OpenAI, GPT-5 destekli yeni “OpenAI for Science” ekibiyle bilimi hızlandırmayı hedefliyor. GPT-5’in yetenekleri, OpenAI’ye göre araştırma sorularına hızlı bağlantılar ve fikirler sunuyor.
OpenAI, araştırma süreçlerini hızlandırmak amacıyla Ekim 2025’te “OpenAI for Science” adında yeni bir ekip kurdu. Şirketin ürün sorumlusu Kevin Weil ile yapılan görüşmede, OpenAI’nin amacı yalnızca “büyük keşifler” yapmak değil; araçları bilim insanlarının fikir üretme, literatür tarama ve deney tasarlama süreçlerini hızlandırmak için daha işe yarar hâle getirmek olarak özetleniyor.
GPT-5 nasıl yardımcı oluyor?
Weil’e göre GPT-5, özellikle karmaşık problemlerin adım adım düşünülmesine olanak veren bir “reasoning” (çözümleme) yetisine sahip modelleri içeriyor. OpenAI, GPT-5.2 sürümünün GPQA benchmark’ında yüksek puanlar aldığını bildiriyor; buna karşılık eleştirmenler modelin bazen eski çözümleri yeniden bulduğunu ve bunları yenilik gibi sunduğunu vurguluyor. Bu nedenle OpenAI, modeli “asistan”/”fikir partneri” şeklinde konumlandırıyor: nihai doğrulama insan uzmanına kalıyor.
Pratik örnekler de var: fizikçiler ve biyologlar GPT-5’i referans bulma, literatürde beklenmedik bağlantılar keşfetme ve deney önerileri geliştirme için kullanıyor. Vanderbilt Üniversitesi’nden bir fizikçi ile Jackson Laboratory’den bir araştırmacı, modelin bazı veri kümelerini hızlıca analiz edip yeni güdüler sunduğunu; bunun zaman kazandırdığını belirtiyorlar. Ancak diğer araştırmacılar hâlâ temkinli: bazıları modelden çıkan fikirlerin özgünlükten çok derleme niteliğinde olduğunu söylüyor.
Ayrıca Weil, modellerin hatalarını azaltmak ve bilimsel güvenilirliği arttırmak için iki yaklaşıma dikkat çekiyor: modelin verdiği yanıtlarda daha mütevazı (epistemolojik özen gösteren) bir üslup kullanması ve bir modelin başka bir modeli eleştirip doğrulayan iş akışları oluşturmak. Bunun DeepMind’in AlphaEvolve gibi yaklaşımlara benzerlik taşıdığı da haberlerde vurgulanıyor.
Sonuç olarak OpenAI for Science, GPT-5’in sunduğu imkânları bilim insanlarına aracılık edecek şekilde kurumsallaştırma gayreti; ancak teknoloji hâlâ sınırlarını ve hatalarını gösteriyor. Hem heyecan verici potansiyel hem de dikkat gerektiren riskler sahada eş zamanlı olarak tartışılıyor.
Kaynaklar ve Bağlantılar:
- www.technologyreview.com/2026/01/26/1131728/inside-openais-big-play-for-science
- cdn.openai.com/pdf/4a25f921-e4e0-479a-9b38-5367b47e8fd0/early-science-acceleration-experiments-with-gpt-5.pdf
- openai.com/index/accelerating-science-gpt-5
- www.technologyreview.com/2025/05/14/1116438/google-deepminds-new-ai-uses-large-language-models-to-crack-real-world-problems
- mathstodon.xyz/@tao/114881418225852441
Bir Cevap Bırakın