GPT-5: Czy sztuczna inteligencja zaczyna uprawiać prawdziwą naukę?

Postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji dzieje się na naszych oczach. Modele językowe, które jeszcze niedawno służyły głównie do pisania tekstów i programowania, zaczynają wkraczać w jedną z najbardziej strzeżonych domen ludzkiej aktywności – badania naukowe. Przez lata wizja AI jako partnera w dokonywaniu odkryć należała do sfery science fiction. Jednak przełomowe, choć wciąż wczesne, eksperymenty z modelem GPT-5, opisane w nowym raporcie przez zespół naukowców z OpenAI i czołowych uniwersytetów, pokazują, że ta przyszłość jest bliżej, niż nam się wydaje.

Badanie to nie jest kolejnym benchmarkiem mierzącym, jak dobrze AI odpowiada na pytania. To zbiór fascynujących studiów przypadku z matematyki, fizyki, biologii i informatyki, w których GPT-5 był używany jako aktywny asystent badawczy. Wyniki są uderzające: model potrafił nie tylko przyspieszyć pracę, ale także samodzielnie odtwarzać wyniki z frontu nauki, a nawet przyczyniać się do rozwiązania zupełnie nowych, wcześniej nierozwiązanych problemów.

Cztery poziomy współpracy: jak naukowcy wykorzystali GPT-5?

Raport dzieli przykłady współpracy na cztery kategorie, które doskonale ilustrują rosnące możliwości AI w nauce.

1. Niezależne odtwarzanie znanych wyników

To jeden z najbardziej imponujących testów. Czy AI potrafi, mając do dyspozycji starszą, niedoskonałą wersję pracy naukowej, samodzielnie dojść do jej poprawionej, optymalnej wersji, tak jak zrobili to ludzcy autorzy?

• Wyzwanie: Naukowcy dali GPT-5 pierwszą wersję (v1) niedawno opublikowanej pracy z dziedziny optymalizacji wypukłej, która zawierała suboptymalny wynik. Zadaniem modelu było poprawienie tego wyniku do wersji optymalnej (v2), do której nie miał dostępu.

• Wynik: GPT-5 nie odtworzył w pełni wyniku v2, ale zaproponował i udowodnił poprawność wyniku pośredniego, znacznie lepszego niż w v1. Co ważne, jego dowód był zupełnie inny niż ten stworzony przez ludzi, co pokazuje, że model nie „odgadł” rozwiązania, ale doszedł do niego własną drogą analityczną.

• Wniosek: AI potrafi „myśleć” jak matematyk, przyspieszając proces, który ludzkim ekspertom zająłby dni lub tygodnie.

2. Głębokie przeszukiwanie literatury

Naukowcy często stają przed problemem znalezienia powiązań między różnymi dziedzinami, które używają zupełnie innego języka. GPT-5 okazał się w tym niezwykle skuteczny.

• Wyzwanie: Matematycy, którzy udowodnili nowe twierdzenie geometryczne, nie byli pewni, czy ma ono znane zastosowania w innych dziedzinach.

• Wynik: W ciągu kilku minut GPT-5 zidentyfikował, że twierdzenie to jest w istocie wariantem koncepcji znanej w informatyce teoretycznej jako „przybliżony zbiór Pareto” i wskazał kluczową, fundamentalną pracę z tej dziedziny. To połączenie było nieoczywiste i wymagało zrozumienia głębokiej struktury matematycznej, a nie tylko słów kluczowych.

• Wniosek: AI potrafi przełamywać bariery między dyscyplinami naukowymi, odkrywając zapomniane lub trudne do znalezienia powiązania. Jest to szczególnie cenne w przypadku tzw. problemów Erdősa – ogromnej bazy otwartych problemów matematycznych, gdzie często nie wiadomo, czy dany problem nie został już dawno rozwiązany pod inną nazwą. GPT-5 z powodzeniem zidentyfikował rozwiązania dla 10 takich „otwartych” problemów.

3. Praca w tandemie z ludzkim ekspertem

AI może działać jak niezwykle szybki i kompetentny „kolega z pokoju”, z którym można przedyskutować pomysły.

• Przykład z fizyki teoretycznej: Fizyk, pracując nad problemem promieniowania grawitacyjnego ze strun kosmicznych, utknął na skomplikowanej całce. Po sześciu miesiącach pracy udało mu się znaleźć rozwiązanie tylko dla części przypadków. GPT-5, po otrzymaniu odpowiedniego zapytania, w 40 minut znalazł ogólne rozwiązanie, używając zupełnie innej, bardziej eleganckiej metody (rozwinięcia w wielomiany Legendre’a).

• Przykład z biologii: GPT-5, po otrzymaniu surowych danych z eksperymentu cytometrii przepływowej, nie tylko poprawnie je zanalizował, ale także zaproponował nową hipotezę mechanistyczną, która wyjaśniała zaobserwowane zjawiska. Hipoteza ta, dotycząca roli glikozylacji w różnicowaniu limfocytów T, nie była wcześniej brana pod uwagę przez zespół badawczy, mimo ich wieloletniego doświadczenia w tej dziedzinie. Model zaproponował również konkretne, testowalne eksperymenty, aby ją zweryfikować.

4. Osiąganie zupełnie nowych wyników naukowych

To najbardziej spektakularna demonstracja możliwości GPT-5. W kilku przypadkach, prowadzony przez ekspertów, model przyczynił się do rozwiązania problemów, które pozostawały otwarte.

