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

Informatec Digital » Sredstva » GPT-5 model u znanstvenim istraživanjima: upotreba, napredak i ograničenja

Skok naprijed koji su donijeli GPT-5 i GPT-5.2 u znanstvenim istraživanjima redefinira način na koji se znanost provodi : od najteorijske matematike do eksperimenata u mokrim laboratorijima, obuhvaćajući biologiju, fiziku, medicinu i naprednu znanost o materijalima. Ovi modeli ne generiraju samo izvješća; počeli su se koristiti kao pravi istraživački kopiloti, sposobni predlagati hipoteze, pomagati u dizajniranju eksperimenata i pronalaziti obrasce u podacima za čije bi prepoznavanje osobi trebali mjeseci.

Istovremeno, OpenAI i ostatak znanstvenog ekosustava vrlo su jasni u jednoj ključnoj točki : GPT-5 nije „autonomni znanstvenik“ niti zamjena za ljudsku znanstvenu metodu. Funkcionira više kao asistent s ogromnim pristupom literaturi, kvantitativnim alatima i mogućnostima strukturiranog zaključivanja, što može ubrzati rad, ali i dalje zahtijeva stručni nadzor, provjeru i mnogo kritičke prosudbe istraživača.

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

OpenAI je odredio 11. prosinca 2025. kao ključni datum za službeno lansiranje GPT-5.2 , verzije koju opisuje kao svoj najnapredniji model do sada za znanstvene i matematičke zadatke. Tijekom protekle godine tvrtka je blisko surađivala s istraživačima u područjima poput matematike, fizike, biologije i računarstva kako bi stekla praktično razumijevanje gdje umjetna inteligencija pruža stvarnu vrijednost, a gdje još uvijek zaostaje.

Ovaj rad kulminirao je studijama slučaja koje obuhvaćaju različite discipline , od astronomije do znanosti o materijalima, u kojima su GPT-5, a kasnije i GPT-5.2, odigrali ulogu u specifičnim dijelovima istraživačkog tijeka rada: redizajniranju dokaza, istraživanju alternativnih metoda testiranja, reviziji simulacijskog koda, sintezi članaka i predlaganju manjih varijacija protokola. Prema OpenAI-ju, GPT-5.2 počinje pokazivati ​​ne samo povremena poboljšanja, već i stabilnija i reproducibilnija.

Unutar obitelji GPT-5.2 ističu se dvije specijalizirane varijante za znanost i matematiku: GPT-5.2 Pro i GPT-5.2 Thinking . Obje su optimizirane za duboko razmišljanje i zahtjevne tehničke zadatke, gdje suptilna pogreška može uništiti cijelu analizu. GPT-5.2 Pro daje prioritet točnosti i preciznosti, omogućujući više vremena za razmišljanje, dok se GPT-5.2 Thinking fokusira na inteligentno odlučivanje kada više "razmišljati", a kada brže reagirati.

Ova filozofija "slojevitog zaključivanja" već je bila prisutna u dizajnu GPT-5 s njegovim GPT-5 Thinking načinom rada, koji djeluje kao unutarnji usmjerivač sposoban procijeniti složenost upita, dostupan kontekst i potrebne alate (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“, koji modelu omogućuje da odluči koliko će vremena potrošiti na problem; „Trenutno“, koji daje prioritet brzini nad dubinom; „Razmišljanje“, za promišljenije i analitičnije odgovore; i „Pro“, najrigoroznija i najzahtjevnija opcija, dizajnirana za zadatke gdje točnost 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 proračunima.

Performanse u testovima: GPQA, FrontierMath i FrontierScience

Poboljšanje GPT-5.2 u znanstvenim istraživanjima ne temelji se isključivo na subjektivnim dojmovima, već i na rezultatima specijaliziranih mjerila . Jedan od najcitiranijih je GPQA Diamond, skup pitanja s višestrukim izborom na diplomskoj razini koji pokriva fiziku, kemiju i biologiju, osmišljen za mjerenje naprednog rasuđivanja, a ne samo pamćenja.

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

Još jedan benchmark test je FrontierMath (Tier 1-3) , napredna matematička procjena koja omogućuje korištenje Python alata. U ovom scenariju, GPT-5.2 Thinking rješava 40,3% problema s maksimalnim naporom rasuđivanja, postoci koji, iako se neiskusnom oku mogu činiti skromnima, predstavljaju značajan skok naprijed u području gdje većina prethodnih modela jedva je postigla korisne rezultate.

