OpenAI объявила о запуске «Openai for Science», инициативы, посвященной созданию платформы с AI, предназначенной для ускорения научных открытий. Этот проект направлен на создание того, что главный сотрудник по продукту Кевин Вейл назвал «следующим великим научным инструментом». Вейль, который будет руководить этой инициативой, объявил о проекте через X Post, заявив, что Openai намеревается собрать команду «ученых мирового класса», которые «полностью подготовлены к ай-ай-ай-ай и обладают сильными навыками научного общения. Эти новые сотрудники присоединятся к небольшой группе исследователей, уже работающих в Openai. В настоящее время конкретные подробности о платформе ограничены. Тем не менее, пост Вейля предполагает, что Openai для науки попытается более эффективно автоматизировать аспекты научного процесса. Он выделил GPT-5, новейшую модель Openai, выпущенную в предыдущем месяце, как значительный шаг вперед в способности ИИ вносить свой вклад в научный прогресс. В качестве примера он упомянул теоретическую физическую статью, где GPT-5 использовался для предложения идей доказательств. Это указывает на то, что OpenAI для науки может быть направлен на то, чтобы помочь исследователям в формулировании гипотез и методов исследований, потенциально ускоряя темпы открытия. Акцент Вейла на GPT-5 также может быть стратегическим усилием для поддержки репутации модели, которая столкнулась с смешанными обзорами с момента ее выпуска. Связывая GPT-5 с новой программой научных исследований, OpenAI может попытаться восстановить свой авторитет. Демонстрировать, что GPT-5 может значительно способствовать строгим научным задачам-реквизиционным абстрактным, многоэтапным рассуждениям-может поощрять большее доверие к модели от отдельных пользователей и предприятий. Представитель OpenAI отказался предоставить дополнительные комментарии по проекту. В то время как в объявлении Вейла явно не упоминалось о написании гранта, в этой области могут быть ценными генеративными инструментами искусственного интеллекта, как CHATGPT. Согласно Институту прогресса, исследователи проводят примерно 45% своего времени на написание предложений о грантах, задача, которую ИИ может помочь оптимизировать. Хотя ИИ еще не достиг основных научных прорывов, таких как обнаружение новых физических законов или лечение рака, он превосходен при определении сложных закономерности в рамках существующих данных. В то время как перспектива ИИ полностью автоматизирует научный процесс – от формулировки гипотезы до экспериментов по выполнению и анализу результатов – наносит ущерб будущему аспирации, ИИ все чаще становится неотъемлемым инструментом в основной науке. Значительный прогресс уже достигнут. Генеральный директор Google DeepMind Демис Хассабис и директор Джон Джампер были награждены Нобелевской премией по химии за работу на AlphaFold2, которая использует ИИ для прогнозирования структуры практически всех известных белков. Кроме того, Нобелевская премия по физике была награждена Джеффри Хинтоном, пионерам в нейронных сетях, и физику Джону Хопфилду за их основополагающие работы по нейронным сетям, которые лежат в основе нынешнего бума ИИ. Математические возможности ИИ также быстро продвигаются. В июле Openai сообщила, что одна из ее экспериментальных моделей рассуждений достигла показателя на уровне золота на международной математической олимпиаде, очень престижном математическом конкурсе. Google DeepMind сообщила о аналогичной производительности из своей модели Gemini 2.5 Pro.
Source: OpenAI запускает OpenAI для Science Ai Discovery Platform
