Noticias
Google Knows You, ChatGPT’s Free Search Doesn’t Want to (Yet)

Search engines have become smarter, faster, and more personalized for years, but at a cost: your privacy. Every time you search on Google, your queries are logged, analyzed, and used to build a detailed profile about you. From what you buy to where you go, even what you’re curious about at 2 AM, Google knows you better than you think, no matter which browser you use.
But what if a search engine didn’t track you? What if you could look up anything without your queries being saved, linked to your account, or turned into targeted ads? That’s exactly what OpenAI’s ChatGPT Search now offers, and for the first time, it’s completely free: no login, sign-up, or data collection tied to your identity.
This is a major shift. When ChatGPT first introduced web search capabilities in October 2024, it was restricted to paid subscribers of ChatGPT Plus. Later, in December 2024, OpenAI expanded access to logged-in, free users. OpenAI has removed the login barrier in a bold and strategic move.
Can anyone access ChatGPT Search for free?
Yes, anyone can now use ChatGPT Search; no account, log in, or signup is required. OpenAI announced the update in a post on X, making the AI-powered search tool available to everyone worldwide.
As of February 6, 2025, users can access it directly on chatgpt.com or through the mobile and desktop apps. This move is part of OpenAI’s bigger plan to make advanced AI tools more accessible to people everywhere.
If you haven’t tried ChatGPT Search yet, let me tell you about it.
No more blue links: How ChatGPT free search works
OpenAI’s GPT-4 model powers the ChatGPT Search and provides real-time web access, making it more than just a simple Q&A tool. Unlike traditional search engines that give you a long list of blue links, ChatGPT processes and synthesizes information from multiple sources, delivering conversational, easy-to-digest responses.
What does free ChatGPT Search mean for you?
- No more endless scrolling; it gives you direct answers upfront.
- Transparent information and responses come with citations and links.
- Smarter insights summarize, compare, and add context in ways Google doesn’t.
To make the AI search experience even more effective, OpenAI has introduced:
- A manual search button that allows you to trigger live web lookups when they need the most up-to-date information.
- A more structured interface, bringing it closer to a traditional search engine layout, including maps, images, and inline citations.
- An improved AI search model, fine-tuned on GPT-4, making responses more accurate, informative, and nuanced.
However, this change feels like a direct challenge to Google and Bing. Google might still dominate search, but AI-powered search tools like ChatGPT are changing the game, offering a more human-like, interactive experience that traditional search engines struggle to keep up with.
Google vs. ChatGPT: Two search giants, one big difference
As someone who uses both Google and ChatGPT Search, they operate in completely different ways. Google relies on traditional keyword-based search, while ChatGPT synthesizes information using artificial intelligence to provide direct answers. Here’s how they stack up.
Feature | ChatGPT Search | |
Search method | Keywords & link-based results | AI-generated summaries & direct answers |
Citations | Provides source links | Includes sources within responses |
User login | Yes, required (for personalized search) | No (free for all) |
Privacy | Tracks search history & behavior | No login, less tracking |
Real-time updates | Yes, constantly updated | Limited to OpenAI’s sources |
Interface | List of ranked links | Conversational, structured responses |
Follow-Up queries | Requires new searches | AI-powered, natural conversation flow |
Ads & tracking | Ad-driven, personalized tracking | No targeted ads or tracking |
Here’s what I think:
- ChatGPT gives me instant answers, while Google makes me click through multiple links.
- Google is unbeatable for real-time updates (news, sports, finance, etc.).
- ChatGPT’s conversational flow makes research easier. I can ask for follow-ups naturally.
- ChatGPT prioritizes privacy, no login, no tracking, and no ads targeting you.
Google is still the best for deep research and real-time updates, but ChatGPT feels more like talking to an expert who organizes information for me. Depending on what I need, I switch between Google for live updates and ChatGPT for AI-powered summaries.
OpenAI’s bold move: Free AI search is just the beginning
OpenAI aims for mass adoption, higher engagement, and a stronger position in the AI search market.
