GPT-5 model u naučnim istraživanjima: upotreba, napredak i ograničenja

Informatec Digital » Resursi » GPT-5 model u naučnim istraživanjima: upotreba, napredak i ograničenja

Skok od GPT-5 i GPT-5.2 U naučnim istraživanjima, to redefinira način na koji se nauka provodi.Od najteorijske matematike do eksperimenata u vlažnim laboratorijama, uključujući biologiju, fiziku, medicinu i naprednu nauku o materijalima, ovi modeli ne pišu samo tekstove; počeli su se koristiti kao pravi istraživački kopiloti, sposobni za predlaganje hipoteza, pomoć u dizajniranju eksperimenata i pronalaženje obrazaca u podacima za koje bi osobi trebali mjeseci da ih identifikuje.

Istovremeno, OpenAI A ostatak naučnog ekosistema je vrlo jasan po pitanju jedne ključne tačke.GPT-5 nije "autonomni naučnik" niti zamjena za ljudsku naučnu metodu. On više funkcioniše kao asistent sa ogromnim pristupom literaturi, kvantitativnim alatima i sposobnostima strukturiranog zaključivanja, što može ubrzati rad, ali i dalje zahtijeva stručni nadzor, verifikaciju i značajnu kritičku prosudbu od strane istraživača.

GPT-5 i GPT-5.2: Nove generacije modela za nauku i matematiku

OpenAI je odredio 11. decembar 2025. godine kao ključni datum za zvanično predstavljanje GPT-5.2.Verziju koju opisuju kao svoj najnapredniji model do sada za naučne i matematičke zadatke. Tokom protekle godine, kompanija je blisko sarađivala s istraživačima u oblastima kao što su matematika, fizika, biologija i računarstvo kako bi stekla praktično razumijevanje gdje vještačka inteligencija donosi stvarnu vrijednost, a gdje još uvijek zaostaje.

Ovaj rad se kristalizirao u studije slučaja koje obuhvataju vrlo različite disciplineOd astronomije do nauke o materijalima, GPT-5, a kasnije i GPT-5.2, igrali su ulogu u određenim dijelovima istraživačkog toka rada: redizajniranju demonstracija, istraživanju alternativnih metoda testiranja, reviziji simulacijskog koda, sintezi članaka i predlaganju manjih varijacija protokola. Prema OpenAI-u, GPT-5.2 počinje pokazivati ​​poboljšanja koja nisu samo povremena, već su i stabilnija i reproducibilnija.

Unutar porodice GPT-5.2, ističu se dvije specijalizirane varijante za nauku i matematiku: GPT-5.2 Pro i GPT-5.2 Thinking.Oba su optimizirana za duboko razmišljanje i zahtjevne tehničke zadatke, gdje suptilna greška može uništiti cijelu analizu. GPT-5.2 Pro daje prioritet vjernosti i tačnosti, omogućavajući više vremena za razmišljanje, dok se GPT-5.2 Thinking fokusira na inteligentno odlučivanje kada više "razmišljati", a kada brže reagovati.

Ova filozofija „postepenog zaključivanja“ već je bila prisutna u dizajnu GPT-5 sa modom GPT-5 razmišljanjeDjeluje kao interni ruter sposoban za procjenu složenosti upita, dostupnog konteksta i potrebnih alata (npr. pristup Pythonu) prije nego što da odgovor. Brzo odgovara na jednostavna pitanja; za složene probleme aktivira duže i eksplicitnije lance zaključivanja.

U svakodnevnoj upotrebi, korisnici mogu birati između nekoliko GPT-5 načina zaključivanja.„Automatski“ omogućava modelu da odluči koliko vremena će posvetiti problemu; „Trenutni“ daje prioritet brzini nad dubinom; „Razmišljanje“ pruža promišljenije i analitičke odgovore; a „Pro“ je najtačnija i najzahtjevnija varijanta, dizajnirana za zadatke gdje tačnost ima prednost nad brzinom. Vrijedi napomenuti da je GPT-5 plaćeni model, dostupan putem pretplate ili plaćanja po korištenju, što je posebno relevantno za institucije koje upravljaju osjetljivim podacima ili one s ograničenim istraživačkim budžetima.

