Hvordan måler DeepSeek seg opp som et PR-verktøy?

Den 20. januar 2025 lanserte et kinesisk selskap kalt DeepSeek en ny AI-modell for offentligheten. Modellen er gratis, og ifølge mange brukere, journalister og publikasjoner, er det en verdig rival til ChatGPT. Men hvordan måler det seg når det kommer til offentlige relasjoner (PR)?

DeepSeek-disruptering

Før jeg går inn i detaljene om hvordan DeepSeek fungerer når det kommer til bestemte PR-oppdrag, synes jeg det er verdifullt å se på den korte historien til AI-verktøyet. I disse første to ukene siden DeepSeek-debuten, har AI-applikasjonen overgått ChatGPT på Apple sine app-butikker, og overrasket AI-utviklere og investorer overalt. Det har også skapt sin egen sett med store kontroverser.

Mange brukere har funnet DeepSeek å være raskere og mer grundig enn ChatGPT, selv om det ble rapportert å være trenet til en mye lavere kostnad. Snowflakes CEO har kalt applikasjonen en sterk konkurrent til OpenAI, mens journalister har notert dens rask, lavkostnade treningsprosess og beslutningen om å slippe det som åpen kilde.

Til tross for suksessen, er DeepSeek fortsatt i sine tidlige dager og har møtt betydelige kontroverser. OpenAI har beskyldt DeepSeek for å plagiere ChatGPT, og peker på dens slående like brukergrensesnitt. Noen eksperter har også reist tvil omkring dens påstander om lavkostnade treningsprosesser, og spør om selskapets rapporterte effektiviteter er like betydelige som annonsert.

Sikkerhetsproblemer har føyet til skrutten. En nylig datalekkasje avdekket over en million poster, og flere regjeringer har forbudt bruk av DeepSeeks AI for føderale ansatte. Gitt de økende bekymringene over personvern og datasikkerhet, spekulerer noen om at DeepSeek kan møte restriksjoner lignende de som er pålagt TikTok.

Er DeepSeek bedre enn ChatGPT på PR?

I mellomtiden forblir PR-proffene entusiastiske over DeepSeek. Jeg har sett mange positive kommentarer på LinkedIn fra personer som aktivt bruker DeepSeek og er imponert over dens evner – spesielt gitt at det er gratis. Så jeg bestemte meg for å se på det. Da jeg satte meg ned for å teste DeepSeek sammen med ChatGPT, ønsket jeg å sammenligne de to applikasjonene etter kategorier som:

• Tidsskala
• Nøyaktighet
• Relevans av resultater
• Tilgjengelighet av tjenesten
• Forståelse av PR-termer og oppgaver
• Evne til å følge instruksjoner

Med disse kriteriene i mente, testet jeg begge modellene på historieideer, pitch-skriving, forskning og krisekommunikasjon. Fordi PR i stor grad avhenger av oppdatert informasjon og de siste nyhetene, sammenlignet jeg DeepSeek med $20-per-måned-versjonen av ChatGPT, som tillater internett-tilgang. Imidlertid, siden DeepSeek fortsatt arbeider gjennom tidlige vekstsmertene, var jeg ikke i stand til å teste mange kategorier til min tilfredshet, fordi dens server var nesten konstant for opptatt til å håndtere nye forespørsler.

La oss gå gjennom de vanligste PR-oppdragene en etter en.

Historieideer – ChatGPT vinner knapt

PR-proffene trenger jevnlig å generere nye ideer for å presentere på vegne av sine kunder. Vanligvis er ChatGPTs ideer for generiske og evige til å tilfredsstille PR-behov. Jeg antok at det samme ville være tilfelle med DeepSeek.

Det tok meg en stund å få noe nyttig fra DeepSeek. For tiden ser modellen ut til å fungere omtrent 10 prosent av tiden, hovedsakelig på grunn av tidlige ubalanser forårsaket av distribuert nei-til-teneste-cyberangrep og den enorme mengden nye brukere. Hvis disse problemene løses, kan dens pålitelighet forbedres. Men for tiden er DeepSeek sjelden tilgjengelig, noe som gjør det vanskelig å bruke for ideer.

Jeg merket at DeepSeek noen ganger utfører internett-søk på kinesisk, noe som kan påvirke dens resultater. Når jeg spurte ChatGPT om en av mine kunder og ba om bransje-relaterte ideer, ga det en mengde relevant informasjon, fullt ut med kilder. I motsetning til det, kjempet DeepSeek med forespørselen – det forvekslet min kunde med et annet selskap og returnerte hovedsakelig kinesisk-språklige kilder.

