Hvordan måler DeepSeek sig som et PR-værktøj?

Den 20. januar 2025 offentliggjorde et kinesisk firma kaldet DeepSeek en ny AI-model for offentligheden. Modellen er gratis, og ifølge mange brugere, journalister og publikationer er det en værdig rival til ChatGPT. Men hvordan måler det sig, når det kommer til offentlighedsarbejde (PR)?

DeepSeek-forstyrrelse

Før jeg går i detaljer om, hvordan DeepSeek fungerer i forhold til specifikke PR-opgaver, synes jeg, det er værd at se på den korte historie omværktøjet. I disse første to uger siden DeepSeek’s debut har AI-appen overhalet ChatGPT på Apple’s app-store, til stor overraskelse for AI-udviklere og investorer overalt. Det har også skabt sin egen række store kontroverser.
Mange brugere har fundet DeepSeek til at være hurtigere og mere omfattende end ChatGPT, selv om det angiveligt er trænet til en langt lavere omkostning. Snowflake’s CEO har kaldt appen en stærk konkurrent til OpenAI, mens journalister har bemærket dens hurtige, lavomkostnings-træningsproces og beslutningen om at frigive det som open-source.
Trods sin succes er DeepSeek stadig i sine første dage og har stået over for betydelige kontroverser. OpenAI har beskyldt DeepSeek for at plagiere ChatGPT, hvilket peger på dets slående lignende brugergrænseflade. Nogle eksperter har også rejst tvivl om dets påstande om lavomkostnings-træning, og spørger, om virksomhedens rapporterede effektiviteter er så betydelige, som de bliver præsenteret.
Sikkerhedsproblemer har føjet sig til skærmydslerne. En seneste data-læk afslørede over en million poster, hvilket fik flere regeringer til at forbyde brugen af DeepSeek’s AI til føderale ansatte. Givet de voksende bekymringer over privatliv og datasikkerhed, spekulerer nogen på, at DeepSeek kunne stå over for begrænsninger lignende dem, der er pålagt TikTok.

Er DeepSeek bedre til PR end ChatGPT?

Imens forbliver PR-fagfolk entusiastiske over for DeepSeek. Jeg har set mange positive kommentarer på LinkedIn fra personer, der aktivt bruger DeepSeek og er imponerede over dets muligheder – især når det er gratis. Så jeg besluttede at tage et kig. Da jeg satte mig til at teste DeepSeek sammen med ChatGPT, ønskede jeg at sammenligne de to apps efter kategorier som:

• Tid
• Præcision
• Relevans af resultater
• Tilgængelighed af service
• Forståelse af PR-termer og opgaver
• Evne til at følge instruktioner

Med disse kriterier i mente testede jeg begge modeller på historie-idé, pitch-skrivning, forskning og krisekommunikation. Fordi PR afhænger stærkt af opdateret information og de seneste nyheder, sammenligner jeg DeepSeek med $20-pr-måned-versionen af ChatGPT, som giver adgang til internettet. Men da DeepSeek stadig arbejder med tidlige vækst-smerter, kunne jeg ikke teste mange kategorier til min tilfredshed, da dens server næsten konstant var for travlt til at håndtere nye anmodninger.
Lad os gå igennem de mest almindelige PR-opgaver én ad gangen.

Historie-idé – ChatGPT vinder knap

Offentlighedsarbejdere har regelmæssigt brug for at generere nye idéer til at pitch på vegne af deres kunder. Som regel er ChatGPT’s idéer alt for generiske og evige til at tilfredsstille rettidige PR-behov. Jeg antog, at sagen ville være den samme med DeepSeek.
Det tog mig lidt tid at få noget brugbart fra DeepSeek. For nuværende fungerer modellen omkring 10 procent af tiden, overvejende på grund af tidlige ubalancer og ustabilitet forårsaget af distribuerede nægt-af-tjeneste-cyberangreb og den enorme mængde nye brugere. Hvis disse problemer løses, kan dets pålidelighed forbedres. Men for nuværende er DeepSeek sjældent tilgængelig, hvilket gør det svært at bruge til idé.
Jeg bemærkede, at DeepSeek undertiden udfører internetsøgninger på kinesisk, hvilket kan påvirke dets resultater. Da jeg spurgte ChatGPT om en af mine kunder og anmodede om brancherelaterede idéer, leverede det en rigdom af relevant information, komplet med kilder. I modsætning hertil kæmpede DeepSeek med anmodningen – det forvekslede min kunde med et andet firma og returnerede overvejende kinesisk-sprogede kilder.
Så hvis du vil have DeepSeek til at komme op med idéer til historier baseret på din kundes virksomhedsprofil, kan du ikke antage, at DeepSeek selv vil finde ud af det. I stedet skal du sandsynligvis indsætte en virksomhedsprofil eller, hvis serveren fungerer korrekt, kan du måske tilføje en webside-link.
Jeg fik til sidst DeepSeek til at fungere korrekt og henvise til amerikanske kilder. Dets idéer var opdaterede, men meget generiske, endda mere end ChatGPT’s. For eksempel, mens DeepSeek foreslog “Virkningen af nye statslige privatlivslove i USA” som et potentiale pitch-emne for en data-privat-kunde, foreslog ChatGPT “Udfordringerne ved at holde virksomheder ansvarlige for data-brud”. Da ordet “virkning” kan være både positiv eller negativ, ser jeg den anden overskrift som mere klar og interessant.
Men jeg ville sige, at de fleste af de andre idéer, DeepSeek foreslog, var meget lig dem, ChatGPT fremførte. Ingen var særligt nye eller spændende. Det er tydeligt, at idé skal overlades til mennesker for en overskuelig fremtid.

