De av oss som har brukt ChatGPT siden dag én og bruker det i alle mulige scenarier har ivrig ventet på den nye versjonen av GPT-5. Den ble hyllet i AI-kretser som et virkelig gjennombrudd – nesten et «Oppenheimer-øyeblikk» innen kunstig intelligens. Men førsteinntrykket? Ganske bittert. En stor skuffelse for GPT-5!
Stor skuffelse over GPT-5! GPT-5 skal visstnok være et skritt mot den hellige gral – kunstig generell intelligens (AGI). OpenAI hevder at modellen nå er «smart nok» til å velge hvordan den skal løse en oppgave på egenhånd. Dermed bestemmer den «modellen» for operasjonen for en gitt oppgave. I teorien flott, men i praksis ... Hvis det var en gratisversjon eller den for 20 euro per måned, ville vi fortsatt forstått. Men med et profesjonelt abonnement for 200 euro, der erfarne brukere er samlet, åpner en slik tilnærming for flere problemer enn løsninger.
Nå bestemmer ChatGPT i alle betalte pakker hvilken «interne» modell som skal brukes. Problemet? For spesifikke oppgaver, som vi fagfolk har laget skikk GPT velger ofte feil kombinasjon. Resultat: svarene er et par trinn dårligere enn før.
Tapt valg – Den store skuffelsen med GPT-5
Tidligere visste vi nøyaktig hvilken modell som var best egnet for en bestemt type oppgave. GPT-4.5-forskning For slovensk korrekturlesing? Ideelt. GPT-4o for bildegenerering? Utmerket. GPT-5 bruker en mindre kraftig modell for enklere spørsmål, og for mer krevende spørsmål bytter den til en mer avansert modell (f.eks. o3) etter eget skjønn. Brukeren har ingen innsikt – eller kontroll.
I redaksjonelle miljøer der skikk GPT-er var en del av vår daglige arbeidsflyt, vi byttet noen ganger modeller flere ganger i samme samtale for å få det optimale resultatet. Nå er den luksusen borte. Derfor er GPT-5 en stor skuffelse!
Er dette fremskritt eller bare serveroptimalisering?
Etter noen timers bruk er følelsen klar: GPT-5 er mer en serverressursoptimalisering enn en ny, revolusjonerende intelligens. OpenAI ønsket tydeligvis å forhindre at brukere unødvendig kjørte de dyreste modellene for trivielle oppgaver. Logisk fra et forretningsperspektiv, mindre logisk for oss som betaler hundre ganger mer for et abonnement enn en typisk bruker.
Sannheten er at API-tilgang til de gamle modellene fortsatt finnes, men de har forsvunnet fra den offentlige applikasjonen. Og det er problemet. Når ChatGPT bestemmer seg for hvilken modell de skal bruke, velger de ofte en mindre passende versjon enn det noen som vet nøyaktig hva de gjør ville ha valgt.
Bruk av GPT-5 i sin nåværende form vil sannsynligvis føre til høyere serverbelastning, ettersom brukere – spesielt profesjonelle – må bruke betydelig flere ledetekster enn før for å få resultater av samme kvalitet. Siden vi ikke lenger har muligheten til å velge den optimale modellen for en bestemt oppgave, blir arbeidet en sekvens av korrigeringer, tilleggsinstruksjoner og nye forsøk. Ironisk nok betyr dette mer CPU-bruk, flere serverkall og dermed mer infrastrukturbelastning – det stikk motsatte av målet som denne «forenklede» tilnærmingen ble introdusert for.
Skriving i midten, men kvaliteten er ikke lenger konsistent
De fleste brukere ChatGPT brukes til skriving, forskning og dokumentforberedelse. Men kvalitet på spesifikke språk som slovensk var ikke alltid en selvfølge – og nå er det enda mindre. Tidligere var den typiske arbeidsflyten tydelig: utkast → stilistisk oppgradering med skikk modell → faktasjekk med en faktasjekker → korrekturlesing. Hvert trinn med modellen som var best for denne oppgaven.
Nå må vi spørsmål forklarer hvordan modellen skal oppføre seg for å velge riktig «interne» arkitektur. Dette er ikke optimalisering – dette er tilleggsarbeid.
GPT-5 som koordinator, ikke trollmann
Etter tre timers bruk fungerer GPT-5 mer som et koordineringssenter for eksisterende modeller enn en ny, enhetlig intelligens. Jeg sier ikke at den ikke er virkelig bedre på visse oppgaver. Det er den. Men hovedoppgaven er å optimalisere serverressurser – og disiplinere «dumme» brukere som kjørte den dyreste modellen for en pannekakeoppskrift.
Dette er umiddelbart tydelig når man genererer bilder: GPT-5 er ofte avhengig av o3, som er verre enn GPT-4o i denne forbindelse. Resultatet? Bildene er mindre overbevisende med mindre du bytter modell manuelt – noe du ikke lenger kan gjøre nå.
Konklusjon: Avanserte brukere er ikke imponert
For den gjennomsnittlige brukeren er GPT-5 sannsynligvis magisk. For en profesjonell føles det som om noen tok fra dem verktøykassen og bare ga dem en hovednøkkel. Det fungerer ... men tregere, mindre nøyaktig og med flere omveier.
Eller, som en mangeårig bruker oppsummerte det:
«Dette er ikke fremskritt. Dette er serveroptimalisering forkledd som innovasjon.»
