Hvor er dyptgående research i ChatGPT? En profesjonell oversikt

I løpet av 2024–2025 gikk ChatGPT og søskenmodellene over fra å være rent konversasjonsbaserte LLM-er til å tilby ende-til-ende-løsninger. dyp forskning funksjoner: nettleserassistert gjenfinning, syntese i lang form, multimodal bevisutvinning og tett integrerte sikkerhetskontroller. Nå skal vi diskutere hva grundig forskning er og hvor vi kan få tak i den.

Hva er «dypgående research» i ChatGPT?

«Dypgående forskning» er en produktisert funksjon i ChatGPT som går utover spørsmål og svar i én runde: du gir en forskningsoppgave (for eksempel «undersøk det nyeste arbeidet på XX, oppsummer viktige metoder og gi reproduserbare sitater»), og systemet henter automatisk nettdokumenter, leser og trekker ut bevis, samler motstridende synspunkter og returnerer en strukturert, referert rapport. Funksjonen samler surfing, dokumenthenting og syntese i én flyt, slik at en bruker får en nesten menneskelig forskningsassistentopplevelse i stedet for et enkelt generert svar.

Hvorfor timingen? Data, beregning, modeller og produktetterspørsel

Tre konvergerende trender gjorde Deep Research praktisk i 2024–2025:

1. Forbedrede multimodale og resonneringsmodeller. Nyere basismodeller (o-serien, GPT-4o og senere GPT-5-familien) leverer sterkere resonnement og evne til å følge flertrinnsinstruksjoner. Dette muliggjør dypere analyse av innhentede bevis.
2. Verktøy for sikker surfing og gjenfinning. Bedre verktøygrensesnitt (sandkasser, klikkbar browsing, hentemoduler) og arkitekturmønstre som henteutvidet generering (RAG) gjorde det mulig for modeller å konsultere eksterne kilder under en økt. Resultatet: rikere, oppdaterbar kunnskap uten omskolering.
3. Produktetterspørsel etter tidsbesparende automatisering. Organisasjoner og enkeltpersoner ønsker automatiserte forskningsassistenter som produserer strukturerte, siterbare resultater på minutter i stedet for timer – noe som presser leverandører til å produktifisere forskningspipeliner som funksjoner. OpenAIs lansering av et dedikert verktøy for «dyp research» og senere lette varianter gjenspeiler denne markedstiltrekningen.

---

Hvor er dyp research i chatgpt

ChatGPT nett/app:

Deep Research er en innebygd ChatGPT agenten (et dedikert verktøy/modus) som automatisk blar gjennom, leser og syntetiserer nettsider, PDF-er, bilder og opplastede filer til en sitert forskningsrapport. Den vises i ChatGPT-grensesnittet som dyp forskning alternativet (eller via «Agentmodus» / agentvelger) og er tilgjengelig i nivåbasert form (en betalt fullversjon pluss en billigere «lettvektsvariant» rullet ut til flere brukere). Det er en innebygd alternativ i ChatGPT-komponisten — plukke «Dyptgående forskning» fra rullegardinmenyen for komponist/verktøy (eller fra «agentmodus» i nyere brukergrensesnittoppdateringer) og skriv inn forskningsspørsmålet ditt.

Plus/Team/Enterprise/Edu-abonnementer tillater 25 oppgaver per måned; Pro-brukere kan kjøre 250 oppgaver per måned; Gratisbrukere kan kjøre 5 oppgaver per måned, og vil aktivere lett sikkerhetskopieringsmodus etter å ha nådd kvotegrensen.

Raske trinn:

1. Åpne ChatGPT (chatgpt.com / chat.openai.com) og logg inn.
2. Start en ny chat og se på meldingsskriveren (der du skriver). Klikk på rullegardinmenyen modus/verktøy. Du skal se «Dyptgående forskning» (eller velg agentmodus for å få tilgang til de oppdaterte visuelle/agentfunksjonene).
3. Skriv inn spørsmålet ditt og legg (valgfritt) ved filer (PDF-er, regneark, bilder). Dyp research vil kjøre (vanligvis 5–30 minutter) og returnere en sitert rapport.

Hvis du ikke ser «+»-tegnet, må du skrive «/» (slett «») i inndataboksen før ledeteksten, og da vil du se den grundige analysen.

