GPT‑5 के साथ विज्ञान में तेजी लाने के प्रारंभिक प्रयोग

विज्ञान मानव स्वास्थ्य से लेकर ऊर्जा उत्पादन तक, राष्ट्रीय सुरक्षा से लेकर ब्रह्मांड के बारे में हमारी समझ तक, हर चीज को आकार देता है. यदि AI विज्ञान को गति दे सके—नए विचारों को जनरेट करने में लगने वाले समय को कम कर सके, या किसी विचार से परीक्षित परिणाम तक पहुंचने में लगने वाले समय को कम कर सके—तो इसका लाभ समाज में व्यापक रूप से बढ़ेगा.

लेकिन नवाचार की गति एक बाधा बनी हुई है. यहां तक कि जब सही विचार मौजूद हो, उसे उत्पाद या उपचार में बदलने में वर्षों लग सकते हैं. हाल ही में किए गए एक सर्वेक्षण⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) में, अमेरिका में 60 प्रतिशत लोगों ने कहा कि वैज्ञानिक और चिकित्सा क्षेत्र में प्रगति उन तक बहुत धीमी गति से पहुंचती है; 73 प्रतिशत ने कहा कि हमें खोज में तेजी लाने के लिए बेहतर तरीकों की आवश्यकता है; और 69 प्रतिशत ने वैज्ञानिक नेतृत्व को एक शीर्ष राष्ट्रीय प्राथमिकता के रूप में पहचाना.

आज, हम "GPT‑5 के साथ प्रारंभिक विज्ञान त्वरण प्रयोग⁠(एक नई विंडो में खुलेगा)" नामक एक पेपर जारी कर रहे हैं, जो वेंडरबिल्ट, यूसी बर्कले, कोलंबिया, ऑक्सफोर्ड, कैम्ब्रिज, लॉरेंस लिवरमोर नेशनल लेबोरेटरी और द जैक्सन लेबोरेटरी सहित विश्वविद्यालयों और राष्ट्रीय प्रयोगशालाओं के सहयोगियों के साथ सह-लेखक है. यह गणित, भौतिकी, जीवविज्ञान, कंप्यूटर विज्ञान, खगोल विज्ञान और पदार्थ विज्ञान के प्रारंभिक केस अध्ययनों को संकलित करता है, जिनमें GPT‑5 ने शोधकर्ताओं को ज्ञात परिणामों को एक नए तरीके से संश्लेषित करने, शक्तिशाली साहित्य रिव्यु करने, कठिन गणनाओं को गति देने और यहां तक कि अनसुलझे प्रस्तावों के नए प्रमाण जनरेट करें में मदद की. इस पेपर में सीमाओं को भी डॉक्यूमेंट किया गया है. हमारा लक्ष्य समुदाय को यह स्पष्ट रूप से दिखाना है कि ये प्रणालियाँ आज अनुसंधान परिवेश में क्या कर सकती हैं और क्या नहीं कर सकती हैं.

ये केस स्टडीज़ दिखाती हैं कि कैसे विशेषज्ञों के हाथों में GPT‑5 वैज्ञानिक खोज को तेज़ कर रहा है, और यह तेज़ी क्यों महत्वपूर्ण है:

• जीवविज्ञान: डेर्या उनुतमाज़, M.D. के नेतृत्व में किए गए एक अध्ययन में, वैज्ञानिकों ने मानव प्रतिरक्षा कोशिकाओं में एक रहस्यमय परिवर्तन को समझाने के लिए महीनों तक प्रयास किया. GPT‑5 ने एक अप्रकाशित चार्ट से कुछ ही मिनटों में संभावित तंत्र की पहचान की और एक प्रयोग का सुझाव दिया जिसने इसे सिद्ध कर दिया. इस प्रकार की गति शोधकर्ताओं को रोगों को तेजी से समझने और बेहतर उपचार विकसित करने में सहायता कर सकती है.
• गणित: एक अन्य मामले में, शोधकर्ता मेहताब साहनी और मार्क सेल्के एक दशकों पुरानी खुली समस्या का समाधान कर रहे थे, जिसे मूल रूप से पॉल एर्डोस ने प्रस्तावित किया था. वे अंतिम चरण पर अटक गए थे, और GPT‑5 ने एक नया विचार प्रस्तुत किया कि कैसे एक विषम संख्या पैटर्न को तोड़ती है, जिससे उन्हें प्रमाण पूरा करने में सहायता मिली. इस तरह की प्रगति गणितीय नींव को मजबूत करती है, जिस पर अंततः कई एल्गोरिदम और सुरक्षा तकनीकें निर्भर करती हैं.
• एल्गोरिदम और अनुकूलन: शोधकर्ता सेबेस्टियन बुबेक और क्रिश्चियन कोएस्टर यह परीक्षण कर रहे थे कि क्या रोबोटिक्स और रूटिंग में प्रयुक्त एक सामान्य निर्णय लेने की विधि उतनी ही विश्वसनीय है, जितनी लोग मानते हैं. GPT‑5 ने एक नया, स्पष्ट उदाहरण खोजा है, जो दिखाता है कि यह विधि असफल हो सकती है, और अनुकूलन में एक पारंपरिक परिणाम में भी सुधार किया है, जो किसी समस्या को हल करने का सबसे अच्छा तरीका जानने के लिए प्रयुक्त गणित है. इस प्रकार की प्रगति इंजीनियरों को रोबोटिक्स, रूटिंग और अन्य वास्तविक दुनिया के ऐप्लिकेशन में प्रयुक्त निर्णय लेने वाली प्रणालियों को बेहतर ढंग से समझने में मदद करती है.

