ChatGPT eller Perplexity til research? Kilderne kræver stadig kontrol

Til hurtig kortlægning af mulige kilder er Perplexitys Pro Search et godt udgangspunkt: funktionen foretager flere websøgninger og viser direkte links i svaret. Til en undersøgelse med udvalgte websites, egne filer og en plan, der kan redigeres før start, passer ChatGPTs Deep Research bedre. I begge tilfælde skal centrale påstande kontrolleres på de sider, der henvises til.

Det bedste valg til dokumenteret research afgøres derfor ikke af antallet af links. En brugbar besvarelse skal finde relevante primærkilder, dække hele spørgsmålet og knytte hver afgørende påstand til et præcist belæg. En kort besvarelse, hvor dette kan efterprøves, kan være mere værd end en lang rapport med mange henvisninger.

Kildevalg: indholdsfokus eller bestemte domæner

Pro Search lader brugeren afgrænse søgningen efter indholdstype, eksempelvis web, akademisk materiale, finans eller egne filer. Det hjælper, når man endnu ikke ved, hvilke institutioner, publikationer eller dokumenter der er relevante. De direkte links gør det muligt at gå fra et foreløbigt svar til mulige originalkilder uden først at bede om en særskilt kildeliste.

Et indholdsfokus er dog ikke det samme som en liste over tilladte domæner. I Deep Research kan man begrænse websøgningen til angivne websites eller prioritere dem og samtidig tillade søgning på resten af nettet. Den forskel betyder noget, hvis en opgave kun må bygge på bestemte myndigheder eller en afgrænset gruppe publikationer. En stram domæneliste kan omvendt udelukke en vigtig originalkilde, så afgrænsningen skal passe til spørgsmålet.

Kildevalget handler også om afstand til originalen. Hvis et svar gengiver tal fra en offentlig rapport, er rapporten stærkere belæg end en artikel, der omtaler den. Når opgaven derimod spørger, hvordan en beslutning blev modtaget, kan uafhængig omtale være en nødvendig del af svaret. Begge værktøjer kan finde kandidater; det er den konkrete påstand, der afgør, hvilken type kilde der er bedst.

Planstyring ved længere undersøgelser

Deep Research foreslår en researchplan, som brugeren kan gennemgå og ændre, før undersøgelsen begynder. Under kørslen kan man følge arbejdet, afbryde det og justere fokus eller kilder. Rapporten indeholder kildehenvisninger, en oversigt over anvendte kilder og en historik over forløbet. Det giver særligt mening, når flere underspørgsmål skal holdes adskilt, eller når kildernes afgrænsning er en del af opgaven.

Perplexity har også en længere undersøgelsestilstand. I Research mode søger systemet iterativt, læser dokumenter, tilpasser undersøgelsen og leverer en rapport, der kan eksporteres. Et rimeligt valg afhænger derfor af, hvilken Perplexity-tilstand der skal bruges: Pro Search til hurtig kildesøgning eller Research mode til en mere omfattende rapport. Deep Research er det tydeligere valg, når man vil godkende og ændre en foreslået plan før arbejdet.

En plan er kun nyttig, hvis den afspejler hele spørgsmålet. Man kan eksempelvis skelne mellem regler, undtagelser og praktiske virkninger i opgaveformuleringen, så en rapport ikke behandler dem som samme påstand. Når arbejdet er færdigt, viser kildelisten, hvilke dokumenter der faktisk indgik; den viser ikke i sig selv, om alle relevante passager blev fundet.

Filer kræver særskilt dækningskontrol

Begge tjenester kan inddrage uploadede filer, men adgang til en fil er ikke en garanti for fuld gennemgang. Perplexitys vejledning om filupload oplyser, at korte filer kan analyseres i deres helhed, mens systemet ved lange filer udtrækker de dele, det vurderer som vigtigst for spørgsmålet. Det er en reel begrænsning, hvis formålet er at finde samtlige undtagelser, ændringer eller forbehold.

