💥 اليوم نقول "مرحبا بالعالم" من OpenAI for Science. نحن نصدر ورقة بحثية تعرض 13 مثالا على تسريع البحث العلمي في مجالات الرياضيات والفيزياء وعلم الأحياء وعلوم المواد. في أربعة من هذه الأمثلة، ساعد GPT-5 في إيجاد براهين لمشكلات لم تحل سابقا.

هدفنا أن نكون محسوبين، وفي نفس الوقت متفائلين. نعرض، من خلال أمثلة محددة، ما يمكن وما لا يمكن أن يفعله GPT-5 اليوم، ونوفر مسارا واضحا لكيفية استخدام الباحثين له لتسريع الاكتشاف العلمي مع الحفاظ على المعايير مرتفعة. نعتقد أن GPT-5 يوفر بالفعل قيمة كبيرة للباحثين العلميين اليوم، وسيصبح أداة أكثر قوة غدا.

الأمر لا يقتصر فقط على إثباتات المشاكل غير المحلولة. هناك أمثلة يومية على التسارع، مثل عندما يمكن ل GPT-5 توفير ساعات من خلال إجراء حساب صعب. إنه شريك رائع للعصف الذهني لأفكار جديدة بسبب اتساع العلم الذي يفهمه. وقدراته في البحث الأدبي مذهلة—تطابق المفاهيم عبر التخصصات واللغات.

واحدة من اقتباساتي المفضلة في الورقة تأتي من الفيزيائي روبرت شيرر: "لقد جمعت عددا من هذه المشاكل الرياضية المثيرة للاهتمام غير المحلولة التي أزعجتني خلال مسيرتي البحثية التي استمرت 40 عاما. يبدو أن العديد من هذه الحلول مناسبة بشكل خاص لحلول الذكاء الاصطناعي. لقد انتظرت طويلا أن تأتي هذه اللحظة."

GPT-5 لم يحل بعد مشاكل مفتوحة ضخمة مثل فرضية ريمان أو يساهم في برنامج لانغلاندز. لكن فكرة أننا سنتحدث عن نموذج كبير يقدم إثباتات لمشاكل غير محلولة كانت سخيفة قبل عام. لذا حقيقة أننا نحل مشاكل صغيرة إلى متوسطة غير محلولة اليوم تعني أننا سنحل مشاكل أكبر في المستقبل. ويأتي المستقبل بسرعة في الذكاء الاصطناعي.

أود أن أشكر كثيرا زملائنا في الكتاب: كريستيان كوستر، تيموثي جاورز (@wtgowers)، مهتاب ساوهني، روبرت شيرر، براين سبيرز (@bkspears9)، ديريا أونوتماز (@DeryaTR_)، ونيكيتا جيفوتوفسكي. شكر خاص أيضا ل @SebastienBubeck و@ALupsasca و@MarkSellke على التعاون الكبير في الورقة، ولبقية زملائنا الذين ساهموا.

وطبعا، الصحيفة! الرابط هنا ويتوقع أن يكون متاحا قريبا. أتطلع لسماع آرائكم! عام 2026 سيكون مليئا بالجنون.