विज्ञान के लिए OpenAI का मिशन वैज्ञानिक खोज को तेज करना है: शोधकर्ताओं को अधिक विचारों का एक्स्प्लोर करने, परिकल्पनाओं का तेजी से परीक्षण करने और उन अंतर्दृष्टियों को उजागर करने में मदद करना है, जिनमें अन्यथा काफी समय लग सकता है. हम फ्रंटियर मॉडल को सही उपकरणों, कार्यप्रवाहों और सहयोगों के साथ जोड़कर यह करते हैं.

हम शिक्षा, उद्योग और राष्ट्रीय प्रयोगशालाओं के शोधकर्ताओं के साथ निकटता से काम करते हैं. ये सहयोग हमें यह समझने में मदद करते हैं कि मॉडल कहां उपयोगी हैं, कहां वे विफल होते हैं, और उन्हें वैज्ञानिक प्रक्रिया में कैसे एकीकृत किया जाए - साहित्य रिव्यु और प्रमाण निर्माण से लेकर मॉडलिंग, सिमुलेशन और प्रयोगात्मक डिज़ाइन तक.

हमारा नज़रिया दो पूरक मान्यताओं को जोड़ता है. विशेषीकृत वैज्ञानिक उपकरण, जैसे सिमुलेशन इंजन, प्रोटीन डेटाबेस और कंप्यूटर बीजगणित प्रणालियाँ, दक्षता और परिशुद्धता के लिए अनिवार्य हैं. साथ ही, फाउंडेशन मॉडल का विस्तार नई तर्क क्षमताओं को निरंतर खोलता रहता है: क्षेत्रों के बीच विचारों को जोड़ना, प्रमाणों का स्केच बनाना, तंत्र प्रस्तावित करना, और बड़े साहित्य को कीवर्ड के बजाय वैचारिक रूप से नेविगेट करना. जहां विशेष उपकरण मौजूद हैं, हम उनका उपयोग करना चाहते हैं; जहां सामान्य तर्क की आवश्यकता होती है, हम उसे संभालने के लिए डिज़ाइन किए गए मॉडल बनाते हैं. दोनों मार्ग एक-दूसरे को सुदृढ़ करते हैं.

सबसे सार्थक प्रगति मानव-AI टीमों से होती है. वैज्ञानिक एजेंडा तय करते हैं: वे प्रश्नों को परिभाषित करते हैं, विधियों का चयन करते हैं, विचारों की आलोचना करते हैं, और परिणामों को सत्यापित करते हैं. GPT‑5 व्यापकता, गति और समानांतर रूप से कई दिशाओं में एक्स्प्लोर करने की क्षमता प्रदान करता है.

GPT‑5 का प्रभावी ढंग से उपयोग करना एक स्किल है. शोधकर्ता यह सीखते हैं कि प्रश्न कैसे पूछे जाएं, कब पीछे जाना है, समस्याओं को चरणों में कैसे विभाजित किया जाए, और स्वतंत्र रूप से क्या सत्यापित किया जाए. उत्पादक कार्य अक्सर संवाद की तरह दिखता है—शोधकर्ता और मॉडल तब तक दोहराते रहते हैं जब तक कि कोई आशाजनक दिशा सामने नहीं आती या विचार को खारिज नहीं कर दिया जाता

इन प्रारंभिक अध्ययनों में, ऐसा प्रतीत होता है कि GPT‑5 विशेषज्ञों द्वारा उपयोग किए जाने पर अनुसंधान कार्यप्रवाह के कुछ हिस्सों को संक्षिप्त करने में सक्षम है. यह स्वायत्त रूप से प्रोजेक्ट नहीं चलाता है या वैज्ञानिक समस्याओं का समाधान नहीं करता है, लेकिन यह अन्वेषण के सतह क्षेत्र का विस्तार कर सकता है और शोधकर्ताओं को सही परिणामों की ओर तेजी से बढ़ने में मदद कर सकता है.

