OpenAI-sjef innrømmer: ChatGPT ble dårligere - og det var et bevisst valg

Følelsen av at ChatGPT ikke lenger svarer like godt som før, er ikke innbilning. På et utvikler-townhall i januar innrømmet OpenAI-sjef Sam Altman at selskapet rett og slett rotet det til med språkevnene i GPT-5.2.

"Jeg tror vi rett og slett rotet det til", sa Altman ifølge Futurism. Han forklarte videre at ressurser er en begrenset størrelse, også hos verdens mest verdifulle AI-selskap:

"Vi bestemte oss, og jeg tror med god grunn, for å legge det meste av innsatsen i 5.2 på å gjøre den superkraftig på intelligens, resonnering, koding og ingeniørarbeid. Vi har begrenset kapasitet, og noen ganger fokuserer vi på én ting og forsømmer en annen."

Det er altså ikke en teknisk feil som gjør at chatboten virker mindre kreativ. Det er et strategisk valg om hvor OpenAI vil vinne benchmarks, og skriveevnene falt utenfor prioriteringslisten.

Selskapene vil ha kortere svar

Samtidig som brukerne klager, jobber selskapene som betaler AI-regningen med å kutte lengden på svarene fra motsatt kant. Det amerikanske teknologinettstedet 404 Media avdekket forrige uke at bedrifter bruker et verktøy som får AI-modeller til å snakke som hulemenn for å holde token-forbruket nede.

Verktøyet heter Caveman og er utviklet av den nederlandske utvikleren Julius Brussee. Ifølge prosjektets GitHub-side kutter tillegget i gjennomsnitt 65 prosent av output-tokens ved å tvinge modeller som Claude Code, Codex, Gemini og Copilot til å svare i telegramstil.

Poenget er at hvert eneste ord et AI-selskap genererer, koster penger i strøm og regnekraft. Når Uber, Walmart og andre storkunder oppdager at regningen løper løpsk, blir kortere svar en direkte kostnadsbesparelse. Caveman har passert 85.000 stjerner på GitHub siden lanseringen tidligere i år.

Kortere svar kan faktisk være smartere

Den overraskende bonusen er at kutting av ordgytelsen ikke bare sparer penger. Det kan gi bedre svar.

En studie publisert på arXiv i mars viste at store språkmodeller ofte introduserer feil gjennom overforklaring. Forskeren MD Azizul Hakim testet 31 modeller på 1.485 problemer og fant at større modeller presterte dårligere enn mindre modeller på 7,7 prosent av oppgavene, til tross for at de har 10 til 100 ganger flere parametere.

Da modellene ble tvunget til å gi korte svar, økte nøyaktigheten med 26 prosentpoeng. På matematikk- og vitenskapsoppgaver snudde forholdet seg helt: de store modellene gikk fra å tape til å slå de små med opptil 15,9 prosentpoeng.

Med andre ord: mye av det brukerne opplever som forsiktige, oppblåste og lite hjelpsomme svar, er nettopp den ordrikdommen som får de store modellene til å snuble.

Hva du kan gjøre

For vanlige nordmenn som bruker ChatGPT daglig, er budskapet enkelt. Hvis svarene virker vasne og overforsiktige, kan det hjelpe å be modellen eksplisitt om å være kortfattet og hoppe over forbehold. Det er samme knep som utviklerne bruker med Caveman, bare i miniatyr.

Altman lovte for øvrig bedring på lengre sikt. "Vi vil gjøre framtidige versjoner av GPT-5.x forhåpentligvis mye bedre på skriving enn 4.5 var", sa OpenAI-sjefen. Foreløpig er det bare et løfte.