În mai 2024, GPT-4o impresiona prin naturalețea conversației, prin capacitatea de a interpreta imagini și prin felul în care aducea textul, vocea și informația vizuală în aceeași experiență. Pentru mulți utilizatori, simplul fapt că puteau discuta cu un asemenea sistem părea o întâlnire anticipată cu viitorul. Au trecut puțin peste doi ani. [1]
Astăzi, discuția a ajuns la demonstrații matematice, cercetare biomedicală, securitate cibernetică și contribuții la probleme aflate la frontiera fizicii teoretice. AI-ul era folosit în știință și înainte de această perioadă. Ceea ce atrage acum atenția este extinderea capacităților modelelor de uz general și apropierea lor de activități pe care le asociam cu expertiza umană de vârf.
Comparația dintre GPT-4o și GPT-6 Astra ne obligă să privim progresul în ani, într-un domeniu în care instinctiv încă gândim în decenii.
În matematică există deja exemple concrete. La 1 august 2026, OpenAI a publicat zece rezultate obținute cu o versiune internă a Astra, care rezolvă sau aduc progrese substanțiale asupra unor probleme deschise. Acestea acoperă geometria, teoria grupurilor, teoria codurilor și complexitatea computațională. Compania a publicat și formalizări ale demonstrațiilor în Lean, un sistem de verificare matematică asistată de calculator. [2]
Unul dintre rezultate privește existența unor structuri numite grupuri non-sofice. Institutul de Matematică Alfréd Rényi a explicat contribuția Astra și felul în care demonstrația construiește pe rezultate anterioare ale cercetătorilor umani. Aici se vede sensul profund al schimbării: un sistem AI poate folosi cunoașterea acumulată pentru a produce un argument nou, relevant pentru o problemă rămasă deschisă timp de peste două decenii. [3]
În fizica teoretică, pe 26 octombrie, OpenAI a anunțat rezultate ale unor modele interne privind fundamentele matematice ale teoriilor cuantice de câmp, inclusiv cromodinamica cuantică, teoria care descrie interacțiunea dintre quarcuri și gluoni. O echipă condusă de laureatul Nobel David Gross urmează să examineze și să explice aceste rezultate. Ele provin din cercetare internă și nu pot fi atribuite automat versiunii comerciale Astra; materialele aferente fizicii nu fuseseră făcute publice odată cu anunțul. [4]
În biomedicină, schimbarea devine și mai ușor de înțeles. Într-un proiect prezentat pe 21 octombrie, OpenAI, PerturbAI și Scripps Research au utilizat mii de agenți bazați pe GPT-Rosalind pentru a analiza și interpreta date existente despre milioane de celule din creierul șoarecilor. Potrivit echipei, procesul a durat 32 de minute și a identificat piste biologice pentru investigații suplimentare. Acestea sunt ipoteze care urmează să fie testate experimental. [5]
Industria farmaceutică oferă un alt reper: un studiu publicat în Nature Medicine, în 2025, a prezentat rezultatele unui studiu clinic de fază 2a pentru rentosertib, un compus dezvoltat cu ajutorul AI pentru fibroza pulmonară idiopatică. Cercetarea a inclus 71 de pacienți și a justificat continuarea investigațiilor în studii mai mari și mai lungi. Acest exemplu provine dintr-o altă platformă AI și arată cât de largă este transformarea. [6]
În securitatea cibernetică, progresul privește direct protecția infrastructurii pe care se sprijină viața noastră digitală. OpenAI raportează că Astra a descoperit, în timpul evaluărilor, două vulnerabilități necunoscute anterior, de tip zero-day. Compania descrie și utilizarea modelului pentru verificarea codului și pregătirea corecțiilor de securitate. Astfel de capacități pot ajuta echipele să găsească și să remedieze mai repede slăbiciuni greu de observat în programe complexe. [7]
Aceste progrese au implicații și pentru dezvoltarea sistemelor de operare. Capacitățile de programare și analiză a codului pot fi aplicate scrierii și testării corecțiilor, investigării erorilor și îmbunătățirii componentelor software. Este o direcție de utilizare care decurge din abilitățile demonstrate de modelele actuale. Integrarea în componente critice cere verificare inginerească riguroasă, iar perspectiva este importantă: AI-ul poate ajuta la construirea unor sisteme mai stabile și mai sigure, reducând timpul dintre identificarea unei probleme și remedierea ei. [7]
Privite împreună, aceste evoluții arată o schimbare de rol: AI-ul contribuie atât la producerea cunoașterii, cât și la construirea și protejarea tehnologiei prin care o folosim.
De aici începe întrebarea despre următorii patru ani.
Să numim, ipotetic, generațiile viitoare „GPT-10 și dincolo de el”. Dacă până în 2030 se menține ritmul progreselor din ultimii doi ani, mă aștept ca sistemele AI să depășească performanța individuală a oamenilor într-o gamă mult mai largă de activități intelectuale. Analiza, programarea și explorarea ipotezelor vor putea fi realizate la o viteză și la o scară pe care un singur specialist nu le poate egala.
Avantajul va crește odată cu posibilitatea de a distribui munca între numeroși agenți care explorează simultan direcții diferite. Un cercetător are un timp limitat pentru fiecare idee. O infrastructură AI poate aloca resurse mai multor piste în paralel, iar rezultatele utile pot orienta următoarea rundă de cercetare.
Această dinamică poate accelera inclusiv dezvoltarea generațiilor următoare de AI: instrumente mai capabile îi ajută pe cercetători și ingineri să proiecteze, să testeze și să îmbunătățească instrumente și mai performante. Este perspectiva unui progres care își amplifică propriile mijloace.
Dacă ritmul actual se păstrează, omul va fi depășit în tot mai multe dintre activitățile intelectuale pe care astăzi le consideră domeniul său de excelență. Anul 2030 este un orizont pentru această prognoză, iar „GPT-10” un nume ipotetic pentru generațiile care o vor pune la încercare.
Pentru omenire, această perspectivă poate fi un motiv profund de optimism. O inteligență care ne depășește capacitatea individuală poate deveni un instrument extraordinar pentru descoperirea tratamentelor, accelerarea cercetării și dezvoltarea unor tehnologii mai fiabile. Beneficiul real va fi măsurat în probleme rezolvate, timp câștigat și posibilități accesibile unui număr tot mai mare de oameni.
Valoarea omului rămâne în scopurile pe care le alege, în viețile pe care le protejează și în felul în care folosește această putere. Accesul larg la asemenea sisteme și verificarea rezultatelor lor vor conta la fel de mult ca performanța tehnică.
În 2024, ne uimea cât de firesc putea AI-ul să ne răspundă. În 2026, examinăm contribuțiile sale la întrebări deschise ale științei și la protejarea infrastructurii digitale.
În ritmul acesta, AI-ul va depăși performanța intelectuală individuală a omului în tot mai multe domenii. Iar progresul care va urma poate depăși, la rândul lui, ceea ce astăzi suntem capabili să ne imaginăm.
Surse:
1. OpenAI — Introducing GPT-4o and more tools to ChatGPT free users, 13 mai 2024
2. OpenAI — Ten advances in mathematics and theoretical computer science, 1 august 2026
4. OpenAI — Working with academic communities to build scientific understanding, 26 octombrie 2026