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

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

Skok od GPT-5 i GPT-5.2 U znanstvenim istraživanjima, to redefinira način na koji se znanost provodi.Od najteorijske matematike do eksperimenata u mokrim laboratorijima, uključujući biologiju, fiziku, medicinu i naprednu znanost o materijalima, ovi modeli ne pišu samo tekstove; 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.

U isto vrijeme, OpenAI A ostatak znanstvenog ekosustava je vrlo jasan po pitanju jedne ključne točkeGPT-5 nije „autonomni znanstvenik“ niti zamjena za ljudsku znanstvenu metodu. Funkcionira više kao asistent s ogromnim pristupom literaturi, kvantitativnim alatima i sposobnostima strukturiranog zaključivanja, što može ubrzati rad, ali i dalje zahtijeva stručni nadzor, provjeru i znatnu kritičku prosudbu 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 predstavljanje GPT-5.2.Verziju koju opisuju 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 donosi stvarnu vrijednost, a gdje još uvijek zaostaje.

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

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

Ova filozofija „postupnog zaključivanja“ već je bila prisutna u dizajnu GPT-5 s načinom GPT-5 razmišljanjeDjeluje kao interni 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 dulje i eksplicitnije lance zaključivanja.

U svakodnevnoj upotrebi, korisnici mogu birati između nekoliko GPT-5 načina zaključivanja„Automatski“ omogućuje modelu da odluči koliko će vremena potrošiti na problem; „Trenutno“ daje prioritet brzini nad dubinom; „Razmišljanje“ pruža promišljenije i analitičnije odgovore; a „Pro“ je najtočnija i najzahtjevnija varijanta, 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 u specijaliziranim mjerilima.Jedan od najcitiranijih je GPQA Diamond, skup pitanja s višestrukim izborom na poslijediplomskoj razini koji obuhvaća fiziku, kemiju i biologiju, osmišljen za mjerenje naprednog rasuđivanja, a ne samo pamćenja.

U GPQA Diamondu, GPT-5.2 Pro postigao je 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 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)Ovo je 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 laicima 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 ukupne sposobnosti apstrakcije i rasuđivanja.ne samo uska vještina optimizirana za jedno mjerilo. Oni izravno povezuju te sposobnosti sa svakodnevnim tijekovima rada u znanosti: programiranje simulacija, statistička analiza podataka, osmišljavanje i usavršavanje eksperimenata ili tumačenje rezultata.

Paralelno s tim, OpenAI je uveo širi okvir pod nazivom FrontierScience.Osmišljen za procjenu učinkovitosti modela poput GPT-5 na istinski novim znanstvenim problemima koji nisu dio podataka za obuku, FrontierScience uključuje izazove iz biologije, kemije, fizike, matematike, računarstva i društvenih znanosti, 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.Iako se i dalje bori kada se od njega traži kreativna intuicija ili duboko razumijevanje eksperimentalnog konteksta, to se poklapa sa sve raširenijim stavom među stručnjacima za umjetnu inteligenciju: trenutni generativni modeli moćni su alati podrške, 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 slučaj teorije statističkog učenja, gdje je GPT-5.2 Pro pomogao u rješavanju otvorenog problema. povezano s monotonošću 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, prilikom dodavanja podataka, pogreška 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 potaknulo brojne naknadne članke s konkretnim primjerima i strategijama za vraćanje monotonosti.

Unatoč tom napretku, jedan standardni slučaj, koji se smatra gotovo "udžbeničkim", 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, novi rad zaključuje da tradicionalna intuicija vrijedi i da više podataka doista podrazumijeva predvidljivo smanjenje srednje pogreške.

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

Ovaj pristup prikladno ilustrira vrstu nove suradnje između ljudi i umjetne inteligencije u teorijskim istraživanjima.Model predlaže moguće putove testiranja, dok ljudi djeluju kao rigorozni suci, ispravljajući, usavršavajući i odlučujući što se prihvaća kao valjan doprinos. Nema slijepog delegiranja, već kombinacije automatiziranog istraživanja i stručnog pregleda.

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

Osim teorijske statistike, GPT-5 je predstavljen 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 mnogo pažnje je identifikacija specifične promjene u ljudskim imunološkim stanicama u nekoliko minuta.To je bio zadatak koji je timu znanstvenika oduzeo mjesece truda. GPT-5 je predložio 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.. antropskiNa primjer, Google je najavio integraciju svog chatbota Claudea u alate koje koriste istraživačke skupine i tvrtke iz područja znanosti o životu. Google je također predstavio "su-znanstvenika" osmišljenog za formuliranje novih hipoteza te istaknuo da je njegov model otvorenog koda Gemma pridonio otkriću potencijalno novog puta za terapije raka.

