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【新智元導(dǎo)讀】AI真正走入實(shí)驗(yàn)室！OpenAI最新研究顯示：GPT-5在「零決策干預(yù)」下自主迭代5輪，獨(dú)創(chuàng)RAPF方案，竟將分子克隆效率暴力拉升79倍！ 這不是代碼模擬，而是真實(shí)物理世界的重塑。歡迎來(lái)到2025AI物理元年。

2025年底，OpenAI宣布：AI已經(jīng)跨越數(shù)字邊境，正式進(jìn)入物理實(shí)驗(yàn)室！

在最新的研究中，GPT-5化身科學(xué)家，不僅優(yōu)化了分子克隆，更是將實(shí)驗(yàn)整體效率提升了79倍。

這不是模擬，不是假想，也不是「在某些條件下」可能實(shí)現(xiàn)。

所有數(shù)據(jù)都經(jīng)過了測(cè)序驗(yàn)證，且在自動(dòng)化機(jī)器人平臺(tái)上得到了復(fù)現(xiàn)。

也許，我們可以把2025年，稱作AI的「物理元年」。

79倍背后的「兩把火」

要理解79這個(gè)數(shù)字，要先拆解分子克隆中兩個(gè)最讓實(shí)驗(yàn)員頭疼的環(huán)節(jié)：「組裝」和「轉(zhuǎn)化」。

以往的優(yōu)化往往是縫縫補(bǔ)補(bǔ)，但GPT-5是兩手都要抓，且兩手都要硬。

「暴力美學(xué)」打破實(shí)驗(yàn)室的禁忌

在轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)，GPT-5提出了一個(gè)方案：T7優(yōu)化法。

通常情況下，用來(lái)接收DNA的感受態(tài)細(xì)胞極其脆弱。因此實(shí)驗(yàn)室有這樣一個(gè)潛規(guī)則：動(dòng)作要輕，千萬(wàn)別劇烈震蕩。

但GPT-5卻反其道而行之，它直接把細(xì)胞拿去離心，倒掉一半液體，濃縮后再加入DNA。

這種近乎粗暴的操作，通過大幅增加細(xì)胞與DNA的碰撞頻率，在最終驗(yàn)證中，轉(zhuǎn)化效率提升超過30倍。

它證明了AI不靠所謂「實(shí)驗(yàn)手感」，而是直指向最底層的物理概率。

納米級(jí)「紅娘」：RecA與gp32的跨界聯(lián)姻

如果說轉(zhuǎn)化優(yōu)化是「大力出奇跡」，那么在酶促反應(yīng)環(huán)節(jié)，GPT-5則展現(xiàn)了它的生物學(xué)直覺。

它自主設(shè)計(jì)了一套名為RAPF-HiFi的方案。在這個(gè)方案里，它找來(lái)了兩個(gè)此前的克隆方案極少聯(lián)用的蛋白：

• gp32蛋白：像一把納米級(jí)的「梳子」，負(fù)責(zé)把亂成一團(tuán)的DNA單鏈理順，消除干擾。

• RecA蛋白：像一位「向?qū)А梗诶眄樀逆湕l中進(jìn)行同源搜索，引導(dǎo)匹配的DNA片段精準(zhǔn)對(duì)接。

gp32負(fù)責(zé)理順，RecA牽線搭橋，在組裝環(huán)節(jié)，相比基準(zhǔn)HiFi方案，效率提升約2.6倍。

RAPF-HiFi的核心機(jī)制示意圖：gp32先穩(wěn)定并拉直單鏈DNA，消除二級(jí)結(jié)構(gòu)干擾；隨后RecA介入，驅(qū)動(dòng)同源搜索與精準(zhǔn)配對(duì)。輔助蛋白在升溫后脫離，最終由聚合酶補(bǔ)鏈、連接酶封口，完成高效組裝

乘法效應(yīng)：1+1＞2的化學(xué)反應(yīng)

最讓研究人員驚喜的是，這兩項(xiàng)優(yōu)化并不互斥，甚至可以完美疊加。

當(dāng)2.6倍的組裝提升與30.4倍的轉(zhuǎn)化提升疊加，GPT-5 給出了一個(gè)端到端提升 79 倍的結(jié)果。

對(duì)實(shí)驗(yàn)員來(lái)說，這不只是效率提升，而是實(shí)驗(yàn)策略本身的改變。

以前可能需要重復(fù)做幾十次才能拿到的正確克隆，現(xiàn)在一次實(shí)驗(yàn)就能收獲滿滿。

五輪迭代，AI是如何“進(jìn)化”成科學(xué)家？

很多人好奇：GPT-5是不是從數(shù)據(jù)庫(kù)里搜出了一個(gè)古老的配方？

事實(shí)恰恰相反。OpenAI的報(bào)告顯示，這個(gè)方案是GPT-5在5輪嚴(yán)密的「實(shí)驗(yàn)-反饋-優(yōu)化」循環(huán)才進(jìn)化出來(lái)的。

