💥 Hoje dizemos "olá mundo" da OpenAI para a Ciência. Estamos a lançar um artigo que mostra 13 exemplos de como o GPT-5 acelera a pesquisa científica em matemática, física, biologia e ciência dos materiais. Em 4 desses exemplos, o GPT-5 ajudou a encontrar provas de problemas anteriormente não resolvidos.

O nosso objetivo é ser ponderado, mas otimista. Mostramos, com exemplos específicos, o que o GPT-5 pode e não pode fazer hoje, e damos um caminho claro sobre como os investigadores podem usá-lo para acelerar a descoberta científica, mantendo elevados padrões. Acreditamos que o GPT-5 já oferece um valor substancial para os investigadores científicos hoje, e se tornará uma ferramenta ainda mais poderosa amanhã.

Não se trata apenas das provas de problemas não resolvidos. Existem exemplos do dia a dia de aceleração, como quando o GPT-5 pode economizar horas ao completar um cálculo difícil. É um parceiro de brainstorming incrível para novas ideias devido à vasta gama de ciências que compreende. E suas habilidades de pesquisa literária são incríveis—relacionando conceitos entre disciplinas e idiomas.

Uma das minhas citações favoritas no artigo vem do físico Robert Scherrer: “Acumulei um número de problemas matemáticos interessantes não resolvidos que me frustraram ao longo da minha carreira de pesquisa de 40 anos. Muitos deles parecem particularmente adequados para soluções de IA. Esperei muito tempo por este momento.”

O GPT-5 ainda não está a resolver grandes problemas em aberto como a Hipótese de Riemann ou a contribuir para o Programa de Langlands. Mas a ideia de que estaríamos a falar de um LLM a fornecer provas de problemas não resolvidos teria sido absurda há um ano. Portanto, o fato de estarmos a resolver problemas não resolvidos pequenos a médios hoje significa que resolveremos problemas maiores no futuro. E o futuro chega rápido na IA.

Quero agradecer imenso aos nossos co-autores: Christian Coester, Timothy Gowers (@wtgowers), Mehtaab Sawhney, Robert Scherrer, Brian Spears (@bkspears9), Derya Unutmaz (@DeryaTR_) e Nikita Zhivotovskiy. Agradecimentos especiais também a @SebastienBubeck, @ALupsasca e @MarkSellke pela forte colaboração no artigo, e aos restantes colegas que contribuíram.

E claro, o documento! Está ligado aqui e deverá estar disponível em breve. Estou ansioso para ouvir os seus pensamentos! 2026 vai ser incrível.