Så, hvis du ønsker DeepSeek å komme opp med ideer for historier basert på din kundes selskapsprofil, kan du kanskje ikke anta at DeepSeek vil finne ut av det på egen hånd. I stedet må du kanskje lime inn en selskapsprofil, eller, hvis serveren fungerer korrekt, kan du kanskje legge til en nettlenke.

Jeg fikk til slutt DeepSeek til å fungere korrekt og henvisning til amerikanske kilder. Dens ideer var oppdatert, men svært generiske, enda mer enn ChatGPTs. For eksempel, mens DeepSeek foreslo “The Impact of New State Privacy Laws in the U.S.” som en potensiell pitch-tema for en dataprivacy-kunde, foreslo ChatGPT “Challenges in Holding Companies Accountable for Data Breaches.” Ettersom ordet “impact” kunne være både positivt eller negativt, ser jeg det andre overskriften som mer klar og interessant.

Imidlertid ville jeg si at de fleste andre ideene DeepSeek foreslo, var svært like de ChatGPT kom opp med. Ingen var spesielt nye eller spennende. Det er tydelig at ideer bør forlates hovedsakelig til mennesker for øyeblikket.

Pitch-skriving – ChatGPT vinner knapt

Når det kommer til å skrive en pitch – som er en e-post som foreslår en intervju eller ber om en mulighet for en gjest-artikkel – fungerte begge plattformene rimelig godt.

Min personlige versjon av ChatGPT, som jeg har trenet på hvordan jeg ønsker pitches stil og formulering, gjorde en anstendig jobb med å skrive en pitch på temaet jeg foreslo. Selv når jeg har brukt den generiske gratisversjonen av ChatGPT, gjør det vanligvis en ganske ok jobb, selv om det avhenger for mye av jargon og pitches er ofte for lange.

DeepSeek, på den andre siden, skapte en svært lang og detaljert pitch, hverken av dem er optimal. Når den ble bedt om å forkorte pitch-en, gjorde den det, men den inkluderte for mye punktering. Det var tilfeldige bindestreker, parenteser, skråstrek og til og med likhetstegn. Jeg merket også en del unødvendig formatering, som fet tekst og kursiv. Dessuten lød DeepSeeks pitches unaturlig og stiv. Det er et vanlig problem med AI-verktøy generelt.

Selv om jeg tror ChatGPT vant i denne kategorien, har DeepSeek potensial til å forbedre seg med bedre prompt-teknikk og ytterligere forbedring av dens språk-genereringsmuligheter.

Forskning – ChatGPT vinner

ChatGPT er den klare lederen i forskningsmuligheter, og gir en mye høyere nivå av nøyaktighet og relevans. En revisjon fra NewsGuard viste at, i dens nåværende form, er DeepSeek nøyaktig bare 17 prosent av tiden når det gjelder nyhetsartikler og aktuelle hendelser. Ettersom modellen modnes og dens treningsprosess forbedres, kan denne nøyaktigheten endre seg.

Hallusinasjoner er et vanlig og velkjent problem med AI-verktøy generelt, og ChatGPT er ikke immun. Spesielt er den gratis versjonen av ChatGPT nytteløs for aktuelle hendelser, siden dens kunnskap bare strekker seg til april 2023. Men jeg har hatt svært få problemer med hallusinasjoner fra den betalte versjonen, og den er utmerket for forskning.

Krisekommunikasjon – DeepSeek vinner

Kanskje overraskende, viste DeepSeek det største potensialet for å hjelpe med å håndtere en krisekommunikasjonssituasjon. Min prompt var: “Jeg har en PR-krise. Min CEO har nettopp kommet med ordet at vårt selskap har det mest sikre AI-modellen noensinne, bare for å lide en stor datalækasje noen timer senere. Hvordan bør jeg håndtere dette?”

ChatGPT tilbød en anstendig respons, og delte svaret sitt inn i trinn som “Umiddelbar respons”, “Gjenoppbygging av tillit” og “Langsiktig omdømme-gjenopprettelse”. Imidlertid var responsen begrenset nesten fullstendig til eksterne kommunikasjoner, og de foreslåtte mediapåstandene føltes overmåte mekaniske og formel.

I motsetning til det, tilbød DeepSeek forslag for både eksterne og interne kommunikasjoner, og foreslo måter å sikre at interne personell ikke gikk utenfor linjene når de snakket med media. Dens responser var mer menneskelige, og den ga en effektiv og rimelig strategi.

Endelig dom: ChatGPT vinner

For å sammenfatte, vant ChatGPT i tidsskala, nøyaktighet, tilgjengelighet av tjenesten og relevans. DeepSeek og ChatGPT gjorde begge en god jobb når det kom til å følge instruksjoner og forstå PR-termer og oppgaver.