At first glance, making ChatGPT Search completely free and removing login requirements might seem unusual or risky. After all, most tech companies use account sign-ups to collect user data, personalize experiences, and encourage paid upgrades. However, OpenAI’s decision aligns with a much bigger strategic vision that could position it as a dominant player in AI-powered search while challenging traditional search giants like Google and Bing.
So, why did OpenAI launch ChatGPT’s free search? Here’s what I think:
- Increase AI adoption: Making ChatGPT Search free and accessible removes friction for new users. More people will try AI-powered search, increasing OpenAI’s user base and influence in the search market.
- Challenge Google & Bing: OpenAI makes ChatGPT Search a privacy-friendly alternative to traditional search engines by eliminating barriers like login requirements. This move directly challenges Google, which requires user logins for personalized AI search experiences.
- Gather user feedback & train models: More users interacting with ChatGPT Search means OpenAI gets valuable data on search patterns, common queries, and AI performance. This helps refine future AI models and improve search accuracy, making the tool more competitive.
This free access to ChatGPT Search feels like a part of OpenAI’s broader product expansion strategy, which includes:
- The launch of Operator: A new AI-powered assistant designed to enhance search functionality and task automation. This could be the next evolution of AI-driven productivity.
- Partnerships with content publishers: To combat misinformation and AI “hallucinations,” OpenAI is striking deals with publishers to access high-quality, fact-checked data. This could help bridge the gap between AI-generated content and trusted journalism.
- Pushing enterprise AI applications: OpenAI uses free-tier services like ChatGPT Search to funnel users into premium AI tools, including business and developer-focused AI solutions. This model follows the “freemium” approach to attract users with free access and then offers advanced AI-powered tools as paid services.
Ultimately, OpenAI’s decision to offer ChatGPT Search for free is about long-term market positioning.
ChatGPT’s biggest updates of 2025: What’s new?
- Scheduled Tasks (January 14, 2025): OpenAI introduced a beta “Tasks” feature to ChatGPT, enabling users to schedule future tasks, including one-time reminders and recurring actions. This move marks OpenAI’s entry into the virtual assistant space, competing with services like Siri and Alexa.
- Custom instructions update (January 17, 2025): OpenAI updated ChatGPT’s interface to allow users to customize how the AI responds. Users can specify desired traits, communication styles, and rules for ChatGPT to follow, enhancing personalization.
- o3-mini reasoning model (January 31, 2025): OpenAI released the o3-mini model, a streamlined version of its advanced AI offering improved reasoning capabilities. This model is available to all ChatGPT users and provides enhanced performance in tasks requiring complex problem-solving.
- Live camera functionality (January 31, 2025): The Live Camera feature was launched, enabling ChatGPT to interpret visual inputs through a device’s camera. Users can ask questions about visible objects, such as identifying plants or obtaining information about apps on their screens. Initially available to paid subscribers, this feature was rolled out gradually.
- Deep Research Agent (February 2, 2025): OpenAI unveiled a new ChatGPT agent designed for deep research. This agent is capable of conducting comprehensive web searches and data analysis to generate detailed reports in a fraction of the time it would take a human. This feature uses the o3 model to perform extensive web browsing and synthesis.
- ChatGPT memory limit increased (February 6, 2025) by 25% for Plus, Pro, and Team users.
OpenAI is building a loyal user base and training its models on large-scale real-world interactions by making AI-powered search widely available, easy to use, and privacy-focused. This puts it in a strong position to disrupt traditional search engines and reshape how people find information online.
If successful, OpenAI could transition from an AI research leader to a mainstream search competitor, setting new industry standards for privacy-focused, AI-driven search experiences.
Google watches you, and ChatGPT Search doesn’t (yet)
Privacy concerns are at the top of our minds, especially regarding online searches. Traditional search engines like Google often require users to log in, track search histories, and serve targeted ads based on collected data. This model has led to growing unease among users about how their personal information is used.
OpenAI’s ChatGPT Search provides a refreshing change for those of us who value privacy:
- No login required: Unlike Google, which often nudges you to sign in for a personalized experience, ChatGPT Search lets you dive right in without any account setup. You can search freely without linking your queries to a personal profile.
