Редакторски интелигентен бюлетин
В разговор с Уайл се казва, че „Наистина е желателно място да бъдеш“. „Ако кажеш достатъчно грешни неща и някой случайно попадне на зърно истина, а другият човек го засече и каже: ‘Ох, да, това не е точно, но какво ако ние…’. Постепенно намираш пътя си през гората.“
Това е основната визия на Уайл за OpenAI за Наука. GPT-5 е добър, но не е оракул. Стойността на тази технология е в насочването на хората в нови посоки, а не в даването на окончателни отговори, казва той.
В действителност едно от нещата, които OpenAI разглежда в момента, е как да накара GPT-5 да намали своята увереност, когато доставя отговор. Вместо да казва “Ето отговорът”, той може да каже на учените: “Ето нещо, което трябва да обмислите”.
„Това е наистина нещо, върху което в момента работим много“, казва Уайл. „Опитваме се да се уверим, че моделът има някаква епистемологична смиреност.“
Следенето на наблюдателите
Още едно нещо, което OpenAI разглежда, е как да използва GPT-5, за да провери фактите на GPT-5. Често се случва, че ако подадете един от отговорите на GPT-5 обратно в модела, той ще го разгледа и ще подчертае грешките.
„Може да включите модела като негов критик“, казва Уайл. „След това можете да получите работен процес, при който моделът мисли, след което отива в друг модел и ако този модел открие неща, които може да подобри, тогава го препраща обратно към оригиналния модел и казва: ‘Ей, изчакайте малко – тази част не беше правилна, но тази част беше интересна. Запази я.’ Почти е като двама агенти, които работят заедно и вие виждате изхода само след като премине през критика.“
Това, за което говори Уайл, звучи много като това, което Google DeepMind направи с AlphaEvolve, инструмент, който обви Gemini на фирмите LLM в по-широка система, която филтрира добрите отговори от лошите и ги връща отново за подобрение. Google DeepMind е използвал AlphaEvolve за решаване на няколко проблема в реалния свят.
OpenAI се сблъсква с остра конкуренция от страна на конкурентни фирми, чиито LLM-ове могат да направят почти всичко, което твърди, че правят техните собствени модели. Ако това е случаят, защо учените трябва да използват GPT-5 вместо на Gemini или Anthropic’s Claude, семейства от модели, които сами се подобряват всеки ден? В крайна сметка, OpenAI за Наука може да бъде толкова много усилие да постави знаме в нова територия, колкото и нещо друго. Истинските иновации все още предстоят.
„Мисля, че 2026 година ще бъде за науката това, което 2025 година беше за софтуерното инженерство“, казва Уайл. „В началото на 2025 година, ако използвате ИИ, за да пишете по-голямата част от кода си, бяхте ранен приемник. Докато 12 месеца по-късно, ако не използвате ИИ, за да пишете по-голямата част от кода си, вероятно отстъпвате на заден план. Сега виждаме същите ранни светкавици за науката, както направихме за кода.“
Той продължава: „Мисля, че след година, ако сте учен и не използвате интензивно ИИ, ще изпускате възможността да увеличите качеството и темпа на мисленето си.“