Modeli GPT-5 në kërkimin shkencor: përdorimet, përparimet dhe kufizimet

Informatec Digital » Burime » Modeli GPT-5 në kërkimin shkencor: përdorimet, përparimet dhe kufizimet

Kërcimi i GPT-5 dhe GPT-5.2 Në kërkimin shkencor, po ripërcaktohet mënyra se si bëhet shkenca.Nga matematika më teorike te eksperimentet laboratorike, dhe duke përfshirë biologjinë, fizikën, mjekësinë dhe shkencën e materialeve të përparuara, këto modele nuk shkruajnë vetëm tekste; ato kanë filluar të përdoren si bashkëpilotë të vërtetë kërkimi, të afta për të sugjeruar hipoteza, për të ndihmuar në hartimin e eksperimenteve dhe për të gjetur modele në të dhëna që do t'i duheshin një personi muaj për t'i identifikuar.

Në të njëjtën kohë OpenAI Dhe pjesa tjetër e ekosistemit shkencor është shumë e qartë në një pikë kyçeGPT-5 nuk është një “shkencëtar autonom” dhe as një zëvendësim për metodën shkencore njerëzore. Ai funksionon më shumë si një asistent me akses të gjerë në literaturë, mjete sasiore dhe aftësi të arsyetimit të strukturuar, të cilat mund të përshpejtojnë punën, por prapëseprapë kërkojnë mbikëqyrje nga ekspertë, verifikim dhe gjykim kritik të konsiderueshëm nga studiuesit.

GPT-5 dhe GPT-5.2: Gjenerata të reja modelesh për shkencën dhe matematikën

OpenAI ka caktuar 11 dhjetorin 2025 si datën kyçe për prezantimin zyrtar të GPT-5.2Versioni që e përshkruan si modelin e saj më të përparuar deri më sot për detyra shkencore dhe matematikore. Gjatë vitit të kaluar, kompania ka bashkëpunuar ngushtë me studiues në fusha të tilla si matematika, fizika, biologjia dhe shkenca kompjuterike për të fituar një kuptim praktik se ku IA ofron vlerë të vërtetë dhe ku ende dështon.

Kjo punë është kristalizuar në studime rastesh që përfshijnë disiplina shumë të ndryshme.Nga astronomia te shkenca e materialeve, GPT-5 dhe, më vonë, GPT-5.2 kanë luajtur një rol në pjesë specifike të rrjedhës së punës kërkimore: ridizajnimin e demonstrimeve, eksplorimin e metodave alternative të testimit, rishikimin e kodit të simulimit, sintetizimin e artikujve dhe propozimin e variacioneve të vogla të protokollit. Sipas OpenAI, GPT-5.2 po fillon të tregojë përmirësime që nuk janë vetëm të rastit, por edhe më të qëndrueshme dhe të riprodhueshme.

Brenda familjes GPT-5.2, dallohen dy variante të specializuara për shkencën dhe matematikën: GPT-5.2 Pro dhe GPT-5.2 Thinking.Të dyja janë optimizuar për arsyetim të thellë dhe detyra teknike të vështira, ku një gabim i vogël mund të prishë një analizë të tërë. GPT-5.2 Pro i jep përparësi besnikërisë dhe saktësisë, duke lejuar më shumë kohë arsyetimi, ndërsa GPT-5.2 Thinking përqendrohet në vendimmarrjen inteligjente se kur duhet të "mendohet" më shumë dhe kur duhet të reagohet më shpejt.

Kjo filozofi e "arsyetimit hap pas hapi" ishte tashmë e pranishme në hartimin e GPT-5 me modalitetin Të menduarit GPT-5Ai vepron si një router i brendshëm i aftë të vlerësojë kompleksitetin e një pyetjeje, kontekstin e disponueshëm dhe mjetet e nevojshme (p.sh., qasjen në Python) përpara se të prodhojë një përgjigje. Ai përgjigjet shpejt ndaj pyetjeve të thjeshta; për probleme komplekse, aktivizon zinxhirë arsyetimi më të gjatë dhe më të qartë.

