Tieteellisen kehityksen nopeuttaminen on yksi vaikuttavimmista tavoista, joilla tekoäly voi hyödyttää yhteiskuntaa. Mallit voivat jo auttaa tutkijoita päättelemään vaikeiden ongelmien läpi — mutta tämän tekeminen tarkoittaa mallien testaamista vaativammilla arvioinneilla ja todellisissa tieteellisissä työnkuluissa, jotka perustuvat kokeisiin.

GPT-5.2 on vahvin mallimme FrontierScience-arvioinnissa, joka osoittaa selkeitä edistysaskeleita vaikeissa tieteellisissä tehtävissä. Mutta vertailukohta paljastaa myös kuilun vahvan suorituskyvyn ja avoimen, iteratiivisen päättelyn välillä, jota todellinen tutkimus vaatii.

Merkittävin vertailukohta tekoälylle tieteessä on sen mahdollistamat uudet löydöt. FrontierScience sijaitsee tämän tavoitteen yläpuolella, tarjoten pohjatähden asiantuntijatason tieteelliselle päättelylle testaamalla malleja haastavissa, standardoiduissa ongelmissa ja osoittamalla, missä ne onnistuvat tai jäävät vajaaksi. Vaikka FrontierScience on välttämättä kapea, se on askel kohti vaikeampia ja merkityksellisempiä vertailukohtia, joita ala tarvitsee.

Kloonaus on molekyylibiologian perustavanlaatuinen työkalu, ja tehokkuuden parannuksilla on sovelluksia koko bioteknologiassa. Tämä antaa vilauksen siitä, miten tekoäly voisi toimia rinnakkain biologien kanssa tutkimuksen nopeuttamiseksi. Kokeellisten menetelmien parantaminen auttaa ihmistutkijoita etenemään nopeammin, vähentämään kustannuksia ja muuttamaan löydöt todelliseksi vaikutukseksi.

Yhdistämällä vaikeammat benchmarkit, kuten FrontierScience, todellisten laboratorioarviointeihin saadaan selkeämmän kartan siitä, missä mallit ovat nykyään tehokkaita ja missä tarvitaan lisäkehitystä. Näemme vahvoja alkuvaiheen lupauksia sekä selkeästi määriteltyjä rajoituksia, ja jatkamme tutkijoiden kanssa kehittämistä tehdäksemme näistä malleista kykenevämpiä ja luotettavampia kumppaneita löytämisessä.