OpenAI hat ChatGPT Deep Research vorgestellt, ein neues Tool, das verspricht, wie ein KI-Analyst zu agieren – es durchsucht das Internet, prüft Quellen und bereitet strukturierte Antworten vor. Aber ist dies wirklich die Zukunft der Erforschung oder nur ein weiterer KI-Trick mit gelegentlichen Halluzinationen?
OpenAI beschleunigt offenbar die Entwicklung einer neuen Generation Agenten – KI-Tools, die nicht nur Fragen beantworten, sondern selbstständig recherchieren, Daten analysieren und Ergebnisse präsentieren. Die neueste Ergänzung dieser Werkzeugfamilie ist Tiefgründige Forschung, eine Funktion, die derzeit exklusiv für ChatGPT Pro-Abonnenten verfügbar ist.
Anstatt dem Benutzer nur eine schnelle Antwort zu geben, entwirft Deep Research einen mehrstufigen Forschungsprozess. In der Seitenleiste zeigt er die wichtigsten Schritte seiner Analyse, zitiert Quellen und korrigiert, wo nötig, eigene Fehler. Das Ziel besteht darin, zuverlässigere und fundiertere Antworten zu liefern, ähnlich wie es ein menschlicher Forscher tun würde.
Wie funktioniert es? (Und warum es bis zu 30 Minuten dauert!)
Mit Deep Research können Benutzer textbasierte Fragen hochladen sowie PDFs, Bilder oder Excel-Tabellen, die der KI zusätzlichen Kontext für die Forschung liefern. Dann das System führt mehrere aufeinanderfolgende Schritte der Datensuche und -analyse durch, die dauern kann von 5 bis 30 Minuten, abhängig von der Komplexität des Themas.
Zu den Hauptfunktionen von Deep Research gehören:
- Mehrstufige Informationssuche – KI liefert keine sofortige Antwort, sondern sammelt und überprüft nach und nach Daten aus verschiedenen Quellen.
- Automatische Korrektur fehlerhafter Pfade – Wenn das System bei einem falschen Denkprozess erwischt wird, kann es seine Methodik korrigieren und die Daten erneut prüfen.
- Transparenz des Forschungsprozesses – Nutzer können in der Seitenleiste sehen, welche Quellen die KI genutzt hat und wie sie zu ihren Schlussfolgerungen gelangt ist.
Das klingt alles vielversprechend, aber OpenAI warnt, dass das System noch nicht perfekt. Tiefe Recherche kann manchmal halluziniert, schätzt die Glaubwürdigkeit von Quellen falsch ein oder liefert Antworten mit geringer Zuverlässigkeit. Dies bedeutet, dass die Benutzer die Daten weiterhin kritisch prüfen und überprüfen müssen.
Wie schneidet Deep Research im Vergleich zur Konkurrenz ab?
Auch andere Technologieunternehmen entwickeln ähnliche Konzepte. Google startet Project Mariner im Dezember 2024, ein KI-Forschungsprototyp, der jedoch noch nicht öffentlich verfügbar ist. Während sich Google noch in der Experimentalphase befindet, bietet OpenAI zahlenden Nutzern bereits Deep Research an.
Ein Vergleich der Hauptmerkmale zeigt einige interessante Unterschiede:
| Funktion | OpenAI-Tiefenforschung | Google Project Mariner |
|---|---|---|
| Barrierefreiheit | Verfügbar für Pro-Benutzer | Noch in der Testphase |
| Geschwindigkeit | 5–30 Minuten zum Antworten | Keine Daten |
| Quellen | Zeigt Zitate und Methoden | Unbekannt |
| Datenintegration | Unterstützt PDFs, Bilder, Tabellen | Es ist nicht bekannt |
| Genauigkeit | 26,6 % im Benchmarktest | Es ist nicht bekannt |
OpenAI scheint einen Vorteil zu haben, denn es bietet funktionierendes Produkt, es bleibt jedoch die Frage, wie zuverlässig und nützlich diese KI-Forschung in der Praxis ist.
Was kostet es und wer kann es nutzen?
Derzeit ist Deep Research ausschließlich für Abonnenten verfügbar ChatGPT Prower zahlt 20 $ pro Monat, allerdings mit einer erheblichen Einschränkung 100 Abfragen pro Monat. OpenAI plant außerdem, den Zugriff für Plus-, Team- und Enterprise-Abonnenten einzuführen und verspricht in Zukunft bessere Leistung und Geschwindigkeit.
Die Hauptbeschränkung bleibt hoch Rechenkomplexität, da Deep Research deutlich mehr Rechenressourcen verbraucht als die klassische Version von ChatGPT. Daher bietet OpenAI derzeit nur eine begrenzte Anzahl von Abfragen an und verspricht durch Optimierungen geringere Kosten in der Zukunft.
Ersetzt Deep Research wirklich menschliche Analysten?
Deep Research ist zweifellos ein wichtiger Schritt für KI-Forscher, aber in der Praxis wird es immer noch wird eher als Hilfe für Analysten verwendet, nicht als deren Ersatz.
Seine Hauptvorteile sind:
- Strukturierter und mehrstufiger Forschungsprozess, das bessere Antworten liefert als ein klassisches generatives KI-Tool.
- Quellen zitieren, was die Transparenz erhöht und die Überprüfbarkeit von Informationen ermöglicht.
- Anpassung auf Basis neuer Daten, da die KI ihre Analyse korrigieren kann, wenn sie auf widersprüchliche Informationen stößt.
Es gibt jedoch auch offensichtliche Einschränkungen:
- KI kann Daten falsch interpretieren oder halluzinieren, was bedeutet, dass die Antworten nicht immer zuverlässig sind.
- Geschwindigkeit ist nicht mit klassischem ChatGPT vergleichbar, da die Befragungen zwischen 5 und 30 Minuten dauern.
- Menschliche Aufsicht ist weiterhin erforderlich, da KI nicht alle Quellen so gut trennen kann wie ein erfahrener Analyst.
Obwohl Deep Research einen vielversprechenden Fortschritt darstellt, kann es die menschliche Forschung noch nicht vollständig ersetzen – zumindest noch nicht.
Würden Sie 200 $ pro Monat für einen KI-Assistenten bezahlen, der für Sie recherchiert?
