AI-nyhederGPT-6 Astra byggede løberuter i ChatGPT Work
ChatGPT Work med GPT-6 Astra fandt 5K- og 10K-løberuter for Simon Willison via OpenStreetMap. Efter 27 minutter kom de som visualisering og GPX-filer — men den kørte kode var skjult.
Ruter fra egen adresse
Simon Willison gav ChatGPT Work med GPT-6 Astra (Max) en konkret opgave: Find 5K- og 10K-løberuter, der starter og slutter ved hans hjem, og brug OpenStreetMap-data. Efter 27 minutters arbejde leverede modellen præcis det, han bad om: en indlejret visualisering samt downloadbare GPX- og GeoJSON-filer. Den viste 5K-rute, kaldet El Granada harbor loop, måler 5,1 km.
Sådan blev ruterne lavet
Ifølge Willison brugte værktøjet Nominatim til at finde adressen og Overpass til at hente lokale veje og stier fra OpenStreetMap, hvorefter løkkerne blev beregnet lokalt. Selve kortet blev vist gennem den såkaldte visualize-skill, der skabte filen /workspace/el-granada-5k-share.html til indlejring i ChatGPTs grænseflade. Hele rutens geometri ligger som JSON i HTML-filen.
Skjult kode irriterer
Willison er begejstret for resultatet, men ikke for gennemsigtigheden. Han kunne ikke se den kode, ChatGPT Work faktisk kørte, eller de præcise detaljer i udførelsen, og det kalder han en anti-feature i ChatGPT-grænsefladen. Uden indsigt i koden kan han ikke selv efterprøve, hvordan ruterne blev beregnet.
- Modellen kaldes GPT-6 Astra (Max) og kørte i produktet ChatGPT Work.
- Kortet tegnes med D3, hentet fra en CDN-adresse som visualize-skillen tillader.
- Indlægget blev offentliggjort 12. september 2026.
Eksemplet viser, at ChatGPT Work kan løse flertrinsopgaver med eksterne datakilder og selv producere filer — men at den skjulte udførelse gør resultatet svært at efterprøve ifølge Willison.
Kilder:
Simon Willison AI →
Genfortalt i egne ord af AI-nyheder.com · Tjek altid originalkilden, før du handler på vigtige oplysninger.