OpenAI introduceert Deep Research in ChatGPT , een geavanceerde agentische mogelijkheid die is ontworpen om autonoom multi-step research uit te voeren op het internet voor complexe taken. Deze nieuwe functie kan in minuten bereiken wat een menselijke onderzoeker normaal gesproken uren kost, wat het proces van informatieontdekking en -synthese aanzienlijk versnelt.
Deep Research vertegenwoordigt OpenAI’s volgende stap richting autonome AI-assistentie , waarmee ChatGPT zelfstandig grondige onderzoeken kan uitvoeren. Gebruikers geven gewoon een prompt en de AI zal systematisch zoeken, analyseren en inzichten synthetiseren van honderden online bronnen, en uitgebreide rapporten leveren die vergelijkbaar zijn met die van professionele onderzoeksanalisten.
Deze mogelijkheid wordt aangestuurd door een geoptimaliseerde versie van OpenAI’s aankomende o3-model , specifiek afgestemd op webbrowsen, data-analyse en op redeneren gebaseerde verkenning . In tegenstelling tot traditionele zoekhulpmiddelen, interpreteert Deep Research dynamisch grote hoeveelheden tekst, afbeeldingen en PDF’s, waarbij de onderzoeksstrategie in realtime wordt aangepast op basis van nieuw ontdekte informatie.
Meer dan alleen een onderzoekstool, Deep Research onderstreept OpenAI’s visie op kunstmatige algemene intelligentie (AGI) – waarbij AI niet alleen kennis ophaalt, maar een actieve rol speelt bij het creëren van nieuwe kennis . Door synthese, kritisch redeneren en adaptief leren onder de knie te krijgen , vertegenwoordigt deze technologie een cruciale stap in de richting van AGI’s vermogen om nieuw wetenschappelijk onderzoek te produceren en toekomstige innovaties aan te drijven.
Waarom Deep Research onderzoek is opgezet
Deep Research in ChatGPT is ontworpen voor individuen en professionals die intensief kenniswerk verrichten op het gebied van financiën, wetenschap, beleid en techniek – vakgebieden waar nauwkeurig, goed gedocumenteerd onderzoek essentieel is. De mogelijkheden reiken echter verder dan professionele domeinen, waardoor het net zo waardevol is voor slimme consumenten die op zoek zijn naar zeer gepersonaliseerde aanbevelingen voor grote aankopen zoals auto’s, apparaten en meubels.
Wat Deep Research onderscheidt, is de toewijding aan transparantie en verifieerbaarheid . Elke output bevat duidelijke citaten , een gestructureerde samenvatting van het redeneringsproces en directe verwijzingen naar de bronnen, wat zorgt voor verantwoording en gemakkelijke verificatie . In tegenstelling tot conventionele zoekmachines blinkt het uit in het onthullen van niche, niet-intuïtieve inzichten die anders uitgebreid handmatig browsen op meerdere websites zouden vereisen.
In de kern zoekt, evalueert en synthetiseert Deep Research autonoom informatie van het hele web . De ontwikkeling ervan is geworteld in real-world taaktraining , waarbij zowel browsergebaseerde exploratie als door Python aangestuurde analytische mogelijkheden worden benut . Het is gebouwd op dezelfde reinforcement learning-technieken die ten grondslag liggen aan OpenAI’s o1-redeneringsmodel , dat al uitzonderlijke bekwaamheid in codering, wiskunde en technische probleemoplossing heeft aangetoond .
Veel uitdagingen in de echte wereld vereisen echter contextuele diepgang en brede kennisopvraging — meer dan alleen redeneren kan bieden. Deep Research overbrugt deze kloof door logische gevolgtrekking te combineren met grootschalige informatiesynthese , waardoor het complexe, tijdrovende onderzoekstaken kan aanpakken met één query . Of het nu gaat om professionals die beslissingen met hoge inzetten beheren of om individuen die weloverwogen aankoopkeuzes maken, Deep Research herdefinieert hoe we omgaan met informatie, bespaart tijd en verbetert tegelijkertijd de nauwkeurigheid en diepgang.
Hoe deep research onderzoek te gebruiken
Om Deep Research in ChatGPT te starten, selecteert u eenvoudig de optie ‘deep research’ in de berichtcomponist en voert u uw query in. Of u nu een concurrerende analyse van streamingplatforms of een gepersonaliseerd rapport over de beste forenzenfiets nodig hebt , Deep Research is ontworpen om het web uitgebreid te verkennen en goed gedocumenteerde inzichten te leveren. U kunt ook bestanden of spreadsheets bijvoegen om extra context te bieden, zodat ChatGPT zijn onderzoek hierop kan afstemmen.
Zodra het proces begint, verschijnt er een zijbalk met een samenvatting van de genomen stappen, geraadpleegde bronnen en belangrijkste bevindingen in realtime. Deep Research werkt autonoom en heeft 5 tot 30 minuten nodig om informatie van het hele web grondig te analyseren. Gedurende deze tijd bent u vrij om even weg te stappen of u te richten op andere taken. U ontvangt een melding zodra het onderzoek is voltooid.
De uiteindelijke output wordt gepresenteerd als een gedetailleerd rapport binnen de chat , met goed geciteerde, gestructureerde inzichten . In de komende weken zal OpenAI deze rapporten verbeteren met ingebedde afbeeldingen, datavisualisaties en analytische outputs , wat de helderheid en het contextuele begrip verder zal verrijken.
Terwijl GPT-4o is geoptimaliseerd voor realtime, multimodale conversaties , is Deep Research speciaal gebouwd voor complexe, domeinspecifieke vragen die grondige verkenning, op citaten gebaseerde conclusies en gestructureerde rapportage vereisen . Voor snelle antwoorden biedt GPT-4o onmiddellijke reacties , maar voor diepgaand onderzoek en verifieerbare inzichten zorgt Deep Research voor nauwkeurigheid, betrouwbaarheid en bruikbaarheid, waarbij AI-gegenereerde bevindingen worden omgezet in bruikbare werkproducten.
Hoe het werkt
Deep Research is gebaseerd op end-to-end reinforcement learning , getraind om complexe browse- en redeneertaken uit te voeren in een breed scala aan domeinen. Door deze rigoureuze training heeft het de vaardigheid ontwikkeld om strategisch te plannen en multi-step research processen uit te voeren, waarbij de aanpak dynamisch wordt aangepast op basis van realtime bevindingen. Als er nieuwe inzichten ontstaan tijdens de zoektocht, kan Deep Research teruggaan, zijn queries verfijnen en indien nodig bijsturen, wat de aanpassingsvermogen van een deskundige onderzoeker weerspiegelt.
Naast webgebaseerd onderzoek verwerkt Deep Research ook door gebruikers geüploade bestanden , waarbij belangrijke inzichten uit documenten, spreadsheets en datasets worden gehaald. Het kan grafieken plotten en verfijnen met behulp van de ingebouwde Python-tool , waarmee interactieve datavisualisaties worden gegenereerd die het begrip verbeteren. Daarnaast integreert het zowel door AI gegenereerde grafieken als afbeeldingen van online bronnen rechtstreeks in de antwoorden, wat een rijkere, meer gecontextualiseerde output oplevert.
Een bepalend kenmerk van Deep Research is het gedetailleerde citatiesysteem : het kan verwijzen naar specifieke zinnen of passages uit de bronnen, wat transparantie en verifieerbaarheid garandeert . Dankzij deze geavanceerde trainingsmethodologie bereikt het model state-of-the-art prestaties op meerdere openbare evaluaties die zijn ontworpen om het vermogen van AI te meten om echte probleemoplossing aan te pakken.