API-tilgang

OpenAI gjør tilby et Deep Research API. Alternativt kan du velge CometAPI , som bruker chatgpts dyptgående forsknings-API. Dette er en tredjeparts aggregert API-plattform som tilbyr API-priser til en lavere kostnad enn den offisielle plattformen. Bruk Svar endepunkt for å kalle Deep Research.

Det finnes to modeller spesialisert innen dybdeforskning fra og med 2025:

• O3-Dypforsknings-API: o3-deep-research — den kraftigere forskningsmodellen av høy kvalitet.
• O4-Mini-Dypforsknings-API: o4-mini-deep-research – en lettere og rimeligere versjon for raskere eller hyppigere spørringer.

OpenAI tar betalt for dyp forskning basert på tokenbruk (inndata- og utdatatokener), pluss verktøybruk (f.eks. nettsøk), likt andre modeller. CometAPI tilbyr priser på 20 % av den offisielle prisen. Her er detaljene:

Min anbefaling

Bruk ChatGPT dypforskning: når du vil ha en forskningsassistent uten ansvarDu skriver inn en spørring, agenten søker på nettet, syntetiserer og gir deg en rapport med sitater. Dette er ideelt for ad hoc-forskning, idégenerering eller forretningsmessig/akademisk utforskning.

Bruk API-et hvis:

• Du har en utviklerarbeidsflyt (f.eks. generere daglige forskningssammendrag, integrere med interne verktøy, automatisere forskningsprosesser).
• Du har det bra med å håndtere verktøyorkestrering: avklare spørsmål, crawle, chunking og etterbehandling av resultater.
• Du trenger mer kontroll: du kan justere spørsmål, håndtere avklaringer, koble til verktøy og integrere med dine egne systemer.

Hvordan fungerer egentlig dyp research i ChatGPT under panseret?

Kjernetekniske komponenter (pipeline-visning)

En typisk Deep Research-kjøring kjeder flere delsystemer:

1. Forståelse og dekomponering av spørringerSystemet analyserer først brukerprompten i underoppgaver (f.eks. definere omfang, finne primærkilder, trekke ut tall, syntetisere uenigheter). Eksplisitt dekomponering forbedrer sporbarheten for lange, komplekse oppgaver.

2. Henting og surfingAssistenten bruker en kombinasjon av hurtigbufrede indekser, API-er for nettsøk og en intern nettleseragent for å hente sider, PDF-er, datasett og kodebiter. Henting er ikke bare en «topp-k»-gjennomgang; det inkluderer vanligvis omrangering for autoritet og relevans, og uttrekk av kodebiter for bevis. Akademiske gjennomganger av RAG viser at dette hybride hentings- og genereringsmønsteret nå er standard for jordede utganger.

3. Dokumentinntak og lang kontekstbasert resonnementDokumenter deles opp i deler, konverteres til vektorintegrerte elementer og mates inn i resonneringsmodellen sammen med en tankekjede eller et deliberativt resonneringsforslag. Moderne forskningsmetoder utnytter lengre kontekstvinduer (og noen ganger selektiv finjustering eller kontekstuelle eksempler) for å opprettholde sammenheng på tvers av syntese fra flere kilder.

4. Beviskonsolidering og siteringModellen identifiserer påstander som krever støtte, legger ved proveniens (URL-er, siterte utdrag eller bibliografiske metadata) og fremhever usikkerheter. Produktene kan inneholde en bibliografi og innebygde sitater eller en eksporterbar rapport.

5. Sikkerhet, filtrering og kontroller av mennesker i sløyfenFør de leverer endelige resultater, kjører Deep Research-moduler sikkerhetspolicyer (filtrering av hallusinasjoner, flagging av kontroversielle påstander, legge til innholdsadvarsler) og noen ganger ruter de høyrisikooppgaver til menneskelige anmeldere eller krever brukerbekreftelse.

Hvilke algoritmer og tilnærminger er viktigst akkurat nå?