Performanse u testovima: GPQA, FrontierMath i FrontierScience

Poboljšanje GPT-5.2 u naučnim istraživanjima ne zasniva se isključivo na subjektivnim utiscima, već i na rezultatima u specijaliziranim testovima.Jedan od najcitiranijih je GPQA Diamond, skup pitanja s višestrukim izborom odgovora na postdiplomskom nivou koji pokriva fiziku, hemiju i biologiju, a osmišljen je za mjerenje naprednog rasuđivanja, a ne samo pamćenja.

U GPQA Diamond testu, GPT-5.2 Pro je postigao stopu uspjeha od 93,2%, a GPT-5.2 Thinking stopu uspjeha od 92,4%.Radeći bez vanjskih alata i s maksimalnim naporom rasuđivanja, model mora rješavati probleme "sam", isključivo putem svojih internih analitičkih sposobnosti. Ove brojke ga jasno stavljaju iznad prethodnih generacija i učvršćuju njegovu ulogu kao asistenta u vrlo zahtjevnim zadacima rješavanja problema i razumijevanja.

Još jedan benchmark test je FrontierMath (Tier 1-3)Ovo je napredna matematička procjena koja omogućava korištenje Python alata. U ovom scenariju, GPT-5.2 Thinking rješava 40,3% problema uz maksimalni napor razmišljanja, postotke koji, iako se laicima mogu činiti skromnima, predstavljaju značajan skok naprijed u području gdje većina prethodnih modela jedva da je postigla korisne rezultate.

Pored brojki, OpenAI insistira na tome da ovi napredci odražavaju poboljšanje ukupnog kapaciteta za apstrakciju i rasuđivanje.ne samo uska vještina optimizirana za jedan kriterij. Oni direktno povezuju ove sposobnosti sa svakodnevnim radnim procesima u nauci: programiranje simulacija, statistička analiza podataka, dizajniranje i usavršavanje eksperimenata ili tumačenje rezultata.

Paralelno s tim, OpenAI je uveo širi okvir pod nazivom FrontierScience.Dizajniran da procijeni performanse modela poput GPT-5 na zaista novim naučnim problemima koji nisu dio podataka za obuku, FrontierScience uključuje izazove iz biologije, hemije, fizike, matematike, računarstva i društvenih nauka, osmišljen da zahtijeva ne samo teorijsko znanje već i planiranje, kritičko razmišljanje i generalizaciju.

Početne analize pokazuju da GPT-5 vrlo dobro funkcionira kada se zadatak može razložiti na jasne, logične korake.Iako se i dalje bori kada se od njega traži kreativna intuicija ili duboko razumijevanje eksperimentalnog konteksta, ovo se poklapa sa sve raširenijim stavom među stručnjacima za vještačku inteligenciju: trenutni generativni modeli su moćni alati podrške, ali ne zamjenjuju kreativnost, intuiciju ili odgovornost ljudskog naučnika.

Simboličan slučaj: rješavanje otvorenih problema u matematici

Jedan od najupečatljivijih primjera upotrebe ovih modela u čistoj nauci je slučaj teorije statističkog učenja, gdje je GPT-5.2 Pro pomogao u rješavanju otvorenog problema. vezano za monotonost krivulja učenja za estimatore maksimalne vjerovatnoće. Osnovno pitanje je intuitivno: kada dodamo više podataka pravilno specificiranom statističkom modelu, da li bi očekivana greška trebala uvijek da se smanji ili bi se mogla pogoršati, barem u nekim segmentima?

Prethodna istraživanja su pokazala da, pod određenim praktičnim uslovima, krivulja učenja nije uvijek monotona. I da se, prilikom dodavanja podataka, greška može povećati kontraintuitivno. Ovaj pravac istraživanja datira iz problema koji su 2019. godine na Konferenciji o teoriji učenja (COLT) pokrenuli Viering, Mey i Loog, što je pokrenulo brojne naknadne članke s konkretnim primjerima i strategijama za oporavak monotonosti.

Uprkos ovom napretku, jedan standardni slučaj, koji se smatra gotovo "udžbeničkim", ostao je neriješen.Gaussov model sa poznatom srednjom vrijednošću i nepoznatom standardnom devijacijom, gdje je statistički model ispravan i podaci slijede idealiziranu normalnu distribuciju. U ovom klasičnom scenariju, novi rad zaključuje da tradicionalna intuicija vrijedi i da više podataka zaista podrazumijeva predvidljivo smanjenje srednje greške.

