Siirry pääsisältöön
OpenAI

11. joulukuuta 2025

JulkaisuTuoteYritys

Tieteen ja matematiikan edistäminen GPT‑5.2:lla

GPT‑5.2 on tähän mennessä vahvin mallimme matematiikka- ja tiedetyöhön.

Ladataan...

Yksi toiveistamme vahvan tekoälyn suhteen on, että se nopeuttaa tieteellistä tutkimusta kaikkien hyödyksi, auttaen tutkijoita tutkimaan enemmän ideoita, testaamaan niitä nopeammin ja muuttamaan löydöt vaikuttaviksi tuloksiksi. 

Viime vuoden aikana olemme tehneet tiivistä yhteistyötä matematiikan, fysiikan, biologian ja tietojenkäsittelytieteen tutkijoiden kanssa ymmärtääksemme, missä tekoäly voi auttaa ja missä se vielä jää jälkeen. Viime kuussa julkaisimme artikkelin, joka kokoaa yhteen varhaisia tapaustutkimuksia matematiikasta, fysiikasta, biologiasta, tietojenkäsittelytieteestä, tähtitieteestä ja materiaalitieteestä, joissa GPT‑5 auttoi tutkijoita osoittamaan, kuinka GPT‑5 on jo alkanut edistää todellista tieteellistä työtä. GPT‑5.2:n myötä alamme nähdä, että nämä edut muuttuvat johdonmukaisemmiksi ja luotettavammiksi.

Vahvempi suorituskyky siellä missä tarkkuus on tärkeää.

GPT‑5.2 Pro ja GPT‑5.2 Thinking ovat tähän mennessä vahvimmat mallimme tieteelliseen ja matemaattiseen työhön.

Vahva matemaattinen päättely on luotettavuuden perusta tieteellisessä ja teknisessä työssä. Sen avulla mallit voivat noudattaa monivaiheista logiikkaa, pitää määrät yhdenmukaisina ja välttää hienovaraisia virheitä, jotka voivat kumuloitua todellisissa analyyseissä – simuloinneista ja tilastoista ennusteisiin ja mallintamiseen. FrontierMathin kaltaisten vertailuarvojen parannukset eivät heijasta kapeaa osaamista, vaan vahvempaa yleistä päättelykykyä ja abstraktiota, jotka ovat suoraan sovellettavissa tieteellisiin työprosesseihin, kuten koodaamiseen, data-analyysiin ja kokeelliseen suunnitteluun.

Nämä kyvyt ovat myös tiiviisti sidoksissa yleisen älykkyyden kehitykseen. Järjestelmä, joka pystyy luotettavasti päättelemään abstraktioiden kautta, ylläpitämään johdonmukaisuutta pitkissä ajatusketjuissa ja yleistämään eri toimialueilla, osoittaa AGI:n perustana olevia piirteitä – ei tehtäväkohtaisia temppuja, vaan laajoja, siirrettäviä päättelytaitoja, jotka ovat tärkeitä tieteen, tekniikan ja tosielämän päätöksenteossa.

Uskomme, että GPT‑5.2 Pro ja GPT‑5.2 Thinking ovat maailman parhaita malleja tutkijoiden avustamiseen ja työn nopeuttamiseen. On GPQA Diamond, korkeakoulutason Google-proof Q&A-vertailuarvo, GPT‑5.2 Pro saavuttaa 93,2 %, ja sitä seuraa läheisesti GPT‑5.2 Thinking 92,4 %.

GPQA Diamondissa(avautuu uudessa ikkunassa) mallit vastaavat monivalintakysymyksiin fysiikasta, kemiasta ja biologiasta. Työkaluja ei otettu käyttöön ja päättelyteho asetettiin maksimitasolle.

On FrontierMathissa (Taso 1–3), asiantuntijatason matematiikan arviointi, GPT‑5.2. Thinking asetti uuden standardin, ratkaisten 40,3 % ongelmista.

FrontierMathissa(avautuu uudessa ikkunassa) mallit ratkaisevat asiantuntijatason matematiikkaongelmia. Python-työkalu otettiin käyttöön ja päättelykyky asetettiin maksimitasolle.