• एक उभरती हुई क्षमता वैचारिक साहित्य खोज है. GPT‑5 अक्सर विचारों के बीच गहरे संबंधों की पहचान कर सकता है और विभिन्न भाषाओं और कम सुलभ स्रोतों से प्रासंगिक सामग्री प्राप्त कर सकता है. शोधकर्ताओं ने बताया कि उन्हें ऐसे संदर्भ, संबंध और शोध-प्रबंध मिले हैं जिनके बारे में वे पहले नहीं जानते थे.
• गणित और सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान में, जहां संरचना स्पष्ट होती है और फ़ीडबैक लूप तेज़ होते हैं, GPT‑5 विशेष रूप से सहायक है. गणितज्ञों ने मिनटों में व्यवहार्य प्रमाण रूपरेखा जनरेट करने के लिए GPT‑5 का उपयोग किया है, जिससे उस कार्य में परिवर्तन हुआ है जो अन्यथा दिनों या हफ्तों में पूरा हो सकता था. भौतिकी और कम्प्यूटेशनल डोमेनों में, मॉडल सरलीकरण के लिए रूपांतरणों का प्रस्ताव कर सकता है या अन्य डोमेनों में समान संरचनाओं की ओर संकेत कर सकता है.
• जीव विज्ञान और अन्य अनुभवजन्य विज्ञानों में, मॉडल वेट लैब में इन परिकल्पनाओं को मान्य करने के लिए तंत्र और प्रयोगों के डिज़ाइन का प्रस्ताव कर सकता है.

हम उस बिंदु से आगे बढ़ चुके हैं जहां मॉडल केवल मौजूदा जानकारी का सारांश प्रस्तुत करते हैं. अब, GPT‑5 के प्रारंभिक योगदान विशेषज्ञों की देखरेख में शोधकर्ताओं को सार्थक सहायता प्रदान कर सकते हैं. सुधार की गति यह संकेत देती है कि क्षमताओं और उपकरणों के उन्नति के साथ इसमें और अधिक तीव्रता आने की संभावना है.

ये केस अध्ययन उन उदाहरणों का संकलन हैं जहां GPT‑5 उपयोगी साबित हुआ है; ये कोई व्यवस्थित नमूना नहीं हैं, और ये विफलता के सभी प्रकारों को नहीं दर्शाते हैं. विशेषज्ञ पर्यवेक्षण आवश्यक बना हुआ है. GPT‑5 कभी-कभी उद्धरण, तंत्र या प्रमाण जो प्रशंसनीय लगते हैं, उनका भ्रम उत्पन्न कर सकता है; यह मचान और प्रारंभिक समस्याओं के प्रति संवेदनशील हो सकता है; यह कभी-कभी डोमेन-विशिष्ट सूक्ष्मताओं को नजरअंदाज कर सकता है; और यदि इसे ठीक नहीं किया गया तो यह तर्क की अनुत्पादक दिशाओं का अनुसरण कर सकता है. ये अनुसंधान के सक्रिय क्षेत्र हैं, और हम सहयोगियों के साथ मिलकर इन विफलताओं को मापने और कम करने के लिए काम कर रहे हैं, ताकि भविष्य की प्रणालियों को परिष्कृत किया जा सके.

कुल मिलाकर, इन प्रारंभिक अध्ययनों से यह प्रदर्शित होता है कि GPT‑5 नए प्रकार के वैज्ञानिक कार्यों में सहायता करना शुरू कर रहा है. यह मॉडल स्वायत्त नहीं है, लेकिन विशेषज्ञों के हाथों में यह प्रमेयों को सिद्ध करने, संरचनाओं की पुनः खोज और विस्तार करने, क्रॉस-फील्ड कनेक्शनों को उजागर करने, और वैज्ञानिकों के सत्यापन के लिए तंत्र और प्रयोग जनरेट करने में मदद कर सकता है.

हम यह भी देखते हैं कि ये प्रणालियाँ अधिक समय और कंप्यूट के साथ बेहतर होती जाती हैं. यदि GPT‑5 कुछ शोध प्रश्नों में 20 मिनट में सार्थक सहायता कर सकता है, तो हम अधिक गहन परिणामों की अपेक्षा करते हैं जब मॉडल किसी समस्या पर तर्क करने में घंटों या दिन बिता सकते हैं. विश्वस्तरीय वैज्ञानिकों के साथ मिलकर, यह समय के साथ वैज्ञानिक उत्पादकता में एक महत्वपूर्ण बदलाव की संभावना की ओर संकेत करता है.