Openai ha annunciato una nuova iniziativa, Openi for Science, con l’obiettivo di creare una piattaforma basata sull’intelligenza artificiale per accelerare la scoperta scientifica. Questo progetto mira a sviluppare ciò che l’azienda descrive come “il prossimo grande strumento scientifico”, utilizzando l’intelligenza artificiale per semplificare e migliorare vari aspetti del processo scientifico. Kevin Weil, Chief Product Officer di Openi, ha annunciato l’iniziativa tramite un post su X, una piattaforma di social media. Weil guiderà l’Openi per il progetto scientifico. L’annuncio ha indicato che Openi prevede di assemblare un team dedicato a lavorare su questo progetto. Questo team includerà nuovi assunti e ricercatori di Openai esistenti. La strategia di reclutamento enfatizza la selezione di accademici “di classe mondiale” che sono descritti come “completamente ripiegati”. Il post ha specificato che i candidati dovrebbero anche essere forti comunicatori scientifici. La società è alla ricerca di persone con esperienza sia nella ricerca scientifica che nell’applicazione dell’intelligenza artificiale, nonché la capacità di comunicare efficacemente concetti scientifici complessi. I dettagli relativi alla sequenza temporale specifica per l’iniziativa Openi for Science rimangono limitati. Weil ha dichiarato nel suo post X che ulteriori informazioni sul progetto e il suo sviluppo sarebbero state rilasciate nei prossimi mesi. L’assenza di una sequenza temporale concreta suggerisce che il progetto è ancora nelle prime fasi di pianificazione e sviluppo. L’annuncio di Weil ha messo in evidenza il potenziale di GPT-5, il nuovo modello di Openai pubblicato il mese precedente, per contribuire al progresso scientifico. Ha descritto GPT-5 come rappresentante “una nuova soglia” nella capacità di AI di aiutare nel progresso scientifico. Ad esempio, Weil ha citato un documento di fisica teorica in cui GPT-5 è stato usato per generare suggerimenti per le prove. Ciò suggerisce che Openi per la scienza può concentrarsi sull’uso dell’IA per aiutare i ricercatori a formulare ipotesi e sviluppare metodi di ricerca. L’enfasi su GPT-5 nell’annuncio potrebbe essere interpretata come uno sforzo per rafforzare la reputazione del modello. Dalla sua versione, GPT-5 ha ricevuto recensioni contrastanti, con alcuni utenti che esprimono preoccupazioni che non esegue come il suo predecessore, GPT-4O. Collegando GPT-5 all’iniziativa Openai for Science, Openi potrebbe mirare a dimostrare la capacità del modello di contribuire in modo significativo a rigorosi compiti scientifici. La società potrebbe cercare di riparare la credibilità danneggiata del modello, suggerendo il suo valore in ragionamenti complessi e applicazioni pratiche. Sebbene non esplicitamente menzionato nell’annuncio di Weil, gli strumenti di intelligenza artificiale generativi potrebbero anche essere applicati per assistere nella scrittura di sovvenzioni. Secondo il think tank dell’Institute for Progress, i ricercatori attualmente trascorrono circa il 45% del loro tempo a scrivere proposte di sovvenzione. Modelli di intelligenza artificiale generativi come CHATGPT potrebbero potenzialmente semplificare questo processo, riducendo il tempo e gli sforzi necessari per garantire il finanziamento della ricerca. Mentre l’IA deve ancora raggiungere importanti scoperte scientifiche, come scoprire nuove leggi fisiche o curare il cancro, il suo ruolo nella scienza tradizionale è in costante crescita. Le attuali capacità scientifiche di AI sono in gran parte basate sulla sua capacità di identificare modelli intricati all’interno di set di dati esistenti. Sono stati compiuti progressi significativi nell’applicazione dell’IA alla ricerca scientifica. Ad esempio, Demis Hassabis, CEO di Google DeepMind e John Jumper hanno ricevuto il premio Nobel in chimica per il loro lavoro su Alphafold2. Questo modello di intelligenza artificiale prevede le strutture praticamente di tutte le proteine conosciute. Inoltre, Geoffrey Hinton, un pioniere delle reti neurali, e il fisico John Hopfield ha ricevuto il premio Nobel in fisica per il loro lavoro sulle reti neurali. La loro ricerca è diventata la base tecnologica per l’attuale boom dell’IA.