Pitch-skrivning – ChatGPT vinder knap

Når det kommer til at skrive en pitch – hvilket er en e-mail, der foreslår et interview eller anmoder om en mulighed for en gæsteartikel – fungerede begge platforme rimeligt godt.
Min personlige version af ChatGPT, som jeg har trænet på, hvordan jeg ønsker pitches stil og frase, gjorde et anstændigt arbejde med at skrive en pitch på emnet, jeg foreslog. Selv da jeg har brugt den generiske gratis version af ChatGPT, gør det som regel et okay job, selv om det afhænger lidt for meget af jargon og pitches er ofte for lange.
DeepSeek, på den anden side, skabte en meget lang og detaljeret pitch, hvilket ikke er optimalt. Da jeg bad det om at forkorte pitch, gjorde det det, men det inkluderede for meget punctuation. Der var tilfældige streger, parenteser, skråstreg og ligegyldigt tegn. Jeg bemærkede også en masse unødvendig formatering, som fed tekst og kursiv. Desuden lød DeepSeek-pitches unaturlige og stivede. Det er dog et almindeligt problem med AI-værktøjer generelt.
Selv om jeg mener, at ChatGPT vandt i denne kategori, har DeepSeek potentiale til at forbedre sig med bedre prompt-teknik og yderligere forfinelse af dets sprog-genereringsmuligheder.

Forskning – ChatGPT vinder

ChatGPT er den klare leder i forskningsmuligheder, og giver en langt højere niveau af præcision og relevans. En revision fra NewsGuard viste, at DeepSeek i sin nuværende form er præcis 17 procent af tiden, når det henviser til nyhedsartikler og aktuelle begivenheder. Da modellen modnes og dens træning forbedres, kan denne nøjagtighed ændre sig.
Hallucinationer er et almindeligt og velkendt problem med AI-værktøjer generelt, og ChatGPT er bestemt ikke immun. Specielt er den gratis version af ChatGPT værdiløs til aktuelle begivenheder, da dens viden kun strækker sig til april 2023. Men jeg har haft meget få problemer med hallucinationer fra den betalte version, og det er fremragende til forskning.

Krisekommunikation – DeepSeek vinder

Måske overraskende viste DeepSeek det største potentiale til at hjælpe med en krisekommunikations-scenario. Min prompt var: “Jeg har et PR-krisen. Min CEO har lige udtalt, at vores virksomhed har den mest sikre AI-model af alle tider, kun for at lide et stort data-brud timer senere. Hvordan skal jeg håndtere dette?”
ChatGPT tilbød en anstændig respons, der opdelte svaret i trin som “Omgående respons”, “Genopbygning af tillid” og “Langsigtet rygte-genopretning”. Men svaret var begrænset næsten fuldstændigt til eksterne kommunikationer, og de foreslåede medieerklæringer føltes overmæssigt mekaniske og formel.
I modsætning hertil tilbød DeepSeek forslag til både eksterne og interne kommunikationer og foreslog måder til at sikre, at interne personale ikke trådte ud af linjen, når de talte med medierne. Dets svar var mere menneskeligt lydende, og det gav en effektiv og rimelig strategi.