- Minimal data collection: Since OpenAI doesn’t rely on ad revenue, there’s less motivation to gather extensive individual user data. While some anonymous usage data might be collected to improve the AI, it’s not tied back to you personally.
- No personalized search history: Without an account, there’s no centralized record of your search history. This reduces the chances of your past queries being used to influence future search results or advertisements.
OpenAI may collect anonymized data to enhance AI’s performance, but this practice is far less intrusive than the comprehensive tracking employed by ad-driven platforms like Google.
ChatGPT Search offers a more private and user-centric alternative for those concerned about big tech surveillance, targeted ads, and algorithmic biases. Minimizing data collection and eliminating the need for personal accounts aligns more closely with many users’ privacy expectations today.
I tried ChatGPT’s free AI Search: Will I ever use Google again?
Would I ditch Google completely for ChatGPT Search? Not right now, but I see it as a tool that fits alongside traditional search engines. It’s fast, private, and gives direct answers, but it still has some gaps that make Google hard to beat.
When I’d use ChatGPT Search:
Here are some situations when I will consider using ChatGPT search:
When I want a straight answer, not a list of links. Google makes me click around and dig through pages. ChatGPT just gives me the summary upfront.
For AI-powered explanations and deeper insights. When I need a concept explained, ChatGPT works like a smart assistant that provides clear, context-aware answers.
When I care about privacy, no logins, no search tracking, and no personalized ads following me around later are huge wins for privacy-conscious users.
When Google is still better:
And here’s when I will still use Google:
For real-time information. ChatGPT isn’t great at breaking news, stock prices, or live sports updates. Google wins on anything time-sensitive.
When I need multiple perspectives. Google lets me see articles from different sources to compare and decide what’s legit. ChatGPT mostly synthesizes info from sources it selects.
For local searches and shopping. If I want to find a restaurant nearby or compare product reviews, Google’s location-based results and shopping features are way ahead.
Is ChatGPT search ready to take over? My take
Search, as we know, is changing fast. AI-powered search engines like ChatGPT Search are shaking things up, offering instant answers instead of endless links. But does this mean Google is on its way out? Not so fast.
Instead of just listing many websites to sort through, ChatGPT reads, interprets, and summarizes everything, giving me direct and well-rounded answers. This makes searching much more efficient since I don’t have to open multiple tabs just to piece together an explanation. Plus, it understands context better than traditional keyword-based search engines, so I don’t have to rephrase my questions to get the right results.
Unlike traditional search engines that track everything I do, store my search history, and bombard me with targeted ads, ChatGPT Search prioritizes privacy. I don’t need to log in, and my searches aren’t tied to me, meaning I can look things up without worrying about personalized tracking or intrusive advertising.
ChatGPT’s free search engine doesn’t require a login, making it a rare, privacy-friendly alternative to traditional search engines. However, this may not always be the case. As OpenAI continues to refine its search capabilities and explore monetization strategies, certain features could become gated behind an account system.
This could include personalized search experiences, access to more advanced AI models, or premium-tier features. While the login-free experience aligns with OpenAI’s push for accessibility, future updates may introduce optional logins for better customization or improved AI interactions, much like how Google gradually integrated accounts into its ecosystem.
As much as I appreciate AI search, it’s far from perfect. One of the biggest issues is accuracy. AI has a tendency to hallucinate, meaning it sometimes generates misleading or completely incorrect information.
Google still wins if I need breaking news, live sports scores, or stock market data.
I also wonder about source transparency. Google links to multiple sites, letting me compare sources and verify credibility. However, an AI search often gives me a single, synthesized response, so how do I fact-check it? If an AI search doesn’t cite sources, it becomes harder to determine whether the information is reliable.
Beyond user experience, there’s also the impact on publishers and content creators. Since AI provides direct answers, fewer people are clicking on websites, which means creators who rely on web traffic for revenue could see a decline. If AI search continues to grow, the entire digital content ecosystem may need to adapt to ensure high-quality information remains accessible and well-supported.
Read G2’s AI adoption survey findings to understand how AI reshapes business operations.
