OpenAI präsentiert Deep Research für beschleunigte Online-Recherche

Mit "Deep Research" will OpenAI komplexe Online-Recherchen beschleunigen

OpenAI hat mit "Deep Research" eine neue Funktion für ChatGPT vorgestellt, die komplexe Rechercheaufgaben deutlich beschleunigen soll. Das Tool, das zunächst Pro-Nutzern zur Verfügung steht, verspricht, stundenlange Online-Recherche auf wenige Minuten zu komprimieren. Die neue Agentenfunktion baut auf den neuesten o3-Modellen von OpenAI auf und nutzt verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning), um anspruchsvolle Recherche- und Analyseaufgaben zu bewältigen. Laut OpenAI wurde das System mit einer Vielzahl komplexer Browsing- und Argumentationsherausforderungen trainiert, um große Mengen an Online-Informationen effizient zu sichten und zu synthetisieren.

Der Agent kann selbstständig im Internet recherchieren und komplexe Aufgaben in verschiedenen Bereichen wie Finanzen, Wissenschaft und Technologie bearbeiten. Das Ergebnis sind detaillierte Berichte mit Quellenangaben, die laut OpenAI der Qualität professioneller Research-Analysten entsprechen. Die Recherchen dauern typischerweise zwischen 5 und 30 Minuten, wobei das System besonders gut abschneidet, wenn es um die Suche nach Nischeninformationen geht, die über mehrere Websites verteilt sind. Die Ergebnisse werden in Form eines Chat-basierten Berichts präsentiert. In den kommenden Wochen sollen eingebettete Bilder, Datenvisualisierungen und andere analytische Elemente hinzugefügt werden.

OpenAI räumt ein, dass das System nach wie vor Halluzinationen erzeugen und falsche Schlussfolgerungen präsentieren kann. Das Unternehmen behauptet jedoch, dass diese im Vergleich zu früheren Modellen seltener auftreten, ohne jedoch konkrete Zahlen zu nennen. OpenAI-Mitgründer Greg Brockman beschreibt "Deep Research" als einen "extrem einfachen Agenten" - ein o3-Modell, das in der Lage ist, im Web zu browsen und Python-Code auszuführen. Die Mitarbeiter des Unternehmens nutzen das Tool intern häufig, insbesondere für E-Commerce-Recherchen, wo es laut Brockman "viel besser" abschneidet als herkömmliche Methoden. Damit positioniert sich das Tool als potenzieller Konkurrent zu Googles eigener Deep-Research-Funktion und natürlich zur Google-Suche.

Signifikante Verbesserungen in Benchmarks

In der "Humanity's Last Exam Evaluation", die das KI-Expertenwissen in verschiedenen Fächern auf Expertenniveau testet, erreichte "Deep Research" eine Genauigkeit von 26,6 % - deutlich höher als frühere Modelle wie GPT-4o mit 3,3 % und o3-mini-high mit rund 13 %. Im Vergleich zum o1-Modell zeigte das System die größten Fortschritte in Chemie, Geisteswissenschaften, Sozialwissenschaften und Mathematik, so OpenAI. Im GAIA-Benchmark, der KI-Systeme anhand von 466 realen Aufgaben, einschließlich Argumentation und multimodaler Verarbeitung, bewertet, erzielte "Deep Research" 72,57 % und übertraf damit den bisherigen Rekord von 63,64 %.

Die Erfolgsquote des Systems korreliert stärker mit dem wirtschaftlichen Wert einer Aufgabe als mit der Zeit, die ein Mensch für die Erledigung benötigen würde. Bei Aufgaben mit geringem wirtschaftlichen Wert erreicht "Deep Research" eine Erfolgsquote von fast 20 %, während sie bei Aufgaben mit hohem Wert auf rund 9 % sinkt. Betrachtet man die Bearbeitungszeit, so erledigt das System kürzere Aufgaben (1-3 Stunden) mit über 20 % Erfolg, während längere Aufgaben (4+ Stunden) konstant bei 13-14 % liegen. Laut OpenAI deutet dieses Muster darauf hin, dass KI-Systeme vor anderen Herausforderungen stehen als Menschen. "Die Dinge, die Modelle schwierig finden, sind anders als die, die Menschen zeitaufwendig finden", schreibt OpenAI. OpenAI-CEO Sam Altman schätzt, dass "Deep Research" "einen einstelligen Prozentsatz aller wirtschaftlich wertvollen Aufgaben der Welt" bewältigen kann - ein Meilenstein, den er als "unglaublich" bezeichnet.

"Deep Research" ist günstiger als ein Mensch, aber teuer für OpenAI

Die Funktion erfordert derzeit ein ChatGPT Pro-Abonnement für 200 US-Dollar pro Monat, das bis zu 100 Deep-Research-Anfragen über die Webversion beinhaltet. OpenAI begründet diese Einschränkungen mit hohen Rechenkosten, arbeitet aber an einer schnelleren und kostengünstigeren Version, die ein kleineres Modell verwenden wird. Das Unternehmen plant, den Zugang in etwa einem Monat auf Plus- und Team-Nutzer auszuweiten, zusammen mit der Unterstützung für Mobil- und Desktop-Anwendungen. Die aktuelle Version wird laut Altman etwa 10 Rechercheaufgaben pro Monat im Plus-Tier und "eine sehr geringe Anzahl" im kostenlosen Tier haben. Nutzer in der EU, Großbritannien und der Schweiz haben vorerst keinen Zugriff auf den Service.

Bibliography: https://openai.com/index/introducing-deep-research/ https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-02-03/openai-releases-ai-agent-aimed-at-speeding-up-online-research https://techcrunch.com/2025/02/02/openai-unveils-a-new-chatgpt-agent-for-deep-research/ https://www.financialexpress.com/life/technology-openai-unveils-new-ai-agent-for-deep-complex-research-with-chatgpt-3735987/ https://www.nytimes.com/2025/02/02/technology/openai-deep-research-tool.html https://www.livemint.com/technology/tech-news/chatgpt-gets-deep-research-mode-as-openai-doubles-down-on-ai-agents-how-to-use-11738545390141.html https://topmostads.com/deep-research-by-openai/ https://www.analyticsvidhya.com/blog/2025/02/openai-deep-research/ https://www.coinspeaker.com/openai-launches-deep-research-advancing-ai-driven-research-tasks/ https://uk.finance.yahoo.com/news/openai-announces-deep-research-tool-022502304.html