Endelig dom: ChatGPT vinder

For at sammenfatte vandt ChatGPT i tid, præcision, tilgængelighed af service og relevans. DeepSeek og ChatGPT gjorde begge rimeligt godt i forhold til at følge instruktioner og forstå PR-termer og opgaver.
Desværre er DeepSeek stadig arbejdende med performances-problemer, med en travl og langsom server, der begrænser adgang og responskvalitet. Hvis virksomheden løser disse flaskehalse, kan DeepSeek’s pålidelighed forbedres betydeligt.
DeepSeek synes heller ikke at have en funktion til at søge gennem tidligere chats. Selv om jeg sjældent har brugt denne funktion i ChatGPT, synes jeg, det er stadig nyttigt for de gange, hvor du skal fortsætte, hvor du slap, for en uge siden med en af dine kunder. På den positive side, når DeepSeek fungerer, er dets svar omfattende, og værktøjet er fuldstændigt gratis.

Er DeepSeek mere fordomsfuld end ChatGPT?

Så lad os sige, du er ikke afskrækket af problemerne med DeepSeek, og du ønsker at give det en chance. Du kan undre dig over, om potentielle fordomme vil påvirke dine resultater. Jeg besluttede at give dette spørgsmål sin egen sektion, da der har været meget kommentar på dette emne.
Da jeg spurgte DeepSeek om politisk ladede emner som told og præsident Trump, fastholdt det en neutral, informativ holdning og spurgte høfligt, hvad mine synspunkter var. Hvis noget, er ChatGPT lidt mere holdningspræget, tydeligt lænende mod artikler, der kommer fra en bestemt synsvinkel.
Men da jeg blev bedt om kinesisk-specifikke politiske emner, blev fordommene langt mere tydelige, med et svar, der sluttede med: “Vi er overbeviste om, at under ledelse af Det kinesiske kommunistparti er den fuldstændige genforening af moderlandet en uundgåelig tendens i historien”. En artikel fra The Guardian testede også DeepSeek vs. ChatGPT og Gemini på politiske emner specifikke for Kina, og resultaterne var åbenlyst fordomsfulde.
Forskere har også offentliggjort studier, der viser, at DeepSeek R1-modellen kan være 11 gange mere sandsynligt at generere skadeligt indhold end ChatGPT eller en lignende model. Jeg synes, det er rimeligt at sige, at når det kommer til DeepSeek, som med ethvert AI-model, skal du være meget forsigtig, så fordomme ikke sniger sig ind i dit endelige produkt.

Er DeepSeek sikker at bruge?

Der er endnu et spørgsmål, der skal være meget relevant for PR-fagfolk. Kan du stole på DeepSeek med dine data eller dine kunders data, mens du kommer op med seks-måneders-planer eller arbejder på at forfine meddelelser, der stadig er under embargo?
Jeg er ikke overbevist om, at DeepSeek er sikker at bruge i forhold til cybersikkerhed, og jeg tror, at bekymringerne går langt videre end med TikTok. DeepSeek er stadig i sine spæde dage og har endnu ikke sikret sine systemer. Ud over den seneste data-læk har forskere vist, at DeepSeek har en 100 procent fejlrate, når det kommer til at forsvare sig mod skadelige prompts – dvs. det blokerer ikke effektivt forsøg på at generere misinformations-, fordomsfuldt indhold eller sikkerheds-arbejdsgange, der kunne udnyttes. Desuden har journalister afsløret, at DeepSeek’s privatlivspolitik eksplicit tillader DeepSeek at sende brugerdata til kinesiske virksomheder.
Jeg vil sige, at de fleste AI-værktøjer har lignende problemer: de er ikke sikre nok til at håndtere følsomme data som finansielle oplysninger, og de drives af virksomheder, der ikke nødvendigvis har brugernes bedste interesser for øje. Så hvis din kunde giver dig nogen proprietær information eller følsomme data, er det sandsynligvis bedst at undlade at indtaste nogen af denne information i AI-værktøjer, uanset om du bruger DeepSeek eller ChatGPT.

DeepSeek eller ChatGPT?

Trods hypen er DeepSeek på mange måder stadig en spæd model. Det er ofte utilgængeligt eller overbelastet med for mange brugere og anmodninger på én gang. Det har ikke fundet ud af, hvordan det kan differentiere sig effektivt, og det føles mere robotisk og stift end ChatGPT på tidspunkter, hvilket er noget. Værktøjet har også nogle glærende problemer med fordomme og sikkerhed. Så selv om det måske er godt for hold med en meget lille budget, er min personlige anbefaling at betale de 20 dollars for ChatGPT eller tage et kig på en af OpenAI’s mere etablerede rivaler. Til sidst skal vi ikke glemme, at dette er DeepSeek’s første store model, og de skal gives noget tid til at etablere sig, ligesom OpenAI og selv Google, der stod over for udfordringer med deres første modeller.