Ključna razlika studije, kako OpenAI objašnjava, ne leži samo u rezultatu, već i u procesu.Umjesto da model vode korak po korak uz detaljnu shemu dokaza, autori su otvoreni problem direktno predstavili GPT-5.2 Pro programu i detaljno analizirali generirani dokaz. Zatim su validirali argument s vanjskim stručnjacima u toj oblasti, temeljito pregledali svaki korak i, nakon konsolidacije, koristili model za proširenje rezultata na više dimenzije i druge uobičajene statističke modele.

Ovaj pristup prikladno ilustruje vrstu nove saradnje između ljudi i vještačke inteligencije u teorijskim istraživanjima.Model predlaže moguće puteve testiranja, dok ljudi djeluju kao rigorozni sudije, ispravljajući, usavršavajući i odlučujući šta se prihvata kao validan doprinos. Nema slijepog delegiranja, već kombinacije automatizovanog istraživanja i stručne provjere.

GPT-5 kao istraživački kopilot: od Erdősovog broja do mokrog laboratorija

Pored teorijske statistike, GPT-5 je predstavljen i u drugim visokoprofilnim slučajevima upotrebe.OpenAI je, na primjer, objavio rad u kojem njegov model pomaže u rješavanju složenog otvorenog problema u teoriji brojeva povezanog s Erdősovim naslijeđem, u saradnji s matematičarem sa Univerziteta Columbia. Model je pomogao u istraživanju pretpostavki, provjeri međukoraka i predlaganju alternativnih pristupa koji su se pokazali plodonosnima.

Još jedan primjer koji je privukao mnogo pažnje je identifikacija specifične promjene u ljudskim imunološkim ćelijama u roku od nekoliko minuta.Ovo je bio zadatak koji je timu naučnika oduzeo mjesece truda. GPT-5 je predložio specifičan eksperiment kako bi testirao hipotezu o ovoj promjeni; istraživači su ponovili eksperiment i potvrdili da je sugestija tačna, čime su značajno skratili uobičajeni ciklus pokušaja i grešaka.

Ovi rezultati su dio šireg pokreta tehnološke industrije prema naučnom sektoru.. AntropskiNa primjer, Google je najavio integraciju svog chatbota Claudea u alate koje koriste istraživačke grupe i kompanije iz oblasti prirodnih nauka. Google je također predstavio "ko-naučnika" osmišljenog za formulisanje novih hipoteza i istakao da je njegov model otvorenog koda Gemma doprinio otkriću potencijalno novog puta za terapije raka.

OpenAI je, sa svoje strane, stvorio specifičnu naučnu jedinicu i uključio ličnosti poput Alexa Lupsasce, poznatog po svom teorijskom radu o crnim rupama.Među planovima kompanije je i razvoj svojevrsnog "automatiziranog istraživačkog pripravnika za umjetnu inteligenciju" u kratkom roku, a gledajući dalje u budućnost, i praktično automatiziranog istraživačkog alata u roku od nekoliko godina, uvijek pod pretpostavkom da ljudski istraživač bude u središtu procesa.

U vlažnoj laboratoriji, GPT-5 i njegovi nasljednici testirani su kao pomoćni alati za optimizaciju eksperimentalnih protokola.Na osnovu relevantne literature i prethodnih podataka, model može predložiti temperaturne uslove, vrijeme inkubacije, doze reagensa ili kombinacije kontrola i replikata. U nekoliko prijavljenih slučajeva, male prilagodbe koje je predložio model poboljšale su performanse hemijskih reakcija ili značajno smanjile vrijeme potrebno za dobijanje korisnih rezultata.

Upotreba GPT-5 u medicini i kliničkoj praksi

Medicina je jedno od područja gdje GPT-5 pokazuje vrlo opipljiv praktični utjecaj.Ovo se odnosi i na kliničku praksu i na klinička istraživanja. Za početak, model se etablirao kao alat za analizu složenih kliničkih izvještaja (laboratorijski testovi, slikovne studije, postoperativni izvještaji itd.), generirajući sažete sažetke s ključnim nalazima koji štede vrijeme profesionalcima.

Postupak je jednostavan: doktor ili istraživač unosi tekst izvještaja ili sliku dokumenta i traži sažetak ili izdvajanje najrelevantnijih tačaka.GPT-5 vraća sažeti izvještaj koji ističe moguće dijagnoze, ključne nalaze i preporuke za praćenje. Međutim, ovo je uvijek pod pretpostavkom da zdravstveni radnik mora pregledati i potvrditi informacije prije donošenja bilo kakvih odluka.