Osim brojki, OpenAI inzistira na tome da ovi napredci odražavaju poboljšanje ukupnih sposobnosti apstrakcije i zaključivanja , a ne samo usku vještinu optimiziranu za jedno mjerilo. Oni izravno povezuju te sposobnosti sa svakodnevnim znanstvenim tijekovima rada: programiranjem simulacija, statističkom analizom podataka, dizajniranjem i usavršavanjem eksperimenata te tumačenjem rezultata.

Paralelno s tim, OpenAI je uveo širi okvir pod nazivom FrontierScience , osmišljen za procjenu učinkovitosti modela poput GPT-5 na zaista novim znanstvenim problemima koji nisu dio podataka za obuku. FrontierScience uključuje izazove u biologiji, kemiji, fizici, matematici, računarstvu i društvenim znanostima, 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 raščlaniti na jasne, logične korake , dok se i dalje muči kada je potrebno zahtijevati kreativnu intuiciju ili duboko razumijevanje eksperimentalnog konteksta. To se slaže sa sve raširenijim stavom među stručnjacima za umjetnu inteligenciju: trenutni generativni modeli moćni su alati za podršku, ali ne zamjenjuju kreativnost, intuiciju ili odgovornost ljudskog znanstvenika.

Simboličan slučaj: rješavanje otvorenih problema u matematici

Jedan od najupečatljivijih primjera upotrebe ovih modela u čistoj znanosti je u teoriji statističkog učenja, gdje je GPT-5.2 Pro pomogao riješiti otvoreni problem vezan uz monotonost krivulja učenja za estimatore maksimalne vjerojatnosti. Temeljno pitanje je intuitivno: kada dodamo više podataka pravilno određenom statističkom modelu, treba li se očekivana pogreška uvijek smanjiti ili bi se mogla pogoršati, barem u nekim segmentima?

Prethodna istraživanja su pokazala da, pod određenim praktičnim uvjetima, krivulja učenja nije uvijek monotona i da se, kada se dodaju podaci, stopa pogrešaka može povećati kontraintuitivno. Ovaj pravac istraživanja proizlazi iz problema koji su 2019. godine na Konferenciji o teoriji učenja (COLT) pokrenuli Viering, Mey i Loog, što je potaknulo brojne naknadne članke s konkretnim primjerima i strategijama za vraćanje monotonosti.

Unatoč tim napretcima, jedan standardni slučaj, koji se smatra gotovo udžbenikom, ostao je neriješen : Gaussov model s poznatom srednjom vrijednošću i nepoznatom standardnom devijacijom, gdje je statistički model točan, a podaci slijede idealiziranu normalnu distribuciju. U ovom klasičnom scenariju, nova studija zaključuje da tradicionalna intuicija vrijedi i da više podataka doista podrazumijeva predvidljivo smanjenje srednje pogreške.

Ključna razlika u studiji, kako objašnjava OpenAI, ne leži samo u rezultatu već i u procesu . Umjesto da model vode korak po korak s detaljnom shemom dokaza, autori su otvoreni problem izravno predstavili GPT-5.2 Pro i pomno analizirali rezultirajući dokaz. Zatim su argument validirali s vanjskim stručnjacima u tom području, temeljito pregledali svaki korak i, nakon što je dokaz učvršćen, koristili su ga za proširenje rezultata na više dimenzije i druge uobičajene statističke modele.

Ovaj pristup prikladno ilustrira novu vrstu suradnje između ljudi i umjetne inteligencije u teorijskim istraživanjima : model predlaže potencijalne puteve testiranja, ljudi djeluju kao rigorozni arbitri, ispravljajući, usavršavajući i odlučujući što se prihvaća kao valjan doprinos. Nema slijepog delegiranja, već kombinacije automatiziranog istraživanja i stručnog ispitivanja.

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

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

Drugi primjer koji je privukao značajnu pozornost je identifikacija specifične promjene u ljudskim imunološkim stanicama u nekoliko minuta , zadatak koji je prije timu znanstvenika trebao mjesecima. GPT-5 predložio je specifičan eksperiment za testiranje hipoteze o toj promjeni; istraživači su ponovili eksperiment i potvrdili da je prijedlog točan, čime su značajno skratili uobičajeni ciklus pokušaja i pogrešaka.

Ovi rezultati dio su šireg pokreta tehnološke industrije prema znanstvenom sektoru . Anthropic je, na primjer, najavio integraciju svog chatbota Claudea u alate koje koriste istraživačke skupine i tvrtke iz područja znanosti o životu. Google je predstavio „su-znanstvenika“ osmišljenog za formuliranje novih hipoteza i istaknuo da je njegov model otvorenog koda Gemma pridonio otkriću potencijalno novog puta za terapije raka.