Në përdorimin e përditshëm, përdoruesit mund të zgjedhin midis disa mënyrave të arsyetimit GPT-5“Auto” i lejon modelit të vendosë se sa kohë duhet të shpenzojë për problemin; “Instant” i jep përparësi shpejtësisë mbi thellësinë; “Thinking” ofron përgjigje më të menduara dhe analitike; dhe “Pro” është varianti më i saktë dhe më i kërkuar, i projektuar për detyra ku saktësia ka përparësi mbi shpejtësinë. Vlen të përmendet se GPT-5 është një model me pagesë, i arritshëm përmes abonimit ose pagesës për përdorim, gjë që është veçanërisht e rëndësishme për institucionet që menaxhojnë të dhëna të ndjeshme ose ato me buxhete të ngushta kërkimore.

Performanca në testet e referencës: GPQA, FrontierMath dhe FrontierScience

Përmirësimi i GPT-5.2 në kërkimin shkencor nuk bazohet vetëm në përshtypjet subjektive, por edhe në rezultatet në testet e specializuara.Një nga më të cituarat është GPQA Diamond, një grup pyetjesh me zgjedhje të shumëfishta në nivelin pasuniversitar që mbulon fizikën, kiminë dhe biologjinë, i hartuar për të matur arsyetimin e avancuar dhe jo vetëm memorizimin.

Në GPQA Diamond, GPT-5.2 Pro arriti një shkallë suksesi prej 93,2% dhe GPT-5.2 Thinking një shkallë suksesi prej 92,4%.Duke punuar pa mjete të jashtme dhe me përpjekjen e tij të arsyetimit të vendosur në maksimum, modeli duhet t'i zgjidhë problemet "vetëm", ​​vetëm nëpërmjet aftësive të tij të brendshme analitike. Këto shifra e vendosin qartë atë mbi gjeneratat e mëparshme dhe e forcojnë rolin e tij si asistent në detyrat e zgjidhjes së problemeve dhe të të kuptuarit të nivelit shumë të lartë.

Një tjetër test krahasues është FrontierMath (Tier 1-3)Ky është një vlerësim i avancuar i matematikës që lejon përdorimin e një mjeti Python. Në këtë skenar, GPT-5.2 Thinking zgjidh 40,3% të problemeve me përpjekje maksimale arsyetimi, përqindje që, megjithëse mund të duken modeste për një person të zakonshëm, përfaqësojnë një hap të rëndësishëm përpara në një fushë ku shumica e modeleve të mëparshme mezi arrinin rezultate të dobishme.

Përtej numrave, OpenAI këmbëngul se këto përparime pasqyrojnë një përmirësim në kapacitetin e përgjithshëm për abstraksion dhe arsyetim.jo thjesht një aftësi e ngushtë e optimizuar për një pikë të vetme referimi. Ato i lidhin drejtpërdrejt këto aftësi me rrjedhat e përditshme të punës në shkencë: programimin e simulimeve, analizën statistikore të të dhënave, hartimin dhe rafinimin e eksperimenteve ose interpretimin e rezultateve.

Paralelisht, OpenAI ka prezantuar një kornizë më të gjerë të quajtur FrontierScience.I projektuar për të vlerësuar performancën e modeleve si GPT-5 në probleme vërtet të reja shkencore që nuk janë pjesë e të dhënave të trajnimit, FrontierScience përfshin sfida në biologji, kimi, fizikë, matematikë, shkencë kompjuterike dhe shkenca shoqërore, të projektuara për të kërkuar jo vetëm njohuri teorike, por edhe planifikim, të menduar kritik dhe përgjithësim.

Analizat fillestare tregojnë se GPT-5 funksionon shumë mirë kur detyra mund të ndahet në hapa të qartë dhe logjikë.Ndërsa vazhdon të ketë vështirësi kur kërkohet intuitë krijuese ose një kuptim i thellë i kontekstit eksperimental, kjo përputhet me pikëpamjen gjithnjë e më të përhapur midis ekspertëve të IA-së: modelet aktuale gjeneruese janë mjete të fuqishme mbështetëse, por ato nuk zëvendësojnë kreativitetin, intuitën ose përgjegjësinë e shkencëtarit njerëzor.

