OpenAI hat eine neue Initiative, Openai for Science, angekündigt, um eine KI-angetriebene Plattform zur Beschleunigung der wissenschaftlichen Entdeckungen zu schaffen. Dieses Projekt zielt darauf ab, das zu entwickeln, was das Unternehmen als „das nächste große wissenschaftliche Instrument“ bezeichnet, wobei künstliche Intelligenz verwendet wird, um verschiedene Aspekte des wissenschaftlichen Prozesses zu optimieren und zu verbessern. Kevin Weil, Chief Product Officer bei OpenAI, kündigte die Initiative über einen Beitrag auf X, einer Social -Media -Plattform, an. Weil wird das Openai für Wissenschaftsprojekt leiten. Die Ankündigung ergab, dass OpenAI plant, ein engagiertes Team zusammenzustellen, um an diesem Projekt zu arbeiten. Dieses Team wird neue Mitarbeiter und bestehende OpenAI -Forscher umfassen. Die Rekrutierungsstrategie betont die Auswahl der „Weltklasse“ -Anademiker, die als „vollständig kI-gepillt“ beschrieben werden. In der Post wurde angegeben, dass Kandidaten auch starke Wissenschaftskommunikatoren sein sollten. Das Unternehmen sucht nach Personen mit Fachwissen sowohl in der wissenschaftlichen Forschung als auch in der Anwendung künstlicher Intelligenz sowie in der Fähigkeit, komplexe wissenschaftliche Konzepte effektiv zu kommunizieren. Einzelheiten zum spezifischen Zeitplan für die OpenAI for Science Initiative bleiben begrenzt. Weil erklärte in seinem X -Post, dass zusätzliche Informationen über das Projekt und seine Entwicklung in den kommenden Monaten veröffentlicht würden. Das Fehlen einer konkreten Zeitleiste legt nahe, dass sich das Projekt noch in den frühen Phasen der Planung und Entwicklung befindet. Weils Ankündigung zeigte das Potenzial von GPT-5, dem neuesten Modell von OpenAI, das im Vormonat veröffentlicht wurde, um zum wissenschaftlichen Aufstieg beizutragen. Er beschrieben GPT-5 als Darstellung einer „neuen Schwelle“ in der Fähigkeit von AI, den wissenschaftlichen Fortschritt zu unterstützen. Als Beispiel zitierte Weil ein theoretisches Physikpapier, in dem GPT-5 verwendet wurde, um Vorschläge für Beweise zu erzeugen. Dies deutet darauf hin, dass sich OpenAI für die Wissenschaft auf die Verwendung von KI konzentrieren kann, um Forschern bei der Formulierung von Hypothesen und der Entwicklung von Forschungsmethoden zu unterstützen. Der Schwerpunkt auf GPT-5 in der Ankündigung könnte als Anstrengung interpretiert werden, den Ruf des Modells zu stärken. Seit seiner Veröffentlichung hat GPT-5 gemischte Bewertungen erhalten. Einige Benutzer äußerten Bedenken, dass es nicht so gut funktioniert, wie der Vorgänger GPT-4O. Durch die Verknüpfung von GPT-5 mit OpenAI for Science Initiative kann OpenAI die Fähigkeit des Modells beweisen, einen sinnvollen Beitrag zu strengen wissenschaftlichen Aufgaben zu leisten. Das Unternehmen könnte versuchen, die geschädigte Glaubwürdigkeit des Modells zu reparieren, was seinen Wert in komplexen Denken und praktischen Anwendungen vorschlägt. Obwohl in Weils Ankündigung nicht ausdrücklich erwähnt, könnten generative KI -Tools auch angewendet werden, um das Schreiben von Zuschüssen zu unterstützen. Nach Angaben des Denkfabriks des Instituts für Fortschritte verbringen die Forscher derzeit ungefähr 45% ihrer Zeit für das Schreiben von Zuschussvorschlägen. Generative KI -Modelle wie ChatGPT könnten diesen Prozess möglicherweise rationalisieren und die Zeit und den Aufwand für die Sicherung der Forschungsfinanzierung verringern. Während die KI noch keine wichtigen wissenschaftlichen Durchbrüche erzielen muss, z. B. die Entdeckung neuer physischer Gesetze oder das Heilmittel von Krebs, wächst seine Rolle in der Mainstream -Wissenschaft stetig. Die aktuellen wissenschaftlichen Funktionen von AI basieren hauptsächlich auf der Fähigkeit, komplizierte Muster in vorhandenen Datensätzen zu identifizieren. Bei der Anwendung von KI auf wissenschaftliche Forschung wurden erhebliche Fortschritte erzielt. Zum Beispiel erhielten Demis Hassabis, CEO von Google DeepMind, und John Jumper für ihre Arbeiten an Alphafold2 mit dem Nobelpreis für Chemie. Dieses KI -Modell sagt die Strukturen praktisch bekannter Proteine voraus. Darüber hinaus erhielt Geoffrey Hinton, ein Pionier in neuronalen Netzwerken, und der Physiker John Hopfield den Nobelpreis für ihre Arbeiten an neuronalen Netzwerken. Ihre Forschung ist zur technologischen Grundlage für den aktuellen KI -Boom geworden.
