ChatGPT学术研究计划：免费开放前沿模型给10万研究者
产品· 原作者：OpenAI Blog· 7 分钟阅读0 阅读
OpenAI 宣布推出 ChatGPT for Academic Researchers 计划，面向全球 10 万名学术研究者免费提供 GPT-5.6 等前沿模型访问权限，覆盖科学、数学和工程领域，旨在加速科研进程。首批 1 万名研究者将于今夏启动，首批合作机构包括高等研究院（IAS）和巴黎高等师范学院（ENS）。
OpenAI 认为，前沿 AI 的收益不应集中在少数公司和资源充足的实验室。科学进步依赖于研究者提出正确问题、验证新想法并在他人的发现上继续前进。而 OpenAI 的角色，就是为研究者提供强大工具，与他们合作设计能加速研究但仍由研究者掌控的模型。
为此，OpenAI 推出了 ChatGPT for Academic Researchers 计划，为入选学术机构的 10 万名研究者免费提供前沿模型访问权限。该计划将帮助科学、数学和工程领域的研究者应对复杂问题，加速发现过程，并提升从撰写基金申请到验证假设等各个环节的生产力。
今年夏天计划率先覆盖 1 万名研究者，高等研究院（IAS）和巴黎高等师范学院（ENS）等机构已可访问。OpenAI 计划到 2027 年将规模扩大到 10 万人。参与者将能使用包括 GPT‑5.6 Sol Pro 在内的前沿模型（发布即用），并可邀请所在机构的至多四名合作者。工作空间配备企业级隐私和安全保护，默认不使用数据训练模型。研究者可利用多种工具和技能支持工作，涵盖基因组分析、蛋白质建模、文献综述、基金申请和论文发表等环节。
该计划还提供培训、实操支持，以及与其他研究者交流、向 OpenAI 反馈意见的机会。
对于已部署 ChatGPT Edu 的机构，通过该计划获得的免费访问权限将协调至机构工作空间。详细了解 ChatGPT Edu 以及 OpenAI 如何支持高等教育。
ChatGPT for Academic Researchers 是 OpenAI 到 2027 年投入超 2.5 亿美元支持外部科学研究和发现的一部分，其中包括 NextGenAI（一项 5000 万美元的科研机构支持计划），以及与美国能源部 Genesis Mission 的合作，旨在将前沿 AI 带给国家实验室和大学的研究人员。这些举措共同反映了 OpenAI 的信念：当更多研究者拥有追求自己想法的工具时，科学进步会加速。
AI 正加速研究进程
AI 成为研究工具的速度比许多人预期的更快。每周约有 130 万人使用 ChatGPT 进行高级科学和数学研究，产生约 840 万条消息。
这一变化在数学领域尤为明显。过去六个月，AI 从偶尔用于孤立问题，转变为数学研究中的常规工具。越来越多的论文开始致谢 ChatGPT 的贡献，反映出研究者采纳这些工具的速度之快。
- 数据截至 7 月 21 日（不完整月份）；全文索引截至该日期。
研究者在科研工作的几乎所有阶段都使用 ChatGPT 和 Codex。ChatGPT 帮助他们质疑想法、获取知识、提出假设并传达发现。Codex 则支持研究执行和形式化分析，包括编写代码和分析结果。
这些趋势已体现在实际研究中。物理学家 Rogerio Jorge 及其团队使用 AI 开发开源聚变研究软件，该软件被工业界和国家实验室用于设计聚变能源装置。在理论计算机科学领域，研究者 Barna Saha、Yinzhan Xu 和 Christopher Ye 利用 GPT‑5.5 Pro 开发了一个证明，确定了计算机解决高维几何问题的效率新上限，随后他们自己验证并完善了结果。
使用 AI 最密集的研究者正在承担更具挑战性的工作。在各自领域 AI 使用率最高的前 20% 研究者中，他们要求 AI 承担预计需要四小时或更长时间任务的比例几乎是同龄人的两倍：接近 7% 的请求，而其他研究者仅为 3.5%。
OpenAI 的策略并非决定哪些科学问题值得关注，或试图自行解决所有问题，而是将强大工具交给研究社区，让研究者去探索他们最熟悉的问题。
参与者将获得什么
参与者将免费获得 ChatGPT、ChatGPT Work 和 Codex 中的前沿模型访问权限，包括发布时的 GPT‑5.6 系列模型。他们还将拥有更深入的深度研究功能、更高的使用限额和更大的上下文窗口。这些能力共同支持跨学科的科学推理、智能体执行和研究工作流。
GPT‑5.6 Terra 平衡了日常研究的性能与效率，GPT‑5.6 Luna 为轻量级任务提供更快的响应，GPT‑5.6 Sol 则应对最困难的科学和数学问题。在衡量研究级数学推理的 FrontierMath Tier 4 上，GPT‑5.6 Sol 得分 83%，而 GPT‑5.5 为 72.5%。在评估复杂生物数据分析与科学推理的 GeneBench Pro 上，GPT‑5.6 Sol Pro 解决了 31.5% 的任务。
研究者可使用超过 75 种生命科学技能，涵盖遗传学、基因组学、测序、单细胞分析、蛋白质建模和药物发现。连接器支持跨学科研究，提供对科学文献、公共基因组和临床数据库、卫星图像、计算笔记本、数据平台和文献管理工具的访问。
Codex 可帮助编写和调试代码、分析数据集以及构建可重现的工作流。ChatGPT Work 可支持更长期的项目，例如寻找资助机会、准备基金申请、审阅文献、起草手稿以及制作成果传播材料。
培训与研究支持
研究者对 AI 的掌握程度各不相同。有些人可能是第一次使用这些工具，另一些人则可能正在其领域内开发高级应用。
该计划将提供针对不同经验水平的培训，从入门、改进工作流到高级研究应用。参与者可获得熟悉研究工作流的专家支持，包括将工具整合到工作中的帮助。
随着研究者发现新成果，OpenAI 计划创造更多机会让研究者分享实用方法、相互学习并展示跨学科应用。他们的反馈将帮助 OpenAI 了解模型的优势与不足，以及如何让模型对研究社区更有价值。
如何申请
初始计划面向特定学术机构中符合条件的研究者。符合条件的机构必须是获得认可的、具有较高研究活跃度的学位授予学院或大学。
申请人需要验证其机构隶属关系，并提供其活跃研究和预期科学用途的信息。获批的研究者可邀请同机构的至多四名合作者。每位合作者也需验证隶属关系，并计入计划的账户总数。
原文链接：OpenAI Blog
本文由前途科技编辑整理
想了解 AI 如何助力您的企业？
免费获取企业 AI 成熟度诊断报告，发现转型机会