Një rast emblematik: zgjidhja e problemeve të hapura në matematikë

Një nga shembujt më të habitshëm të përdorimit të këtyre modeleve në shkencën e pastër është rasti i teorisë së të mësuarit statistikor, ku GPT-5.2 Pro ndihmoi në zgjidhjen e një problemi të hapur. lidhur me monotoninë e kurbave të të mësuarit për vlerësuesit e gjasës maksimale. Pyetja themelore është intuitive: kur shtojmë më shumë të dhëna në një model statistikor të specifikuar siç duhet, a duhet që gabimi i pritur të ulet gjithmonë, apo mund të përkeqësohet, të paktën në disa segmente?

Hulumtimet e mëparshme kishin treguar se, në kushte të caktuara praktike, kurba e të mësuarit nuk është gjithmonë monotone. Dhe se, kur shtohen të dhëna, gabimi mund të rritet në mënyrë të kundërt me intuitën. Kjo linjë kërkimi daton që nga një problem i ngritur në vitin 2019 në Konferencën mbi Teorinë e të Mësuarit (COLT) nga Viering, Mey dhe Loog, i cili shkaktoi shumë artikuj pasues me shembuj dhe strategji konkrete për rikuperimin e monotonitetit.

Pavarësisht këtyre përparimeve, një rast standard, i konsideruar pothuajse si "libër shkollor", mbeti për t'u zgjidhur.Një model Gaussian me një mesatare të njohur dhe një devijim standard të panjohur, ku modeli statistikor është i saktë dhe të dhënat ndjekin një shpërndarje normale të idealizuar. Në këtë skenar klasik, puna e re arrin në përfundimin se intuita tradicionale është e vërtetë dhe se më shumë të dhëna nënkuptojnë një gabim mesatar në rënie të parashikueshme.

Dallimi kryesor i studimit, siç shpjegon OpenAI, nuk qëndron vetëm në rezultat, por edhe në proces.Në vend që ta udhëzonin modelin hap pas hapi me një skemë të detajuar prove, autorët e paraqitën problemin e hapur drejtpërdrejt te GPT-5.2 Pro dhe analizuan me kujdes provën e gjeneruar. Më pas, ata e validuan argumentin me ekspertë të jashtëm në këtë fushë, shqyrtuan plotësisht çdo hap dhe, pasi u konsolidua, e përdorën modelin për ta zgjeruar rezultatin në dimensione më të larta dhe modele të tjera të zakonshme statistikore.

Kjo qasje ilustron në mënyrë të përshtatshme llojin e bashkëpunimit në zhvillim midis njerëzve dhe inteligjencës artificiale në kërkimin teorik.Modeli sugjeron shtigje të mundshme testimi, ndërsa njerëzit veprojnë si gjyqtarë rigorozë, duke korrigjuar, rafinuar dhe vendosur se çfarë pranohet si një kontribut i vlefshëm. Nuk ka delegim të verbër, por më tepër një kombinim të eksplorimit të automatizuar dhe shqyrtimit nga ekspertët.

GPT-5 si bashkë-pilot kërkimor: nga numri i Erdős në laboratorin e lagësht

Përtej statistikave teorike, GPT-5 është paraqitur në raste të tjera përdorimi të profilit të lartë.OpenAI, për shembull, ka publikuar një punim në të cilin modeli i saj ndihmon në zgjidhjen e një problemi kompleks të hapur në teorinë e numrave që lidhet me trashëgiminë e Erdős, në bashkëpunim me një matematikan nga Universiteti i Kolumbias. Modeli ndihmoi në eksplorimin e hamendësimeve, verifikimin e hapave të ndërmjetëm dhe propozimin e qasjeve alternative që rezultuan të frytshme.

Një shembull tjetër që ka tërhequr shumë vëmendje është identifikimi i një ndryshimi specifik në qelizat imune të njeriut brenda pak minutash.Kjo ishte një detyrë që kishte konsumuar muaj të tërë përpjekjesh për një ekip shkencëtarësh. GPT-5 propozoi një eksperiment specifik për të testuar një hipotezë rreth këtij ndryshimi; studiuesit e përsëritën eksperimentin dhe konfirmuan se sugjerimi ishte i saktë, duke shkurtuar kështu ndjeshëm ciklin e zakonshëm të provës dhe gabimit.