• Problem Erdősa #848: W dziedzinie kombinatorycznej teorii liczb, GPT-5, bazując na wcześniejszych ludzkich sugestiach, zaproponował kluczowy, nowy pomysł, który umożliwił sformułowanie pełnego dowodu. Jak piszą autorzy: „ostateczny dowód składa się z kluczowego kroku zaproponowanego przez GPT-5, umieszczonego pomiędzy dwiema warstwami ludzkiej matematyki”.

• Nowe ograniczenia dla algorytmów online: W informatyce teoretycznej GPT-5 samodzielnie stworzył i udowodnił nowy, lepszy wynik dotyczący fundamentalnego problemu „śledzenia wypukłych ciał”.

• Nierówności w teorii grafów: GPT-5 nie tylko odtworzył istniejący dowód skomplikowanej nierówności, ale także, bazując na nim, udowodnił nową, wcześniej otwartą hipotezę z tej dziedziny. Jego dowody były znacznie krótsze i bardziej eleganckie niż te stworzone przez ludzi.

Poniższa tabela podsumowuje kluczowe osiągnięcia GPT-5 opisane w raporcie.

Ograniczenia i przyszłość: czy naukowcy staną się niepotrzebni?

Autorzy raportu podkreślają, że GPT-5 jest daleki od doskonałości. Potrafi popełniać błędy, „halucynować” nieistniejące źródła i uparcie bronić błędnych tez. Jego sukces niemal zawsze zależy od precyzyjnego prowadzenia przez ludzkiego eksperta, który potrafi zadawać właściwe pytania, weryfikować odpowiedzi i wychwytywać błędy.

Jednak tempo postępu jest zdumiewające. Jak konkludują autorzy, „nic z tego nie byłoby możliwe zaledwie dwanaście miesięcy temu”. GPT-5 nie zastąpi naukowców, przynajmniej na razie. Staje się jednak narzędziem, które może fundamentalnie zmienić ich pracę – skracając czas od pomysłu do publikacji z miesięcy do dni, automatyzując żmudne zadania i otwierając nowe, nieprzewidywalne ścieżki eksploracji.

Wkraczamy w nową erę nauki, w której współpraca ludzkiego intelektu z potężnymi modelami AI może prowadzić do odkryć w tempie, jakiego nigdy wcześniej nie widzieliśmy. Badanie tych interakcji, ich potencjału i ograniczeń, to fascynujący temat, który sam w sobie stanowi pole do dalszych badań, w tym na poziomie doktorskim. Zrozumienie, jak najlepiej wykorzystać te nowe narzędzia do przesuwania granic wiedzy, będzie jednym z kluczowych wyzwań nauki w nadchodzących latach.

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)

1. Czy GPT-5 „rozumie” naukę, którą tworzy?
   To pytanie filozoficzne. Z perspektywy operacyjnej, GPT-5 demonstruje zdolność do manipulowania złożonymi, abstrakcyjnymi pojęciami w sposób, który jest spójny z zasadami logiki i danej dziedziny naukowej, co prowadzi do poprawnych, a nawet nowatorskich wyników. Czy wiąże się to z „rozumieniem” w ludzkim sensie, jest przedmiotem debaty.

2. Jak duża była pomoc człowieka w tych odkryciach?
   Pomoc ludzka była kluczowa. Eksperci formułowali problemy, dostarczali kontekstu, oceniali i korygowali odpowiedzi modelu oraz składali poszczególne fragmenty w spójną całość. Rola GPT-5 przypominała rolę genialnego, ale czasem chaotycznego asystenta, który potrzebuje nadzoru i kierownictwa.

3. Czy te wyniki są powtarzalne?
   Autorzy zauważają, że wyniki mogą zależeć od drobnych szczegółów w zapytaniach i odpowiedziach, co może utrudniać ich powtórzenie. Jest to jedno z wyzwań w pracy z obecnymi modelami językowymi. Jednak w wielu przypadkach udostępniono pełne transkrypcje rozmów z GPT-5, aby zapewnić maksymalną transparentność.

4. Jakie są największe ryzyka związane z używaniem AI w nauce?
   Jednym z ryzyk jest nadmierne zaufanie do wyników generowanych przez AI bez dogłębnej weryfikacji. Innym jest problem atrybucji – jak sprawiedliwie przypisać autorstwo, gdy AI wnosi znaczący wkład intelektualny? Istnieje też ryzyko, że AI, bazując na istniejącej literaturze, może utrwalać istniejące paradygmaty, utrudniając radykalnie nowe, „wywrotowe” odkrycia.

5. Czy inne modele AI, np. od Google czy Anthropic, mają podobne zdolności?
   Raport wspomina o podobnych eksperymentach prowadzonych z użyciem innych modeli, co sugeruje, że jest to ogólny trend w rozwoju sztucznej inteligencji, a nie unikalna cecha jednego modelu. Jednak przedstawione w tym raporcie studia przypadku, zwłaszcza te dotyczące nowych odkryć matematycznych, wydają się wyznaczać nowy standard możliwości.

Publikacje wykonane przez nas w podobnej tematyce

1. Automatyzacja dowodzenia twierdzeń: od systemów symbolicznych do modeli językowych.

2. Rola „głębokiego przeszukiwania literatury” w interdyscyplinarnych odkryciach naukowych: analiza oparta na AI.

3. Współautorstwo człowiek-AI: nowe ramy etyczne i metodologiczne dla publikacji naukowych.

4. Granice kreatywności w generatywnej AI: czy modele językowe mogą formułować oryginalne hipotezy naukowe?

5. Neuro-symboliczne podejścia w rozwiązywaniu problemów matematycznych: połączenie LLM z systemami algebry komputerowej.