بحسب تقرير جديد صادر عن شركة أوبن إيه آي ، قُدِّم إلى موقع Axios ونقلته UNN، فإن الذكاء الاصطناعي يُستخدم بشكل متزايد كشريك بحثي من قبل علماء الرياضيات والباحثين في مختلف التخصصات العلمية.
وتؤكد أوبن إيه آي أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يجعل العلماء أكثر إنتاجية من خلال زيادة حجم الأبحاث التي يمكن إنجازها، ما قد يؤدي في نهاية المطاف إلى تحقيق اختراقات علمية منقذة للحياة.
ووفقًا للتقرير، أظهر تحليل داخلي أجرته أوبن إيه آي على عينة عشوائية من محادثات تشات جي بي تي المجهولة الهوية خلال الفترة من يناير إلى ديسمبر من العام الماضي ما يلي:
ارتفاع المتوسط الأسبوعي لعدد الرسائل المتعلقة بـ«موضوعات STEM المتقدمة» بنسبة تقارب 47% خلال العام؛
واعتبارًا من يناير الجاري، يناقش نحو 1.3 مليون مستخدم أسبوعيًا موضوعات STEM المتقدمة، بمتوسط 8.4 مليون رسالة أسبوعيًا على تشات جي بي تي في هذه المجالات.
وتشمل هذه الموضوعات، بحسب التقرير، الرياضيات، والفيزياء، والكيمياء، وعلم الأحياء، والهندسة، لا سيما لطلبة الدراسات العليا والباحثين.
ومن بين المستخدمين والرسائل التي شملها التحليل، تبيّن أن تشات جي بي تي يُستخدم على نطاق أوسع في الأبحاث المتقدمة بمجالات علوم الحاسوب، وعلوم البيانات، والذكاء الاصطناعي.
وقال كيفن ويل، نائب رئيس أوبن إيه آي لشؤون العلوم، في التقرير: «يستخدم عدد متزايد من الباحثين أنظمة الاستدلال المتقدمة لحل مشكلات مفتوحة، وتفسير بيانات معقدة، وتسريع دورات العمل في الأبحاث التجريبية».
وأضاف: «لا نزال في المراحل الأولى، لكن وتيرة التبني وجودة الأعمال المنجزة تشير إلى أن العلم يدخل مرحلة جديدة من التسارع».
وبحسب التقرير، يستخدم معظم العلماء والمهندسين تشات جي بي تي لأغراض الكتابة والتواصل، في حين تشكّل الاستخدامات المتعلقة بالتحليل والحسابات النسبة الأصغر.
وأشار التقرير إلى أن GPT-5.2 قد انتقل «من مستوى تنافسي إلى مستوى قريب من البحث الرياضي»، حيث يلجأ إليه معظم المستخدمين في نماذج المعادلات الهيكلية.
كما أظهر التقرير استخدامًا متكررًا لـ تشات جي بي تي في مجالات مثل الكيمياء الحاسوبية وفيزياء الجسيمات الأولية، إلى جانب أنواع أخرى من الأبحاث في علم الأحياء والكيمياء والفيزياء.
واختتم التقرير بالإشارة إلى أن أوبن إيه آي تشجّع صانعي السياسات على توسيع استخدام الذكاء الاصطناعي في مجالات العلوم والبحث العلمي، بما يشمل تعزيز برامج تدريب مهارات الذكاء الاصطناعي، وتوسيع الوصول إلى البيانات والتقنيات المتقدمة، وتحديث البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.