Këto rezultate janë pjesë e një lëvizjeje më të gjerë nga industria e teknologjisë drejt sektorit shkencor.. AntropikePër shembull, Google ka njoftuar integrimin e chatbot-it të saj Claude në mjetet e përdorura nga grupet kërkimore dhe kompanitë e shkencave të jetës. Google ka prezantuar gjithashtu një "bashkëshkencëtar" të projektuar për të formuluar hipoteza të reja dhe ka theksuar se modeli i saj me burim të hapur Gemma kontribuoi në zbulimin e një rruge të re potenciale për terapitë e kancerit.

OpenAI, nga ana e saj, ka krijuar një njësi specifike shkencore dhe ka përfshirë figura të tilla si Alex Lupsasca, i njohur për punën e tij teorike mbi vrimat e zeza.Ndër planet e kompanisë është të zhvillojë një lloj "praktikanti të automatizuar të kërkimit të inteligjencës artificiale" në afat të shkurtër dhe, duke parë më tej në të ardhmen, një mjet kërkimor praktikisht të automatizuar brenda pak vitesh, gjithmonë nën premisën e mbajtjes së studiuesit njerëzor në qendër të procesit.

Në laboratorin e lagësht, GPT-5 dhe pasardhësit e tij janë testuar si asistentë për të optimizuar protokollet eksperimentale.Bazuar në literaturën përkatëse dhe të dhënat e mëparshme, modeli mund të sugjerojë kushtet e temperaturës, kohën e inkubacionit, dozat e reagentëve ose kombinime të kontrolleve dhe replikimeve. Në disa raste të raportuara, rregullimet e vogla të sugjeruara nga modeli kanë përmirësuar performancën e reaksioneve kimike ose kanë ulur ndjeshëm kohën e nevojshme për të marrë rezultate të dobishme.

Përdorimi i GPT-5 në mjekësi dhe praktikë klinike

Një nga fushat ku GPT-5 po tregon një ndikim praktik shumë të prekshëm është mjekësia.Kjo vlen si për praktikën klinike ashtu edhe për kërkimin klinik. Për të filluar, modeli është vendosur si një mjet për analizimin e raporteve komplekse klinike (teste laboratorike, studime imazherike, raporte postoperative, etj.), duke gjeneruar përmbledhje të kondensuara me gjetje kryesore që u kursejnë kohë profesionistëve.

Procedura është e thjeshtë: mjeku ose studiuesi fut tekstin e raportit ose një imazh të dokumentit dhe kërkon një përmbledhje ose nxjerrjen e pikave më të rëndësishme.GPT-5 kthen një raport përmbledhës që nxjerr në pah diagnozat e mundshme, gjetjet kritike dhe rekomandimet e ndjekjes. Megjithatë, kjo bëhet gjithmonë nën parimin që profesionisti i kujdesit shëndetësor duhet të shqyrtojë dhe validojë informacionin përpara se të marrë ndonjë vendim.

Një tjetër aplikim i fuqishëm është gjenerimi i përmbajtjes mjekësore me cilësi të lartë.Nga përmbledhjet klinike te draftet e artikujve shkencorë ose materialeve informative për pacientët. Duke filluar me disa udhëzime në gjuhë natyrale (për shembull, "shkruani një përmbledhje rreth një pacienti me ethe dhe mialgji të vazhdueshme"), modeli prodhon tekste koherente dhe të strukturuara mirë që profesionistët mund t'i modifikojnë dhe t'i përshtatin sipas nevojave të tyre. Përmbajtje mjekësore me cilësi të lartë Teksti i gjeneruar nga inteligjenca artificiale mund të përshpejtojë shkrimin, gjithmonë me rishikim njerëzor.

GPT-5 gjithashtu mund të sugjerojë diagnoza diferenciale bazuar në simptomat dhe historinë e përshkruar nga mjeku.Nuk zëvendëson gjykimin klinik, por ofron një listë të arsyetuar të mundësive, testeve plotësuese për t'u marrë në konsideratë ose sinjaleve paralajmëruese që duhen përjashtuar. Në raste të tilla si një pacient 50-vjeçar me lodhje, kollë të thatë dhe gulçim, sistemi mund të rendisë diagnozat e mundshme dhe të sugjerojë studime të tilla si rrezet X të kraharorit, analizat e gjakut, testet e funksionit pulmonar ose testet virale.

