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OpenAI：GPT-5 模型正开始减轻科学家日常工作量

2025-11-22 09:22:10 来源：IT之家 A+A-

OpenAI 发布了《GPT-5 科学加速报告》论文，展示了科学家们如何在日常工作中使用 AI。数学家利用 GPT-5 证明公式，物理学家进行对称性分析，免疫学家则用它来细化假设并设计实验。

OpenAI：GPT-5 模型正开始减轻科学家日常工作量

OpenAI 研究员 Noam Brown 表示，他不同意“生成式 AI 只会简单复述互联网内容”的观点。他认为 GPT-5 捕获了人类写作过程的完整谱系，而强化学习可以推动 AI 模型超越简单的复读水平。他将 GPT 与谷歌的“阿尔法狗”下棋机器人做对比，指出阿尔法狗先学习人类棋谱，随后通过强化学习创造出当时被视为错误但最终被证明正确的棋法。

Noam 认为，尽管科学比下围棋复杂得多，虽然 AI 尚未超越顶尖科学家，但大语言模型已经在实际研究中作出有意义的贡献。他提出，未来科学领域可能会迎来类似围棋界的“黑 37 手”时刻。“黑 37 手”是指阿尔法狗在与韩国九段棋手李世乭的比赛中下的第 37 手，这一举动最初被认为极不合理，但最终成为全局制胜的关键，证明了 AI 的创造性思考能力。

GPT-5 的一个显著优势是帮助研究人员找到被大量出版物和术语变化掩盖的相关论文。实验证明，GPT-5 能在数秒内生成完整的证明，相比之下，英国数学家蒂莫西・高尔斯需要一个小时以上才能完成同样的推理任务。在生物学中，研究人员通常会问 GPT-5 某化合物为何会导致某种表现型，GPT-5 可以提供合理的因果链和实验关系。

此外，GPT-5 还可以扮演“技术批评者”，分析实验可能失败的原因，尽管并非在所有场景中都有效。有时 GPT-5 需要质疑后才会自我纠正，但这一过程可为科学家提供有价值的洞察。

然而，GPT-5 并非完美。它并未解决版权归属和原创性问题，有时还会夸大不完整性结果，并且存在“偏科”现象，在数学、理论物理、算法等形式化学科上表现得比其他学科更好。总体来说，科学家已经使用 GPT-5 处理实际科研任务，但它尚未突破常规，人类仍然主导绝大部分研究方向与审查。

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