Tapaustutkimus

GPT‑5.2 is not only strong at graduate-level science problems. We now regularly see our frontier models contributing solutions to previously unsolved—and increasingly subtle—questions in mathematics and the sciences.

In this case study, we describe how GPT‑5.2 Pro helped resolve an open research problem in statistical learning theory, documented in a new paper, On Learning-Curve Monotonicity for Maximum Likelihood Estimators(avautuu uudessa ikkunassa).

The question (“If you collect more data, do your results reliably get better?”) shows up any time you fit a model from data. You can draw a learning curve that tracks average error as you add more examples. In the best case, the curve is monotone. More data means less error, every step of the way. That is the behavior people hope for, and often assume.

But over the last few years, researchers have learned that this intuition can fail. A line of work kicked off by an open problem posed at the Conference on Learning Theory (COLT) in 2019 by Viering, Mey, and Loog showed that the answer is often no. Even very simple, well-behaved toy setups can have non-monotonic learning curves, where adding data increases expected error. That surprise triggered a wave of follow-up papers. They expanded the list of settings where these reversals happen and proposed increasingly elaborate methods designed to restore monotone behavior.

Still, one of the most basic cases remained unresolved. What happens in the cleanest textbook situation, where the statistical model is actually correct and the data follow the familiar bell curve pattern, with a known mean but unknown standard deviation? Researchers already knew that small changes to this setup could break monotonic behavior. But the answer remained unknown in this core case.

Our new paper demonstrates that in this clean setting, intuition prevails: learning is predictably improved by more data, rather than behaving in surprising or unstable ways. What makes this paper unusual is how the proof was obtained. The authors did not work out a strategy and then ask the model to fill in steps. They did not provide intermediate arguments or a proof outline. Instead, they asked GPT‑5.2 Pro to solve the open problem directly, and then carefully verified the proof, including review and validation by external subject-matter experts.

The authors then asked simple follow-up questions to see how far the idea could go. GPT‑5.2 Pro extended the result beyond the original problem to higher dimensional settings and other common statistical models. Throughout, the human role stayed focused on verification and clear writing, rather than supplying mathematical scaffolding.

Katse tulevaisuuteen

Tämä tulos viittaa hyödylliseen suuntaan, jolla tekoälyjärjestelmät voivat tukea tieteellistä tutkimusta, erityisesti matematiikan ja teoreettisen tietojenkäsittelytieteen kaltaisilla aloilla, joilla on aksiomaattiset teoreettiset perusteet. Tällaisissa ympäristöissä edistyneimmät mallit voivat auttaa tutustumaan todisteisiin, testaamaan hypoteeseja ja tunnistamaan yhteyksiä, joiden paljastaminen muuten vaatisi huomattavaa ihmistyötä.

Samaan aikaan nämä järjestelmät eivät ole itsenäisiä tutkijoita. Asiantuntija-arviointi, vahvistus ja toimialueen ymmärtäminen ovat edelleen olennaisia. Jopa erittäin kyvykkäät mallit voivat tehdä virheitä tai nojautua lausumattomiin oletuksiin. Mutta ne voivat myös tuottaa yksityiskohtaisia, jäsenneltyjä argumentteja, jotka ansaitsevat huolellista ihmistutkimusta ja hienosäätöä. Luotettavan edistyksen saavuttaminen tekoälyn avulla riippuu siis työnkulusta, jossa validointi, läpinäkyvyys ja yhteistyö ovat tiukasti mukana.

Tapaustutkimuksena tarkasteltuna tämä tulos on esimerkki uudesta tutkimuskäytännöstä. GPT‑5.2:n kaltaiset mallit voivat toimia työkaluina, jotka tukevat matemaattista päättelyä ja nopeuttavat varhaisen vaiheen tutkimusta, kun taas vastuu oikeellisuudesta, tulkinnasta ja kontekstista säilyy ihmistutkijoilla. Huolellisesti käytettynä tällaiset järjestelmät voivat auttaa tehostamaan teoreettisen työn merkittäviä osa-alueita ilman, että ne syrjäyttävät ihmisen harkinnan keskeistä roolia tieteellisessä tutkimuksessa.