Još jedna moćna primjena je generiranje visokokvalitetnog medicinskog sadržaja.Od kliničkih sažetaka do nacrta naučnih članaka ili informativnih materijala za pacijente. Počevši od nekoliko uputa na prirodnom jeziku (na primjer, "napišite sažetak o pacijentu s upornom groznicom i mialgijom"), model proizvodi koherentne i dobro strukturirane tekstove koje stručnjaci mogu uređivati ​​i prilagođavati svojim potrebama. Visokokvalitetni medicinski sadržaj Tekst generiran umjetnom inteligencijom može ubrzati pisanje, uvijek uz ljudski pregled.

GPT-5 također može predložiti diferencijalne dijagnoze na osnovu simptoma i anamneze koju je opisao praktičar.Ne zamjenjuje kliničku procjenu, ali nudi razuman popis mogućnosti, komplementarnih testova koje treba uzeti u obzir ili crvenih zastavica koje treba isključiti. U slučajevima kao što je 50-godišnji pacijent s umorom, suhim kašljem i nedostatkom daha, sistem može navesti vjerovatne dijagnoze i predložiti studije poput rendgenskog snimanja grudnog koša, krvnih testova, testova plućne funkcije ili virusnih testova.

Što se tiče personalizirane njege, GPT-5 pomaže u prilagođavanju planova liječenja i strategija prevencije. U zavisnosti od profila pacijenta, pod uslovom da se podaci unose anonimno i uz strogo poštovanje privatnosti. Za 70-godišnjeg pacijenta sa hipertenzijom, dijabetesom tipa 2 i hroničnom bolešću bubrega, na primjer, model može navesti integrisane strategije upravljanja, kontrolu faktora rizika, preporuke za način života i smjernice za dugoročno praćenje zasnovane na smjernicama kliničke prakse.

Konačno, GPT-5 se koristi kao inteligentna tražilica za medicinsku literaturu.Stručnjak postavlja pitanje prirodnim jezikom („koje su nedavne studije o telemedicini kod hroničnih bolesti?“), a model locira i sažima relevantne radove, pomažući u održavanju ažurnosti bez potrebe za ručnim pretraživanjem beskrajnih baza podataka. Tražilice i alati poput NotebookLM-a Oni olakšavaju organizaciju i sažimanje literature za profesionalce.

Kvalitet odgovora, halucinacije i sigurnost

Ponavljajuća kritika prethodnih generacija modela, poput O3 i O3-Pro, bila je njihova sklonost halucinacijama.Citiranje stvarnih članaka, ali izvođenje pogrešnih zaključaka ili netačnih ekstrapolacija iz njih. Istraživači u polimerima za nauku o materijalima ili u biološkim signalnim putevima izvijestili su da GPT-5 jasno poboljšava ovo ponašanje, navodeći relevantniju literaturu i nudeći tumačenja koja su bolje usklađena s originalnim tekstovima.

Tehnički dokument OpenAI-a ukazuje na to da GPT-5 značajno smanjuje činjenične greške u poređenju sa GPT-4 i vlastitim modelom o3.posebno kada je aktiviran način dubokog razmišljanja. U kontroliranim okruženjima, u određenim zadacima prijavljeno je smanjenje od približno 45% u odnosu na GPT-4 i do 80% u odnosu na o3, zahvaljujući kombinaciji poboljšane obuke, tehnika interne verifikacije i pažljivijeg dizajna sigurnosnih politika.

Uprkos tome, članak OpenAI-ja priznaje da GPT-5 i dalje daje pogrešne pretpostavke ili fabrikuje podatke.čak i kada se čini vrlo sigurnim. Zato oni insistiraju, kao i mnogi akademici, da svako odstupanje od modela treba tretirati kao hipotezu koju treba testirati, a ne kao apsolutnu istinu. U naučnim istraživanjima, gdje su reproducibilnost i provjerljivost svete, ova razlika je fundamentalna.

Pitanje sigurnosti ide dalje od tehničke i naučne tačnosti.Pristup moćnim modelima poput GPT-5 mogao bi, bez adekvatnih kontrola, olakšati širenje osjetljivog znanja u oblasti biološke sigurnosti, opasnih hemikalija i drugih osjetljivih oblasti. To je dovelo do međunarodne debate o modelima za kontrolirani pristup, evidentiranje i reviziju logova, sljedivost zahtjeva i višeslojne sigurnosne filtere. Alati kao što su ekstenzije za identifikaciju AI sadržaja Oni su dio ekosistema ublažavanja.

