o el de Microsoft. Daba una respuesta clara y contundente, y adem\u00e1s inclu\u00eda citas y enlaces a las fuentes utilizadas para dar dicha respuesta. Pod\u00eda equivocarse, claro \u2014los LLM en los que se basa son imperfectos\u2014, pero planteaba una amenaza clara para esos buscadores.<\/p>\n La gran desventaja de ChatGPT Search<\/strong>. Como apuntan en TechCrunch, donde han podido probar esas nuevas funciones, ChatGPT Search tiene una gran desventaja: no es bueno dando respuestas a preguntas cortas, que son las m\u00e1s populares. Con chatbots como ChatGPT es importante explicar bien qu\u00e9 buscamos, porque de lo contrario podemos acabar contribuyendo a que la respuesta sea imprecisa o equivocada.<\/p>\n Es lo que le ocurri\u00f3 al editor de ese art\u00edculo, que al buscar “Nuggets score” (“marcador de los Nuggets”, en referencia a un partido de la NBA) obtuvo una respuesta incorrecta: le dijo que estaban ganando aunque en ese momento perd\u00edan contra los Timberwolves de Minnesota. Google, mientras tanto, mostr\u00f3 siempre el marcador correcto en tiempo real.<\/p>\n Cr\u00edticas<\/strong>. Quienes critican el futuro del chatbot como buscador dejan claro que no tienen futuro en este \u00e1mbito. Emily Bender, de la Universidad de Washington, explicaba que “los LLM no son m\u00e1s que modelos estad\u00edsticos de la distribuci\u00f3n de palabras en un texto” y a\u00f1ad\u00eda que “si alguien usa un LLM como sustituto de un buscador y la salida que obtienen es correcta, eso simplemente ha sido una casualidad”. En esencia tiene raz\u00f3n, pero lo cierto es que los LLM no paran de mejorar y su precisi\u00f3n es cada vez mayor. Cada vez cometen menos errores al darnos sus respuestas, as\u00ed que estas cada vez parecen menos “una casualidad”.<\/p>\n Probando, probando<\/strong>. De hecho, esa gran desventaja de ChatGPT con b\u00fasquedas en tiempo real se desvanece para otros muchos tipos de b\u00fasqueda en las que ese factor no importa tanto. Una b\u00fasqueda “Nuggets vs Timberwolves” en Perplexity y Google mostraba un poco c\u00f3mo est\u00e1n pensados ambas alternativas. Perplexity mostraba el marcador correcto y a\u00f1ad\u00eda datos interesantes del partido, mientras que Google se centraba en elmarcador y la puntuaci\u00f3n por cada cuarto. Si lo que quer\u00edas era simplemente ver la puntuaci\u00f3n, Google la mostraba de forma clara y precisa. Si quer\u00edas ir m\u00e1s all\u00e1, Perplexity extra\u00eda datos de varias fuentes (todas ellas citadas) para luego plasmarlos en una respuesta con mucho m\u00e1s contexto sobre el partido.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" La presentaci\u00f3n de ChatGPT Search estaba cantada casi desde que ChatGPT apareci\u00f3 en escena hace casi dos a\u00f1os. 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