OpenAI har introdusert ChatGPT Deep Research, et nytt verktøy som lover å fungere som en AI-analytiker – gjennomsøker internett, sjekker kilder og forbereder strukturerte svar. Men er dette virkelig fremtiden for utforskning eller bare et annet AI-triks med sporadiske hallusinasjoner?
OpenAI akselererer tilsynelatende utviklingen av en ny generasjon agenter – AI-verktøy som ikke bare svarer på spørsmål, men uavhengig undersøke, analysere data og presentere resultater. Det siste tilskuddet til familien av disse verktøyene er dyp forskning, en funksjon som for øyeblikket er eksklusiv for ChatGPT Pro-abonnenter.
I stedet for bare å gi brukeren et raskt svar, designer Deep Research en forskningsprosess i flere trinn. I sidefeltet viser han de viktigste trinnene i analysen, siterer kilder og retter sine egne feil der det er nødvendig. Målet er å gi mer pålitelige og støttede svar, lik hva en menneskelig forsker ville gjort.
Hvordan fungerer det? (Og hvorfor det tar opptil 30 minutter!)
Deep Research lar brukere også laste opp tekstbaserte spørsmål PDF-filer, bilder eller Excel-regneark, som gir AI ekstra kontekst for forskning. Deretter systemet utfører flere sekvensielle trinn med datasøk og analyse, som kan vare fra 5 til 30 minutter, avhengig av kompleksiteten til emnet.
Nøkkelfunksjonene til Deep Research inkluderer:
- Informasjonssøk på flere nivåer – AI gir ikke svar umiddelbart, men samler og verifiserer gradvis data fra ulike kilder.
- Automatisk korrigering av feil veier – hvis systemet er fanget i feil resonnement, kan det korrigere metodikken og kontrollere dataene på nytt.
- Åpenhet i forskningsprosessen – brukere kan se i sidefeltet hvilke kilder AI-en brukte og hvordan den kom til sine konklusjoner.
Alt dette høres lovende ut, men OpenAI advarer om at systemet fortsatt ikke perfekt. Deep Research kan noen ganger hallusinerer, feilvurderer kilders troverdighet eller gir svar med lav grad av tillit. Dette betyr at brukere fortsatt må kritisk vurdere og verifisere data.
Hvordan er Deep Research sammenlignet med konkurrentene?
Også andre teknologiselskaper utvikler lignende konsepter. Google lanserer Project Mariner i desember 2024, en AI-forskningsprototype, men ennå ikke tilgjengelig for publikum. Mens Google fortsatt er i den eksperimentelle fasen, har OpenAI allerede tilbudt Deep Research til betalende brukere.
En sammenligning av nøkkelfunksjoner viser noen interessante forskjeller:
| Funksjon | OpenAI Deep Research | Google Project Mariner |
|---|---|---|
| tilgjengelighet | Tilgjengelig for Pro-brukere | Fortsatt i testfasen |
| Hastighet | 5–30 minutter å svare | Ingen data |
| Kilder | Viser sitater og metoder | Ukjent |
| Dataintegrasjon | Støtter PDF-er, bilder, tabeller | Ikke kjent |
| Nøyaktighet | 26,6 % på referansetest | Ikke kjent |
OpenAI ser ut til å ha en fordel fordi den tilbyr fungerende produkt, men spørsmålet gjenstår hvor pålitelig og nyttig slik AI-forskning er i praksis.
Hvor mye koster det og hvem kan bruke det?
For øyeblikket er Deep Research eksklusivt tilgjengelig for abonnenter ChatGPT Prosom betaler 20 $ per måned, men med en betydelig begrensning 100 forespørsler per måned. OpenAI planlegger også å rulle ut tilgang for Plus-, Team- og Enterprise-abonnenter, og lover bedre ytelse og hastighet i fremtiden.
Hovedbegrensningen er fortsatt høy beregningsmessig kompleksitet, ettersom Deep Research bruker betydelig mer dataressurser enn den klassiske versjonen av ChatGPT. Derfor tilbyr OpenAI foreløpig kun et begrenset antall spørringer og lover optimaliseringer for lavere kostnader i fremtiden.
Erstatter Deep Research virkelig menneskelige analytikere?
Deep Research er utvilsomt et viktig skritt mot AI-forskere, men i praksis er det fortsatt det brukes mer som et hjelpemiddel for analytikere, ikke som deres erstatning.
Dens viktigste fordeler er:
- Strukturert og flertrinns forskningsprosess, som gir bedre svar enn et klassisk generativt AI-verktøy.
- Henter kilder, som øker åpenheten og gir mulighet for verifisering av informasjon.
- Tilpasning basert på nye data, da AI kan korrigere analysen hvis den møter motstridende informasjon.
Det har imidlertid også åpenbare begrensninger:
- AI kan feiltolke data eller hallusinere, noe som betyr at svarene ikke alltid er pålitelige.
- Hastighet er ikke sammenlignbar med klassisk ChatGPT, da undersøkelsene tar mellom 5 og 30 minutter.
- Menneskelig tilsyn er fortsatt nødvendig, siden AI ikke kan skille alle kilder like godt som en erfaren analytiker.
Selv om Deep Research er et lovende skritt fremover, kan det ennå ikke helt erstatte menneskelig forskning – i hvert fall ikke ennå.
Ville du betalt 200 $ per måned for at en AI-assistent skal undersøke for deg?