Ved arbejde med et langt dokument bør resultatet derfor vurderes mod dokumentets struktur: Hvilke afsnit er behandlet, og hvor står belægget for hver vigtig konklusion? Side- eller afsnitshenvisninger gør den kontrol mulig. Er materialet opdelt i bilag, bør man også kunne se, hvilke bilag der bidrager til svaret. Den samme kontrol er relevant for en rapport fra Deep Research, selv når sammenfatningen virker dækkende.

Når et link ser rigtigt ud

I Tow Centers test fra 2025 gav de undersøgte AI-søgeværktøjer forkerte svar på over 60 procent af forespørgslerne; Perplexitys standardversion svarede forkert på 37 procent. Opgaven var at finde den oprindelige nyhedsartikel ud fra et uddrag og angive den rette artikel, udgiver og URL. Testen omfattede blandt andet ChatGPT Search, Perplexity og Perplexity Pro, men målte ikke ChatGPT Deep Research som særskilt funktion.

Resultatet viser, hvorfor en kildehenvisning skal vurderes som mere end et klikbart link. Et link kan være dødt, føre til en kopi i stedet for originalen eller åbne en side, der kun omtaler emnet. Selv den rette side kan støtte en snævrere påstand end den, AI-svaret fremsætter. Særligt det sidste kræver, at man finder den passage, som faktisk bærer formuleringen.

Et belæg bør også passe til påstandens tid og rækkevidde. En ældre beskrivelse kan være korrekt for sin periode og samtidig uegnet som dokumentation for en gældende regel eller en nuværende produktfunktion. For sammenligningen mellem værktøjerne er det derfor mere oplysende at tælle brugbare belæg end blot at tælle henvisninger.

Prøv den samme opgave og mål det, der kan efterprøves

En reproducerbar sammenligning kan tage udgangspunkt i én afgrænset dansk researchopgave. Et tænkt eksempel er at undersøge krav, undtagelser og seneste ændring i en offentlig ordning ved hjælp af myndighedssider, en relevant PDF og uafhængig omtale. Fastlæg underspørgsmålene og de forventede typer primærkilder, før værktøjerne giver deres svar. Så bliver det muligt at måle dækning uden at tilpasse facit til den mest overbevisende rapport.

1. Brug samme spørgsmål og samme fil i de tilstande, du overvejer. Gem formuleringen, valgte indstillinger og de endelige svar. Hvis den ene tjeneste tillader en domæneafgrænsning, som den anden ikke tilbyder på samme måde, registreres forskellen som et resultat af sammenligningen.
2. Marker hver central påstand og åbn dens henvisning. Registrer særskilt, om linket virker, om det fører til en primærkilde, og om den angivne side indeholder et præcist belæg. En sekundær omtale kan være nyttig, men skal ikke tælles som original dokumentation for en rapports egne tal.
3. Sammenhold svarene med listen over underspørgsmål. Tæl et punkt som dækket, når svaret både behandler det og giver et brugbart belæg. Notér manglende undtagelser og forbehold, fordi de kan ændre betydningen af en ellers korrekt hovedregel.
4. Optæl til sidst døde links, centrale påstande uden belæg og påstande, der måtte omskrives efter kontrol. Registrer også den tid, det tog at finde de rigtige sider. Det viser, hvor meget arbejde der ligger mellem et genereret svar og et svar, som kan bruges videre.

Den mest brugbare tjeneste er den, der på din type opgave giver flest dækkede og dokumenterede påstande med en rimelig kontrolindsats. Til den første kortlægning kan Pro Search være det hurtigste udgangspunkt; ved faste kildegrænser og behov for en redigerbar plan har Deep Research en klarere arbejdsgang. Hvis opgaven kræver en længere rapport fra Perplexity, bør Research mode indgå i prøven på samme vilkår.

Læs også:

• ChatGPT, Claude eller Gemini til 20 dollar? Pakken afgør valget
• Crowdfunding eller business angel? Publikum og kontrol følger pengene
• Tech-ETF eller enkeltaktier? 143 selskaber kan stadig være koncentreret