Sa i përket kujdesit të personalizuar, GPT-5 ndihmon në përshtatjen e planeve të trajtimit dhe strategjive parandaluese. Në varësi të profilit të pacientit, me kusht që të dhënat të futen në mënyrë anonime dhe me respekt të rreptë për privatësinë. Për një pacient 70-vjeçar me hipertension, diabet tip 2 dhe sëmundje kronike të veshkave, për shembull, modeli mund të rendisë strategji të integruara të menaxhimit, kontrollin e faktorëve të rrezikut, rekomandimet e stilit të jetës dhe udhëzimet e ndjekjes afatgjatë bazuar në udhëzimet e praktikës klinike.

Së fundmi, GPT-5 po përdoret si një motor kërkimi inteligjent për literaturën mjekësore.Profesionisti ngre një pyetje në gjuhë natyrale ("çfarë studimesh të fundit ka mbi telemjekësinë në sëmundjet kronike?") dhe modeli lokalizon dhe përmbledh punimet përkatëse, duke ndihmuar në përditësimin pa pasur nevojë të hulumtohet manualisht në baza të dhënash të pafundme. Motorët e kërkimit dhe mjetet si NotebookLM Ato lehtësojnë organizimin dhe përmbledhjen e literaturës për profesionistët.

Cilësia e përgjigjeve, halucinacionet dhe siguria

Një kritikë e përsëritur ndaj gjeneratave të mëparshme të modeleve, të tilla si O3 dhe O3-Pro, ka qenë tendenca e tyre drejt halucinacioneve.Duke cituar artikuj të vërtetë, por duke nxjerrë përfundime të gabuara ose ekstrapolime të pasakta prej tyre. Studiuesit në polimere për shkencën e materialeve ose në rrugët biologjike të sinjalizimit kanë raportuar se GPT-5 e përmirëson qartë këtë sjellje, duke cituar literaturë më relevante dhe duke ofruar interpretime më të përafërta me tekstet origjinale.

Dokumenti teknik i OpenAI tregon se GPT-5 ul ndjeshëm gabimet faktike krahasuar me GPT-4 dhe modelin e vet o3.Sidomos kur aktivizohet modaliteti i arsyetimit të thellë. Në mjedise të kontrolluara, në disa detyra raportohet një ulje prej afërsisht 45% krahasuar me GPT-4 dhe deri në 80% krahasuar me o3, falë një kombinimi të trajnimit të përmirësuar, teknikave të verifikimit të brendshëm dhe hartimit më të kujdesshëm të politikave të sigurisë.

Megjithatë, artikulli i vetë OpenAI pranon se GPT-5 vazhdon të bëjë supozime të pasakta ose të sajojë të dhëna.edhe kur duket shumë e sigurt. Kjo është arsyeja pse ata këmbëngulin, si shumë akademikë, që çdo devijim nga modeli duhet të trajtohet si një hipotezë që duhet testuar, jo si një e vërtetë absolute. Në kërkimin shkencor, ku riprodhueshmëria dhe verifikueshmëria janë të shenjta, ky dallim është themelor.

Çështja e sigurisë shkon përtej saktësisë teknike dhe shkencore.Qasja në modele të fuqishme si GPT-5, pa kontrolle të mjaftueshme, mund të lehtësojë përhapjen e njohurive të ndjeshme në biosigurinë, kimikatet e rrezikshme dhe fusha të tjera të ndjeshme. Kjo ka çuar në një debat ndërkombëtar mbi modelet për qasje të kontrolluar, regjistrimin dhe auditimin e regjistrave, gjurmueshmërinë e kërkesave dhe filtrat e sigurisë shumënivelëshe. Mjete të tilla si zgjerime për të identifikuar përmbajtjen e inteligjencës artificiale Ato janë pjesë e ekosistemit të zbutjes.

Organizatat që përdorin GPT-5 për kërkime duhet të koordinohen me ekipet ligjore, zyrtarët e mbrojtjes së të dhënave dhe komitetet e etikës.Pozicione të tilla si specialistë ligjorë në institucionet e kujdesit shëndetësor dhe zyrtarë të mbrojtjes së të dhënave luajnë një rol qendror në sigurimin e pajtueshmërisë me rregulloret, konfidencialitetin e informacionit dhe menaxhimin e përgjegjshëm të rezultateve të gjeneruara me mbështetjen e inteligjencës artificiale.

