De af os, der har været med ChatGPT siden dag ét og bruger det i alle mulige scenarier, har ivrigt ventet på den nye version af GPT-5. Den blev i AI-kredse udråbt som et sandt gennembrud – nærmest et "Oppenheimer-øjeblik" inden for kunstig intelligens. Men førstehåndsindtryk? Ret bittert. En stor skuffelse for GPT-5!
Stor skuffelse over GPT-5! GPT-5 formodes at være et skridt mod den hellige gral - kunstig generel intelligens (AGI). OpenAI hævder, at modellen nu er "smart nok" til selv at vælge, hvordan en opgave skal løses. Så den bestemmer "modellen" for en given opgave. I teorien fantastisk, men i praksis ... Hvis det var en gratis version eller den til 20 euro om måneden, ville vi stadig forstå det. Men med et professionelt abonnement til 200 euro, hvor erfarne brugere er samlet, åbner en sådan tilgang op for flere problemer end løsninger.
Nu bestemmer ChatGPT selv, hvilken "interne" model der skal bruges i alle betalte pakker. Problemet? Til specifikke opgaver, som vi, professionelle, har skabt skik GPT vælger ofte den forkerte kombination. Resultat: svarene er et trin eller to dårligere end før.
Tabt valg – Den store skuffelse ved GPT-5
Tidligere vidste vi præcis, hvilken model der var bedst egnet til en specifik type opgave. GPT-4.5-forskning Til slovensk korrekturlæsning? Ideel. GPT-4o til billedgenerering? Fremragende. GPT-5 bruger en mindre kraftfuld model til lettere spørgsmål, og til mere krævende spørgsmål skifter den til en mere avanceret model (f.eks. o3) efter eget skøn. Brugeren har ingen indsigt – eller kontrol.
I redaktionelle miljøer hvor skik GPT'er var en del af vores daglige arbejdsgang, vi byttede nogle gange modeller flere gange i den samme samtale for at få det optimale resultat. Nu er den luksus væk. Derfor – GPT-5 er en stor skuffelse!
Er dette fremskridt eller bare serveroptimering?
Efter et par timers brug er følelsen klar: GPT-5 er mere en serverressourceoptimerer end en ny, revolutionerende intelligens. OpenAI ønskede tydeligvis at forhindre brugerne i unødvendigt at køre de dyreste modeller til trivielle opgaver. Logisk fra et forretningsperspektiv, mindre logisk for dem af os, der betaler hundrede gange mere for et abonnement end den gennemsnitlige bruger.
Sandheden er, at API-adgang til de gamle modeller stadig er til stede, men de er forsvundet fra den offentlige applikation. Og det er problemet. Når ChatGPT beslutter, hvilken model de skal bruge, vælger de ofte en mindre passende version, end en person, der ved præcis, hvad de laver, ville have valgt.
Brug af GPT-5 i sin nuværende form vil sandsynligvis resultere i en højere serverbelastning, da brugerne – især professionelle – bliver nødt til at bruge betydeligt flere prompts end før for at få resultater af samme kvalitet. Da vi ikke længere har mulighed for at vælge den optimale model til en specifik opgave, bliver arbejdet til en række rettelser, yderligere instruktioner og genforsøg. Ironisk nok betyder dette mere CPU-forbrug, flere serverkald og dermed mere infrastrukturbelastning – det stik modsatte af det mål, som denne "forenklede" tilgang blev introduceret for.
Skrivning i midten, men kvaliteten er ikke længere ensartet
De fleste brugere ChatGPT bruges til at skrive, forskning og dokumentforberedelse. Men kvalitet på specifikke sprog som slovensk var ikke altid en selvfølge – og nu er det endnu mindre tilfældet. Tidligere var den typiske arbejdsgang klar: udkast → stilistisk opgradering med skik model → faktatjek med en faktatjekker → korrekturlæsning. Hvert trin med den model, der var bedst til denne opgave.
Nu er vi nødt til at hurtig forklarer, hvordan modellen skal opføre sig for at kunne vælge den rigtige "interne" arkitektur. Dette er ikke optimering – dette er ekstra arbejde.
GPT-5 som koordinator, ikke troldmand
Efter tre timers brug fungerer GPT-5 mere som et koordinationscenter for eksisterende modeller end en ny, samlet intelligens. Jeg siger ikke, at den ikke er virkelig bedre til visse opgaver. Det er den. Men dens hovedopgave er at optimere serverressourcer – og disciplinere "dumme" brugere, der kørte den dyreste model til en pandekageopskrift.
Dette er umiddelbart tydeligt, når man genererer billeder: GPT-5 er ofte afhængig af o3, som er værre end GPT-4o i denne henseende. Resultatet? Billederne er mindre overbevisende, medmindre man manuelt skifter model – hvilket man ikke længere kan nu.
Konklusion: Avancerede brugere er ikke imponerede
For den gennemsnitlige bruger er GPT-5 sandsynligvis magisk. For en professionel føles det som om nogen har taget deres værktøjskasse og kun efterladt dem med en masternøgle. Det virker ... men langsommere, mindre præcist og med flere omveje.
Eller som en mangeårig bruger opsummerede det:
"Dette er ikke fremskridt. Dette er serveroptimering forklædt som innovation."
