OpenAI科學團隊負責人凱文·韋爾近日提出，人工智能對科學研究的變革效應將在2026年迎來關鍵轉折點。他特別強調，隨著技術迭代加速，科研人員若不主動擁抱AI工具，可能面臨被時代淘汰的風險。這一判斷基于最新模型在專業領域展現的突破性能力——GPT-5.2在博士級科學知識評估中取得92%的準確率，遠超人類專家70%的基準線，標志著AI已具備參與前沿研究的實質性能力。
在科研場景應用層面，開發團隊正著力重構AI的交互模式。區別于傳統"全知全能"的設定，新版本模型被設計為"思維碰撞伙伴"，當研究者提出假設時，系統會以"以下思路或許值得探討"的表述方式，通過跨學科案例對比和邏輯鏈拆解，幫助用戶發現潛在關聯。這種設計理念源于對科學發現本質的理解——真正的突破往往誕生于非線性思維過程，而非標準答案的直接輸出。
性能躍升的背后是技術路線的重大調整。據內部披露，GPT-5.2的訓練數據覆蓋了近三十年全球核心學術文獻，其知識圖譜構建方式從單純的信息聚合轉向認知模式模擬。測試數據顯示，在材料科學、生物醫藥等復雜領域，模型不僅能準確復現已有研究成果，還能通過變量組合推導出未被驗證的合理假設，這種能力正在重塑實驗室的工作流程。
針對學界對AI可靠性的質疑，韋爾坦承早期模型確實存在過度自信問題。為此，研發團隊引入"認知謙遜機制"，當系統檢測到論證鏈條存在薄弱環節時，會自動降低表述確定性并標注參考依據。這種改進使模型在量子計算等高風險領域的建議采納率提升40%，同時將誤導性輸出控制在0.3%以下。正如韋爾所言："我們不需要制造新的愛因斯坦，而是要為每個研究者配備能快速調用人類集體智慧的數字助手。"
當前，全球頂尖實驗室已開始調整研究范式。麻省理工學院團隊在新型電池研發中，通過AI同時模擬數萬種材料組合，將實驗周期從18個月壓縮至6周；劍橋大學分子生物學實驗室則利用模型解析冷凍電鏡數據，成功定位了傳統方法難以捕捉的蛋白質結構。這些實踐印證了韋爾的判斷：AI與科研人員的協同進化，正在創造新的知識生產范式。