OpenAI je, sa svoje strane, stvorio posebnu znanstvenu jedinicu i uključio osobe poput Alexa Lupsasce, poznatog po svom teorijskom radu o crnim rupama . Planovi tvrtke uključuju razvoj svojevrsnog "automatiziranog istraživačkog pripravnika za umjetnu inteligenciju" u kratkom roku i, gledajući dalje u budućnost, gotovo potpuno automatizirani istraživački alat u roku od nekoliko godina, uvijek pod pretpostavkom da ljudski istraživač bude u središtu procesa.

U vlažnom laboratoriju, GPT-5 i njegovi nasljednici pokazali su se korisnima kao pomoćnici za optimizaciju eksperimentalnih protokola . Na temelju relevantne literature i prethodnih podataka, model može predložiti temperaturne uvjete, vrijeme inkubacije, doze reagensa ili kombinacije kontrola i ponavljanja. U nekoliko prijavljenih slučajeva, male prilagodbe koje je predložio model poboljšale su izvedbu kemijskih reakcija ili značajno smanjile vrijeme potrebno za dobivanje korisnih rezultata.

Upotreba GPT-5 u medicini i kliničkoj praksi

Jedno od područja gdje GPT-5 pokazuje vrlo opipljiv praktični utjecaj je medicina , kako u kliničkoj praksi tako i u istraživanju. Za početak, model se etablirao kao alat za analizu složenih kliničkih izvješća (laboratorijski testovi, slikovne studije, postoperativna izvješća itd.), generirajući sažete sažetke s ključnim nalazima koji štede vrijeme stručnjaka.

Postupak je jednostavan: liječnik ili istraživač prenosi tekst izvješća ili sliku dokumenta i traži sažetak ili izdvajanje najvažnijih točaka . GPT-5 vraća sažetu verziju koja ističe moguće dijagnoze, kritične nalaze ili preporuke za praćenje. Međutim, to je uvijek pod pretpostavkom da stručnjak mora pregledati i potvrditi informacije prije donošenja bilo kakvih odluka.

Još jedna moćna primjena je generiranje visokokvalitetnog medicinskog sadržaja , od kliničkih sažetaka do nacrta znanstvenih članaka ili informativnih materijala za pacijente. Na temelju nekoliko upita na prirodnom jeziku (na primjer, „napišite sažetak o pacijentu s upornom vrućicom i mialgijom“), model stvara koherentne i dobro strukturirane tekstove koje stručnjaci mogu uređivati ​​i prilagođavati svojim potrebama. Visokokvalitetni medicinski sadržaj generiran umjetnom inteligencijom može ubrzati proces pisanja, uvijek uz ljudski pregled.

GPT-5 također može predložiti diferencijalne dijagnoze na temelju simptoma i anamneze koju je opisao zdravstveni djelatnik . Ne zamjenjuje kliničku prosudbu, 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 dispnejom, sustav može navesti vjerojatne dijagnoze i predložiti pretrage poput rendgenske snimke prsnog koša, krvnih pretraga, testova plućne funkcije ili virusnih testova.

Što se tiče personalizirane skrbi, GPT-5 pomaže u prilagođavanju planova liječenja i strategija prevencije profilu pacijenta, pod uvjetom da se podaci unose anonimno i uz strogo pridržavanje privatnosti. Za 70-godišnjeg pacijenta s hipertenzijom, dijabetesom tipa 2 i kroničnom bolešću bubrega, na primjer, model može navesti integrirane strategije upravljanja, kontrolu čimbenika rizika, preporuke za način života i smjernice za dugoročno praćenje temeljene na smjernicama kliničke prakse.

Konačno, GPT-5 se koristi kao inteligentna tražilica medicinske literature . Stručnjak postavlja pitanje prirodnim jezikom („Koje su nedavne studije o telemedicini za kronične bolesti?“), a model locira i sažima relevantne radove, pomažući im da ostanu ažurni bez potrebe za ručnim pretraživanjem beskrajnih baza podataka. Tražilice i alati poput NotebookLM-a olakšavaju organizaciju i sažimanje literature za stručnjake.

Kvaliteta 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 netočnih ekstrapolacija. Istraživači polimera za znanost o materijalima ili bioloških signalnih putova izvijestili su da GPT-5 očito poboljšava ovo ponašanje, navodeći relevantniju literaturu i nudeći tumačenja koja su bolje usklađena s izvornim tekstovima.

Tehnički rad OpenAI-a pokazuje da GPT-5 značajno smanjuje činjenične pogreške u usporedbi s GPT-4o i vlastitim o3 modelom , posebno kada je aktiviran način dubokog zaključivanja. U kontroliranim okruženjima smanjenje je blizu 45% u usporedbi s GPT-4o i do 80% u usporedbi s o3 u određenim zadacima, zahvaljujući kombinaciji poboljšane obuke, tehnika interne provjere i pažljivijeg dizajna sigurnosnih politika.