Aftësi të reja për studiuesit, universitetet dhe kompanitë

Përvetësimi i GPT-5 në kërkimin shkencor nuk ka të bëjë vetëm me instalimin e një mjeti të ri, por edhe me përvetësimin e aftësive të reja.Studiuesit duhet të mësojnë të formulojnë sugjerime efektive, të interpretojnë në mënyrë kritike përgjigjet, të dokumentojnë rolin e modelit në proces dhe të integrojnë sugjerimet në protokollet eksperimentale ose teorike pa humbur gjurmueshmërinë. Burimet mbi formulojnë indikacione efektive dhe personalizimi i ndërveprimit janë thelbësore.

Universitetet dhe institutet kërkimore kanë filluar të përditësojnë programet e tyre të trajnimit. për të përfshirë module mbi shkrim-leximin e IA-së, etikën, paragjykimin algoritmik, mbrojtjen e të dhënave dhe pronën intelektuale të gjeneruar me mbështetjen e modeleve të tilla si GPT-5. Kjo ndikon jo vetëm në fushat STEM; ajo ndikon edhe në shkencat shoqërore dhe humane, ku IA përdoret për të analizuar korpuse të mëdha teksti, anketash ose të dhënash historike.

Agjencitë dhe fondacionet financuese që mbështesin projektet shkencore do të duhet gjithashtu të vendosin rregulla të qarta mbi përdorimin e GPT-5 në propozime, artikuj dhe raporte.Këto përfshijnë sqarimin nëse është përdorur inteligjenca artificiale, specifikimin e versionit të modelit, detajimin se si janë validuar rezultatet dhe regjistrimin se cila pjesë e punës është vërtet njerëzore dhe cila është ndihmuar nga sistemi.

Paralelisht, GPT-5 ka një ndikim të drejtpërdrejtë në marketing, biznes dhe komunikim shkencor.Kompanitë e bioteknologjisë, teknologjisë mjekësore ose teknologjisë së thellë mund ta përdorin atë për të analizuar të dhënat e klientëve, për të gjeneruar përmbajtje të specializuar, për të automatizuar përgjigjet komplekse dhe për të përkthyer gjetjet e kërkimit në mesazhe të kuptueshme për investitorët, partnerët ose publikun e gjerë.

Platforma si SendApp eksplorojnë pikërisht këtë kryqëzim midis inteligjencës artificiale të përparuar dhe kanaleve bisedore.Lidhja e GPT-5 me WhatsApp Business nëpërmjet API-ve zyrtare i lejon, për shembull, një laboratori t'u komunikojë rezultatet më të fundit partnerëve të tij, të menaxhojë pyetjet teknike nga klientët ndërkombëtarë ose të automatizojë një pjesë të shpërndarjes së tij shkencore duke ruajtur një ton të qëndrueshëm dhe profesional.

Për ekipet që merren me vëllime të mëdha ndërveprimi, integrimi i GPT-5 në sistemet e menaxhimit të bisedave mund të përmirësojë efikasitetin.Modeli sugjeron përgjigje, klasifikon kërkesat, përmbledh dokumentacionin teknik dhe ushqen chatbot-e inteligjentë të aftë për të ruajtur kontekstin, gjithmonë me mundësinë e një rishikimi njerëzor ose marrjes së kontrollit kur situata e kërkon këtë.

Duke parë të gjitha këto përdorime së bashku, GPT-5 dhe GPT-5.2 janë konfiguruar si pjesë qendrore të një mënyre të re të të bërit shkencë.Në këtë qasje, modelet veprojnë si gjeneratorë idesh, lehtësues të kërkimeve të hollësishme të literaturës, mbështetje në provat matematikore dhe asistentë virtualë të laboratorit. Përgjegjësia përfundimtare u mbetet shkencëtarëve, klinicistëve dhe ekipeve njerëzore, por shpejtësia për testimin e hipotezave, eksplorimin e shtigjeve alternative dhe lidhjen e rezultateve të ndryshme shumëfishohet, duke sjellë një epokë ku pesë vjet punë me IA të integruar mirë mund të jenë ekuivalente me dekada progresi me ritmin tradicional.

Artikulli i lidhur:

GPT-5: Gjithçka rreth revolucionit të madh të ardhshëm në Inteligjencën Artificiale