Noticias
Una nueva estrategia de Google AI podría interrumpir el dominio de Openai
Hay tantos trabajos de investigación de IA en estos días que es difícil destacarse. Pero un artículo ha programado mucha discusión en toda la industria tecnológica en los últimos días.
“Esto es lo más inspirador que he leído en IA en los últimos dos años”, escribió el fundador de inicio Suhail Doshi en X este fin de semana. Jack Clark, cofundador de Anthrope, presentó el periódico en la edición del lunes de su boletín de importación AI, que es leída de cerca por miles de investigadores de la industria.
Escrito por el investigador de Google David Silver y el científico informático canadiense Rich Sutton, el documento anuncia audazmente una nueva era de AI.
Los autores identifican dos épocas de IA modernas anteriores. El primero fue personificado por Alphago, un modelo de Google AI que aprendió a jugar el juego de mesa “Go” mejor que los humanos en 2015. El segundo es el que estamos en este momento, definido por ChatGPT de Opensei.
Silver y Sutton dicen que ahora estamos entrando en un nuevo período llamado “La era de la experiencia”.
Un gráfico del documento de investigación “Bienvenido a la Era of Experience”, de David Silver y Richard Sutton
David Silver, Richard Sutton
Para mí, esto representa un nuevo intento de Google de abordar uno de los problemas más persistentes de la IA, la escasez de datos de entrenamiento, al tiempo que va más allá de un enfoque tecnológico que OpenAi básicamente ganó.
La era de la simulación
Comencemos con la primera época, que, según los autores, era la “era de la simulación”.
En este período, aproximadamente a mediados de la década de 2010, los investigadores utilizaron simulaciones digitales para que los modelos de IA jueguen repetidamente para aprender a actuar como humanos. Estamos hablando de millones y millones de juegos, como ajedrez, póker, atari y “gran turismo”, jugados una y otra vez, con recompensas colgadas por buenos resultados, enseñando así a las máquinas lo que es bueno versus malo e incentivándolos para seguir mejor estrategias.
Este método de aprendizaje de refuerzo, o RL, produjo Alphago de Google. Y también ayudó a crear otro modelo de Google llamado Alphazero, que descubrió nuevas estrategias para el ajedrez y “ir”, y cambió la forma en que los humanos juegan estos juegos.
El problema con este enfoque: las máquinas entrenadas de esta manera funcionaban bien en problemas específicos con recompensas definidas con precisión, pero no podían abordar problemas más generales y abiertos con pagos vagos, según los autores. Entonces, probablemente no sea realmente completo.
La era de los datos humanos
La siguiente área fue lanzada por otro artículo de investigación de Google publicado en 2017. “La atención es todo lo que necesita” propuesta que los modelos de IA deben ser entrenados en montañas de datos creados por humanos de Internet. Simplemente permitiendo que las máquinas presten “atención” a toda esta información, aprenderían a comportarse como los humanos y desempeñarse tan bien como nosotros en una amplia variedad de tareas diferentes.
Esta es la era en la que estamos ahora, y ha producido ChatGPT y la mayoría de los otros potentes modelos y herramientas de IA generativos que se utilizan cada vez más para automatizar tareas como el diseño gráfico, la creación de contenido y la codificación de software.
La clave de esta época ha sido acumular la mayor calidad posible de datos generados por los humanos, y usar eso en el entrenamiento masivo y intensivo de cómputo se extiende a los modelos IMBue AI con una comprensión del mundo.
Mientras que los investigadores de Google iniciaron esta era de datos humanos, la mayoría de estas personas abandonaron la empresa y comenzaron sus propias cosas. Muchos fueron a OpenAI y trabajaron en tecnología que Ultimate produjo ChatGPT, que es, con mucho, el producto de IA generativo más exitoso de la historia. Otros comenzaron Anthrope, otra startup de IA generativa líder que ejecuta Claude, un poderoso agente de chatbot y IA.
¿Un google dis?
Muchos expertos en la industria de la IA, y algunos inversores y analistas en Wall Street, piensan que Google puede haber dejado caer la pelota aquí. Se le ocurrió este enfoque de IA, pero OpenAi y Chatgpt se han escapado con la mayoría de los botines hasta ahora.