Organizacije koje koriste GPT-5 za istraživanje trebale bi se koordinirati s pravnim timovima, službenicima za zaštitu podataka i etičkim odborima.Pozicije poput pravnih stručnjaka u zdravstvenim ustanovama i službenika za zaštitu podataka igraju centralnu ulogu u osiguravanju usklađenosti s propisima, povjerljivosti informacija i odgovornog upravljanja rezultatima generiranim uz podršku umjetne inteligencije.

Nove vještine za istraživače, univerzitete i kompanije

Usvajanje GPT-5 u naučnim istraživanjima ne znači samo instaliranje novog alata, već i sticanje novih vještina.Istraživači moraju naučiti formulirati učinkovite upute, kritički interpretirati odgovore, dokumentirati ulogu modela u procesu i integrirati prijedloge u eksperimentalne ili teorijske protokole bez gubitka sljedivosti. Resursi na formulirati efikasne indikacije i personalizacija interakcije su ključni.

Univerziteti i istraživački instituti počinju ažurirati svoje programe obuke uključiti module o pismenosti u oblasti umjetne inteligencije, etici, algoritamskoj pristranosti, zaštiti podataka i intelektualnom vlasništvu generisanim uz podršku modela kao što je GPT-5. Ovo utiče ne samo na STEM oblasti; utiče i na društvene i humanističke nauke, gdje se umjetna inteligencija koristi za analizu velikih korpusa teksta, anketa ili historijskih podataka.

Agencije za finansiranje i fondacije koje podržavaju naučne projekte također će morati postaviti jasna pravila o korištenju GPT-5 u prijedlozima, člancima i izvještajima.To uključuje jasno navođenje da li je korištena vještačka inteligencija, specificiranje verzije modela, detaljno objašnjenje načina na koji su rezultati validirani i evidentiranje koji dio rada je zaista ljudski, a koji je potpomognut od strane sistema.

Paralelno s tim, GPT-5 ima direktan utjecaj na marketing, poslovanje i naučnu komunikaciju.Biotehnološke, medicinsko-tehnološke ili dubokotehnološke kompanije mogu ga koristiti za analizu podataka o kupcima, generiranje specijaliziranog sadržaja, automatizaciju složenih odgovora i prevođenje istraživačkih nalaza u razumljive poruke za investitore, partnere ili širu javnost.

Platforme poput SendApp-a istražuju upravo ovu povezanost između napredne umjetne inteligencije i konverzacijskih kanala.Povezivanje GPT-5 sa WhatsApp Business putem službenih API-ja omogućava, na primjer, laboratoriji da komunicira najnovije rezultate svojim partnerima, upravlja tehničkim upitima međunarodnih klijenata ili automatizira dio svoje naučne diseminacije, a da pritom zadrži dosljedan i profesionalan ton.

Za timove koji obrađuju velike količine interakcije, integracija GPT-5 u sisteme za upravljanje razgovorima može poboljšati efikasnost.Model predlaže odgovore, klasificira zahtjeve, sažima tehničku dokumentaciju i obrađuje podatke inteligentnim chatbotovima sposobnim za održavanje konteksta, uvijek s mogućnošću ljudskog pregleda ili preuzimanja kontrole kada situacija to zahtijeva.

Posmatrajući sve ove upotrebe zajedno, GPT-5 i GPT-5.2 su konfigurisani kao centralni dijelovi novog načina bavljenja naukom.U ovom pristupu, modeli djeluju kao generatori ideja, olakšavaju iscrpno pretraživanje literature, podržavaju matematičke dokaze i virtualni laboratorijski asistenti. Krajnja odgovornost ostaje na naučnicima, kliničarima i ljudskim timovima, ali se brzina testiranja hipoteza, istraživanja alternativnih puteva i povezivanja različitih rezultata umnožava, uvodeći u eru u kojoj bi pet godina rada s dobro integriranom umjetnom inteligencijom moglo biti ekvivalentno decenijama napretka tradicionalnim tempom.

Vezani članak:

GPT-5: Sve o sljedećoj velikoj revoluciji u umjetnoj inteligenciji