Uheldigvis, at least for nå, er DeepSeek fortsatt i ferd med å arbeide gjennom ytelsesproblemer, med en travel og langsom server som begrenser tilgang og responskvalitet. Hvis selskapet løser disse flaskenhalser, kan DeepSeeks pålitelighet forbedres.

DeepSeek synes også ikke å ha en funksjon for å søke gjennom tidligere samtaler. Selv om jeg sjelden har brukt denne funksjonen i ChatGPT, tror jeg det er fortsatt nyttig for de gangene du trenger å plukke opp der du slapp av med en av dine kunder for en uke siden. På den positive siden, når DeepSeek fungerer, er dens responser grundige, og verktøyet er fullstendig gratis.

Er DeepSeek mer partisk enn ChatGPT?

Så la oss si at du ikke er avskrekket av problemene med DeepSeek og ønsker å prøve det. Du kan kanskje undre deg om potensielle partier vil påvirke dine resultater. Jeg bestemte meg for å gi dette spørsmålet sin egen seksjon, siden det har vært mye kommentar om dette.

Når jeg spurte DeepSeek om politisk-ladde emner som toll og president Trump, beholdt det en nøytral, informativ holdning og spørte høflig om mine synspunkter. Hvis noe, er ChatGPT en litt mer opinion-basert, og tydeligvis basert på artikler som kommer fra en bestemt synsvinkel.

Imidlertid, når det ble spurt om Kina-spesifikke politiske spørsmål, ble partiene mye mer åpenbare, med en respons som endte med: “Vi tror fast på at under ledelsen av det kinesiske kommunistpartiet, er den fullstendige gjenforeningen av fedrelandet en uunngåelig trend i historien.” En artikkel fra The Guardian testet også DeepSeek mot ChatGPT og Gemini på politiske emner spesifikke for Kina, og resultatene var åpenbart partisk.

Forskere har også publisert studier som indikerer at DeepSeek R1-modellen kan være 11 ganger mer sannsynlig å generere skadelig innhold enn ChatGPT eller en lignende modell. Jeg tror det er rimelig å si at når det kommer til DeepSeek, som med alle AI-modeller, må du være svært forsiktig så partier ikke sneaker inn i ditt endelige produkt.

Er DeepSeek trygt å bruke?

Det er ett mer spørsmål som bør være svært relevant for PR-proffene. Kan du stole på DeepSeek med dine data, eller dine kunders data, når du arbeider med seks-måneders planer eller arbeider med å forbedre annonseringer som fortsatt er under embargo?

Jeg er ikke overbevist om at DeepSeek er trygt å bruke når det kommer til datasikkerhet, og jeg tror bekymringene går langt utover det som er tilfelle med TikTok. DeepSeek er fortsatt i sine tidlige faser med å sikre sine systemer. Foruten den nylige datalekkasjen, har forskere vist at DeepSeek har en 100 prosent feilrate når det kommer til å forsvare seg mot skadelige forespørsler – dvs. det blokkerer ikke effektivt forsøk på å generere feilinformasjon, partisk innhold eller sikkerhetsarbeid rundt som kan utnyttes. Pluss, journalister har nylig avdekket at DeepSeeks personvernerklæring uttrykkelig tillater DeepSeek å sende brukerdata til kinesiske selskaper.

Jeg vil si at de fleste AI-verktøy har lignende problemer: de er ikke sikre nok til å håndtere følsomme data som finansiell informasjon, og de drives av selskaper som ikke nødvendigvis har brukerens beste interesser i hjertet. Så hvis din kunde gir deg noen proprietær informasjon eller følsomme data, er det kanskje best å unngå å sette inn noen av denne informasjonen i AI-verktøy, enten du bruker DeepSeek eller ChatGPT.

DeepSeek eller ChatGPT?

Til tross for all hype, forblir DeepSeek på mange måter en ny modell. Det er ofte utilgjengelig eller overveldet av for mange brukere og forespørsler samtidig. Det har ikke funnet ut hvordan det skal differensiere seg effektivt, og det føles mer robotisk og stivt enn ChatGPT noen ganger, hvilket er noe å si. Verktøyet har også noen glående problemer med partier og sikkerhet. Så mens det kan være bra for lag med en svært liten budsjett, er min personlige anbefaling å betale $20 for ChatGPT eller se på en av OpenAIs mer etablerte rivaler. Til slutt, la oss ikke glemme at dette er DeepSeeks første store modell, og de bør gis tid til å etablere seg, slik OpenAI og selv Google som møtte utfordringer med sine første modeller.