• Retrieval-Augmented Generation (RAG) – fortsatt sentralt for å forankre modellutfall i ekstern evidens. Systematiske oversikter viser at RAG fortsatt er en dominerende tilnærming for faktabasert forankring, selv om debatter om kostnader og robusthet fortsatt er i gang.
• Deliberativ / tankekjedejustering — eksplisitte interne resonneringstrinn brukt både for å forbedre nøyaktigheten og for å gjøre det mulig for modeller å referere til sikkerhetsspesifikasjoner når de svarer.
• Grafstrukturert henting (GraphRAG og varianter) — integrering av relasjonell kunnskap og flerhoppsforbindelser for å avdekke mer relevant, kontekstbevisst bevismateriale. Dette er et aktivt forskningsområde i 2024–2025.
• Agentrammeverk – små kontrollagenter som orkestrerer trinn for blaing, utvinning, verifisering og oppsummering er nå vanlige i produksjonsflyter for dyp forskning. Disse kontrollerne reduserer ende-til-ende-skjørhet.

begrensninger og sikkerhetsmessige/etiske bekymringer

Hvor pålitelige er resultatene (hallusinasjoner og feilattribusjoner)?

Selv om Deep Research forbedrer siteringsratene sammenlignet med enkle spørsmål, hallusinerer modeller fortsatt fakta og feilaktig tilskriver påstander, spesielt for spørringer med lavt signal eller når autoritative kilder er bak betalingsmurer. Produktkunngjøringer og rapportering erkjenner disse begrensningene; lettere, billigere modellvarianter øker også risikoen for kortere, mindre underbygde svar når de brukes uten forsiktighet.

Hvilke psykiske og samfunnsmessige risikoer er knyttet til bred tilgjengelighet?

OpenAI og uavhengig rapportering avslører et ikke-trivielt sett med risikoer for sosial skade. Offentlig rapportering indikerer at betydelige ukentlige interaksjoner med ChatGPT inkluderer selvmordstanker eller psykoseflagg; dette tallet har ført til gransking, rettstvister og regulatorisk oppmerksomhet. Disse hendelsene understreker at dyp forskning – spesielt når den brukes til rådgivning eller terapeutiske sammenhenger – må kombineres med sikkerhetstiltak, henvisning til menneskelige eksperter og tydelige ansvarsfraskrivelser.

Hva med skjevhet, misbruk og fiendtlig manipulasjon?

Dyp research kan manipuleres av motstandere som optimaliserer nettinnhold for villedende signaler (SEO, sockpuppet-kilder), eller av grupper som med vilje sår feilinformasjon for å påvirke syntesen. Forskning på motstanderens robuste gjenfinning, proveniensverifisering og proveniensbevisst modelltrening er derfor kritisk.

Personvern og opphavsrettsproblemer

Skraping, indeksering og oppsummering av forskning som er beskyttet av betalingsmurer eller opphavsrett reiser juridiske og etiske spørsmål. Produktteam utforsker lisensierte korpuser, tillatelser og vannmerking for å løse disse bekymringene. Forskning på grenser for rimelig bruk for automatiserte oppsummeringer pågår.

Konklusjon

Dypforskning i ChatGPT er ikke et enkelt laboratorium eller en enkelt teknikk; det er en lagdelt innsats som spenner over gjenfinning og forankring, justering gjennom resonnement, multimodal og sanntidsinteraksjon, effektiv modellutvikling og systemene/infrastrukturen som gjør disse eksperimentene mulige i stor skala. Nylige produktlanseringer (funksjonen «dypforskning» og oppgradert GPT-serie), bedriftsforskning på deliberativ justering, aktivt akademisk arbeid med RAG- og agentmodeller, og massive infrastrukturinvesteringer kartlegger sammen territoriet for hvor feltet satser akkurat nå.

For øyeblikket kan dyp forskning brukes via ChatGPT og API, hver med sine egne fordeler og ulemper.

Utviklere har tilgang O4-Mini-Dypforsknings-API og O3-Dypforsknings-API gjennom Comet API, den nyeste modellversjonen er alltid oppdatert med den offisielle nettsiden. For å begynne, utforsk modellens muligheter i lekeplass og konsulter API-veiledning for detaljerte instruksjoner. Før du får tilgang, må du sørge for at du har logget inn på CometAPI og fått API-nøkkelen. CometAPI tilby en pris som er langt lavere enn den offisielle prisen for å hjelpe deg med å integrere.

Klar til å dra? → Registrer deg for CometAPI i dag !

Hvis du vil vite flere tips, guider og nyheter om AI, følg oss på VK, X og Discord!