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

U mokrom laboratoriju, GPT-5 i njegovi nasljednici testirani su kao pomoćni alati 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

Medicina je jedno od područja gdje GPT-5 pokazuje vrlo opipljiv praktični utjecaj.To se odnosi i na kliničku praksu i na klinička istraživanja. 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 stručnjacima štede vrijeme.

Postupak je jednostavan: liječnik ili istraživač unosi tekst izvješća ili sliku dokumenta i traži sažetak ili izdvajanje najrelevantnijih točaka.GPT-5 vraća sažeto izvješće koje ističe moguće dijagnoze, kritične nalaze i preporuke za praćenje. Međutim, to je uvijek pod pretpostavkom da zdravstveni djelatnik mora pregledati i potvrditi informacije prije donošenja bilo kakvih odluka.

Još jedna moćna primjena je generiranje visokokvalitetnog medicinskog sadržajaOd kliničkih sažetaka do nacrta znanstvenih članaka ili informativnih materijala za pacijente. Počevši s nekoliko uputa 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 Tekst generiran umjetnom inteligencijom može ubrzati pisanje, uvijek uz ljudski pregled.

GPT-5 također može predložiti diferencijalne dijagnoze na temelju simptoma i anamneze koju je opisao liječnik.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 nedostatkom daha, sustav može navesti vjerojatne dijagnoze i predložiti pretrage poput rendgenskih snimaka prsnog koša, krvnih pretraga, testova plućne funkcije ili virusnih testova.

Što se tiče personalizirane skrbi, GPT-5 pomaže u prilagodbi planova liječenja i strategija prevencije. Ovisno o profilu pacijenta, pod uvjetom da se podaci unose anonimno i uz strogo poštivanje privatnosti. Za 70-godišnjeg pacijenta s hipertenzijom, dijabetesom tipa 2 i kroničnom bolešću bubrega, na primjer, model može navesti integrirane strategije liječenja, 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 za medicinsku literaturu.Stručnjak postavlja pitanje prirodnim jezikom („koje su nedavne studije o telemedicini kod kroničnih 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 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 iz njih. Istraživači u području polimera za znanost o materijalima ili bioloških signalnih putova izvijestili su da GPT-5 jasno 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-4 i vlastitim modelom o3.posebno kada je aktiviran način dubokog zaključivanja. U kontroliranim okruženjima, u određenim zadacima zabilježeno je smanjenje od približno 45% u usporedbi s GPT-4 i do 80% u usporedbi s o3, 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 čini vrlo sigurnim. Zato inzistiraju, poput mnogih akademika, da svako odstupanje od modela treba tretirati kao hipotezu koju treba testirati, a ne kao apsolutnu istinu. U znanstvenim istraživanjima, gdje su ponovljivost i provjerljivost svete, ova je razlika temeljna.

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, opasnih kemikalija 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 kao što su proširenja za prepoznavanje AI sadržaja Oni su dio ekosustava 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 središnju ulogu u osiguravanju usklađenosti s propisima, povjerljivosti informacija i odgovornog upravljanja rezultatima generiranim uz podršku umjetne inteligencije.

Nove vještine za istraživače, sveučilišta i tvrtke

Primjena GPT-5 u znanstvenim istraživanjima ne odnosi se samo na instaliranje novog alata, već i na 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. Resursi na formulirati učinkovite indikacije i personalizacija interakcije su ključni.

Sveučilišta i istraživački instituti počinju ažurirati svoje programe obuke uključiti module o pismenosti umjetne inteligencije, etici, algoritamskoj pristranosti, zaštiti podataka i intelektualnom vlasništvu generirani uz podršku modela kao što je GPT-5. To utječe ne samo na STEM područja; utječe 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 postaviti jasna pravila o korištenju GPT-5 u prijedlozima, člancima i izvješćima.To uključuje jasno navođenje je li korištena umjetna inteligencija, specificiranje verzije modela, detaljan opis načina validacije rezultata i bilježenje koji je dio rada istinski ljudski, a koji je potpomognut sustavom.

Paralelno s tim, GPT-5 ima izravan utjecaj na marketing, poslovanje i znanstvenu komunikaciju.Biotehnološke, medicinsko-tehnološke ili 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 kanalaPovezivanje GPT-5 s WhatsApp Businessom putem službenih API-ja omogućuje, na primjer, laboratoriju da komunicira najnovije rezultate svojim 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 konfigurirani su kao središnji dijelovi novog načina bavljenja znanošću.U ovom pristupu, modeli djeluju kao generatori ideja, posrednici u iscrpnim pretraživanjima 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