Rozwój nauk ścisłych i matematyki z GPT‑5.2

Jedną z naszych nadziei związanych z zaawansowaną sztuczną inteligencją jest to, że przyspieszy ona badania naukowe z korzyścią dla wszystkich, pomoże naukowcom przeanalizować więcej pomysłów, szybciej je przetestować i przekształcić ich odkrycia w rzeczywiste korzyści. 

W ciągu ostatniego roku ściśle współpracowaliśmy z matematykami, fizykami, biologiami i informatykami, aby zrozumieć, w jaki sposób AI może pomóc im pomóc, a czego sztucznej inteligencji jeszcze brakuje. W zeszłym miesiącu opublikowaliśmy artykuł⁠, który zbiera wczesne studia przypadków z matematyki, fizyki, biologii, informatyki, astronomii i materiałoznawstwa, w których GPT‑5 pomógł naukowcom. Pokazujemy w nim, jak GPT‑5 już zaczyna usprawniać rzeczywistą pracę naukowców. Dzięki GPT‑5.2 zaczynamy dostrzegać, że te korzyści stają się coraz bardziej spójne i niezawodne.

GPT‑5.2 Pro i GPT‑5.2 Thinking to nasze najpotężniejsze modele do zadań z zakresu matematyki i innych nauk ścisłych.

Wydajne rozumowanie matematyczne stanowi fundament niezawodności w pracy naukowej i technicznej. Pozwala to modelom na stosowanie wieloetapowej logiki, zachowanie spójności ilościowej oraz unikanie subtelnych błędów, które mogą się kumulować w rzeczywistych analizach – od symulacji i statystyki po prognozowanie i modelowanie. Poprawa wyników w testach takich jak FrontierMath nie odzwierciedla wąskich umiejętności, lecz ogólne rozumowanie i abstrakcyjne wnioskowanie – zdolności, które bezpośrednio przekładają się na realizację zadań naukowych, takich jak programowanie, analiza danych i projektowanie eksperymentów.

Zdolności te są również ściśle powiązane z postępami zmierzającymi w kierunku stworzenia inteligencji ogólnej. System, który potrafi niezawodnie rozumować poprzez abstrakcję, zachować spójność w długich łańcuchach myśli i uogólniać w różnych domenach, wykazuje cechy fundamentalne dla inteligencji ogólnej AGI. Nie są to sztuczki pozwalające wykonywać wyspecjalizowane zadania, ale szerokie umiejętności rozumowania, które można przenosić i stosować na wielu polach – w nauce, inżynierii i podejmowaniu decyzji w rzeczywistym świecie.

Wierzymy, że GPT‑5.2 Pro i GPT‑5.2 Thinking to najlepsze na świecie modele wspomagające pracę naukowców. W teście Diament GPQA, składającym się z pytań i odpowiedzi na poziomie magisterskim „odpornym” na rozwiązanie z użyciem Google model GPT‑5.2 Pro osiągnął już wynik 93,2%, a tuż za nim plasuje się GPT‑5.2 Thinking z oceną 92,4%.

W teście FrontierMath (poziom 1–3) badającym umiejętności matematyczne na poziomie eksperckim GPT‑5.2 Thinking ustanowił nowy rekord, rozwiązując 40,3% problemów.

Ten wynik sugeruje obszary, w których systemy AI mogą udzielać wsparcia naukowcom, zwłaszcza w domenach z aksjomatycznymi podstawami teoretycznymi, takich jak matematyka i informatyka teoretyczna. W takich sytuacjach modele pionierskie mogą pomóc w odkrywaniu dowodów, testowaniu hipotez i określaniu połączeń, których realizowanie przez człowieka wymagałyby znacznego wysiłku.

Jednocześnie te systemy nie działają samodzielnie. Ekspercka ocena, weryfikacja i dogłębne zrozumienie dziedziny nauki pozostają kluczowe. Nawet bardzo zaawansowane modele mogą popełniać błędy lub opierać się na niejasnych założeniach. Ale mogą one także tworzyć szczegółowe, uporządkowane wnioski, które człowiek musi starannie przeanalizować i dopracować. Realne postępy w rozwijaniu AI zależą od procesów roboczych, które opierają się na stałej weryfikacji, przejrzystości i współpracy.

Stanowiąc studium przypadku, ten wynik ilustruje nowy sposób prowadzenia badań. Modele takie jak GPT‑5.2 mogą służyć jako narzędzia wspierające rozumowanie matematyczne i przyspieszające badania na ich wczesnych etapach, podczas gdy odpowiedzialność za poprawność, interpretację i kontekst pozostaje po stronie naukowców. Stosowanie takich systemów z rozmysłem może pomóc usprawnić istotne aspekty pracy teoretycznej, nie zastępując centralnej roli ludzkiego osądu w badaniach naukowych.