Unatoč tome, OpenAI-jev vlastiti članak priznaje da GPT-5 i dalje donosi netočne pretpostavke ili izmišlja podatke , čak i kada se čine vrlo pouzdanima. Stoga inzistiraju, kao i mnogi akademici, da se svaki izlaz modela treba tretirati kao hipoteza koju treba testirati, a ne kao apsolutna istina. U znanstvenim istraživanjima, gdje su ponovljivost i provjerljivost najvažnije, ova razlika je ključna.

Pitanje sigurnosti nadilazi tehničku i znanstvenu točnost . Pristup moćnim modelima poput GPT-5 mogao bi, bez odgovarajućih kontrola, olakšati širenje osjetljivog znanja u području biosigurnosti, opasne kemije i drugih osjetljivih područja. To je dovelo do međunarodne rasprave o modelima za kontrolirani pristup, bilježenje i reviziju zapisnika, sljedivost zahtjeva i višerazinske sigurnosne filtere. Alati poput proširenja za identifikaciju sadržaja umjetne inteligencije dio su ekosustava ublažavanja.

Organizacije koje koriste GPT-5 za istraživanje moraju 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 središnju ulogu u osiguravanju usklađenosti s propisima, povjerljivosti podataka i odgovornog upravljanja rezultatima potpomognutim umjetnom inteligencijom.

Nove vještine za istraživače, sveučilišta i tvrtke

Usvajanje GPT-5 u znanstvenim istraživanjima ne znači samo instaliranje novog alata, već i stjecanje 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. Ključni su resursi za formuliranje učinkovitih uputa i personalizaciju interakcije.

Sveučilišta i istraživački instituti počinju ažurirati svoje programe obuke kako bi uključili module o pismenosti u području umjetne inteligencije, etici, algoritamskoj pristranosti, zaštiti podataka i intelektualnom vlasništvu generirane uz podršku modela poput GPT-5. To utječe ne samo na STEM područja već i na društvene i humanističke znanosti, gdje se umjetna inteligencija koristi za analizu velikih korpusa teksta, anketa ili povijesnih podataka.

Agencije za financiranje i zaklade koje podržavaju znanstvene projekte također će morati uspostaviti jasna pravila o korištenju GPT-5 u prijedlozima, člancima i izvješćima . Ta pravila uključuju otkrivanje je li korištena umjetna inteligencija, navođenje verzije modela, detaljan opis načina validacije rezultata i jasno navođenje koji su dijelovi rada istinski ljudski, a koji su potpomognuti sustavom.

Paralelno s tim, GPT-5 ima izravan utjecaj na marketing, poslovanje i znanstvenu komunikaciju . Biotehnološke, medicinsko-tehnološke i tvrtke duboke tehnologije 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 SendAppa istražuju upravo ovo presjecište između napredne umjetne inteligencije i konverzacijskih kanala , povezujući GPT-5 s WhatsApp Businessom putem službenih API-ja. To omogućuje, na primjer, laboratoriju da komunicira svoje najnovije rezultate partnerima, upravlja tehničkim upitima međunarodnih klijenata ili automatizira dio svoje znanstvene diseminacije uz održavanje dosljednog i profesionalnog tona.

Za timove koji obrađuju velike količine interakcije, integracija GPT-5 u sustave za upravljanje razgovorima može poboljšati učinkovitost : model predlaže odgovore, klasificira zahtjeve, sažima tehničku dokumentaciju i opskrbljuje inteligentne chatbotove sposobne za održavanje konteksta, uvijek s mogućnošću ljudskog pregleda ili preuzimanja kontrole kada situacija to zahtijeva.

Promatrajući sve ove upotrebe zajedno, GPT-5 i GPT-5.2 pojavljuju se kao središnji dijelovi novog načina bavljenja znanošću , u kojem modeli djeluju kao generatori ideja, posrednici u sveobuhvatnom pretraživanju literature, podrška u matematičkim dokazima i virtualni laboratorijski asistenti. Krajnja odgovornost ostaje na znanstvenicima, kliničarima i ljudskim timovima, ali brzina testiranja hipoteza, istraživanja alternativnih putova i povezivanja različitih rezultata se umnožava, uvodeći u eru u kojoj bi pet godina rada s dobro integriranom umjetnom inteligencijom moglo biti ekvivalentno desetljećima napretka tradicionalnim tempom.

Povezani članak:

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