Creo que el jurado todavía está fuera. Sin embargo, no puede evitar pensar en esta situación cuando los autores parecen estar disgustando la era de los datos humanos.
“Se podría argumentar que el cambio en el paradigma ha tirado al bebé con el agua del baño”, escribieron. “Si bien RL centrado en el ser humano ha permitido una amplitud de comportamientos sin precedentes, también ha impuesto un nuevo techo al rendimiento del agente: los agentes no pueden ir más allá del conocimiento humano existente”.
Silver y Sutton tienen razón sobre un aspecto de esto. La oferta de datos humanos de alta calidad ha sido superado por la demanda insaciable de los laboratorios de IA y las grandes compañías tecnológicas que necesitan contenido fresco para capacitar nuevos modelos y hacer avanzar sus habilidades. Como escribí el año pasado, se ha vuelto mucho más difícil y más costoso hacer grandes saltos en la frontera de IA.
La era de la experiencia
Los autores tienen una solución bastante radical para esto, y está en el corazón de la nueva era de la experiencia que proponen en este documento.
Sugieren que los modelos y los agentes deberían salir y crear sus propios datos nuevos a través de interacciones con el mundo real.
Esto resolverá el problema de suministro de datos persistente, argumentan, mientras ayudan al campo a alcanzar AGI, o inteligencia general artificial, un santo grial técnico donde las máquinas superan a los humanos en la mayoría de las actividades útiles.
“En última instancia, los datos experimentales eclipsarán la escala y la calidad de los datos generados por los humanos”, escriben Silver y Sutton. “Este cambio de paradigma, acompañado de avances algorítmicos en RL, desbloqueará en muchos dominios nuevas capacidades que superan a las que poseen cualquier humano”.
Cualquier padre moderno puede pensar en esto como el equivalente a decirle a su hijo que salga del sofá, deje de mirar su teléfono y salga afuera y juegue con sus amigos. Hay experiencias mucho más ricas, satisfactorias y más valiosas para aprender.
Clark, el cofundador antrópico, quedó impresionado por la chutzpah de esta propuesta.
“Documentos como este son emblemáticos de la confianza que se encuentra en la industria de la IA”, escribió en su boletín el lunes, citando “el sentido común de dar a estos agentes la independencia y la latitud suficientes para que puedan interactuar con el mundo y generar sus propios datos”.
Ejemplos y un posible disco final
Los autores flotan algunos ejemplos teóricos de cómo esto podría funcionar en la nueva era de la experiencia.
Un asistente de salud de IA podría fundamentar los objetivos de salud de una persona en una recompensa basada en una combinación de señales como su frecuencia cardíaca en reposo, duración del sueño y niveles de actividad. (Una recompensa en la IA es una forma común de incentivar a los modelos y agentes para que funcionen mejor. Al igual que podrías molestar a tu pareja para hacer más ejercicio diciendo que se fortalecerán y se verán mejor si van al gimnasio).
Un asistente educativo podría usar los resultados del examen para proporcionar un incentivo o recompensa, basado en una recompensa fundamentada por el aprendizaje de idiomas de un usuario.
Un agente científico con el objetivo de reducir el calentamiento global podría usar una recompensa basada en observaciones empíricas de los niveles de dióxido de carbono, sugiere Silver y Sutton.
En cierto modo, este es un retorno a la era anterior de simulación, que Google podría liderar. Excepto esta vez, los modelos y agentes de IA están aprendiendo del mundo real y recopilando sus propios datos, en lugar de existir en un videojuego u otro ámbito digital.
La clave es que, a diferencia de la era de los datos humanos, puede no haber límite para la información que se puede generar y recopilar para esta nueva fase de desarrollo de IA.
En nuestro período de datos humanos actuales, se perdió algo, argumentan los autores: la capacidad de un agente para autodescubrir su propio conocimiento.
“Sin esta base, un agente, sin importar cuán sofisticado, se convertirá en una cámara de eco del conocimiento humano existente”, escribieron Silver y Sutton, en una posible final final para OpenAi.