拒絕「幻覺」，接受現(xiàn)實(shí)的毒打

在早期輪次中，不少理論上合理的方案在現(xiàn)實(shí)實(shí)驗(yàn)中直接失效。

GPT-5 在多輪實(shí)驗(yàn)中的優(yōu)化軌跡：每一輪包含多個(gè)候選方案，點(diǎn)表示不同實(shí)驗(yàn)條件的結(jié)果，折線表示當(dāng)前最優(yōu)方案。隨著輪次推進(jìn)，模型逐步淘汰無(wú)效路徑，并在第三輪后鎖定高效機(jī)制

但GPT-5擁有極強(qiáng)的在線學(xué)習(xí)能力。

研究人員將第一輪失敗的數(shù)據(jù)喂給它，它會(huì)分析失敗原因，并在第二輪提案中迅速修正了方向。

從「猜答案」到「設(shè)計(jì)機(jī)制」

到了第三輪和第四輪，GPT-5開始展現(xiàn)出一種驚人的任務(wù)規(guī)劃能力。

它開始自主提議引入全新的工具——也就是我們前面提到的gp32和RecA蛋白。

最讓研究人員驚訝的是，GPT-5甚至詳細(xì)規(guī)定了這些蛋白的出場(chǎng)順序和溫度切換點(diǎn)：

先在50°C反應(yīng)，然后降溫到37°C讓RecA工作；接著再次升溫到50°C讓輔助蛋白失活，由聚合酶完成收尾。

這種對(duì)實(shí)驗(yàn)節(jié)奏的精準(zhǔn)掌控，證明了它已經(jīng)具備了深度的多維邏輯推理能力。

「零決策干預(yù)」下的科研奇跡

在5輪進(jìn)化中，人類科學(xué)家只負(fù)責(zé)執(zhí)行與記錄，不參與方案設(shè)計(jì)與方向判斷。

這意味著，關(guān)鍵機(jī)制的提出與路徑選擇，來(lái)自模型自身的推理，而非人類的實(shí)時(shí)指導(dǎo)。

在受控實(shí)驗(yàn)框架內(nèi)，AI已經(jīng)能夠獨(dú)立提出、檢驗(yàn)并修正新的實(shí)驗(yàn)路徑。

在受控實(shí)驗(yàn)空間內(nèi)，模型已經(jīng)能夠依靠實(shí)驗(yàn)反饋，自主探索人類尚未明確給出的優(yōu)化路徑。

跨越數(shù)字邊界

指令變成機(jī)器人的雙手

如果說GPT-5是大腦，那么由Robot on Rails驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化系統(tǒng)就是它的雙手。

生物實(shí)驗(yàn)常被描述為依賴「手感」的工作，許多關(guān)鍵步驟難以標(biāo)準(zhǔn)化。

為了驗(yàn)證AI方案的普適性，OpenAI徹底剔除了人類手感，讓機(jī)器人直接上場(chǎng)。

GPT-5通過一個(gè)「人到機(jī)器人」的大模型中間層，用自然語(yǔ)言寫出實(shí)驗(yàn)協(xié)議，隨后翻譯成機(jī)器人的動(dòng)作指令。

比如，輸入「在4°C下以3000g離心5分鐘」，機(jī)器人就能自主識(shí)別離心機(jī)的位置、平衡試管、并精準(zhǔn)執(zhí)行動(dòng)作。

實(shí)驗(yàn)室環(huán)境是動(dòng)態(tài)的。為了讓機(jī)器人不「抓瞎」，系統(tǒng)配備了先進(jìn)的視覺識(shí)別。

它能實(shí)時(shí)定位每一塊孔板、每一個(gè)離心管，即使實(shí)驗(yàn)員隨手把試劑盒放歪了幾個(gè)厘米，機(jī)械臂也能通過視覺反饋，準(zhǔn)確無(wú)誤地完成吸取。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果給出了最有力的證明。研究人員讓機(jī)器人執(zhí)行了GPT-5優(yōu)化的R8方案，并與人類專家的操作進(jìn)行了對(duì)標(biāo)。

人類與機(jī)器人執(zhí)行同一優(yōu)化方案的對(duì)比結(jié)果：在GPT-5提出的R8轉(zhuǎn)化方案下，機(jī)器人與人類實(shí)驗(yàn)員獲得了高度一致的相對(duì)提升趨勢(shì)，盡管機(jī)器人在絕對(duì)產(chǎn)量上仍低于人工操作

在絕對(duì)菌落數(shù)量上，由于液路精度與溫控等硬件限制，機(jī)器人產(chǎn)出仍顯著低于人工操作。

但在「性能趨勢(shì)」上，機(jī)器人完美復(fù)刻了人類實(shí)驗(yàn)的結(jié)果。

相比基準(zhǔn)方案，機(jī)器人的優(yōu)化提升倍數(shù)與人類高度一致。

當(dāng)指令真正變成動(dòng)作，實(shí)驗(yàn)室的圍墻倒塌了。

這意味著，未來(lái)的科學(xué)發(fā)現(xiàn)可能不再受限于某個(gè)天才科學(xué)家的體力，而是受限于算力和電力。

從「實(shí)驗(yàn)室計(jì)件工」進(jìn)化為「科學(xué)架構(gòu)師」

在整份報(bào)告的最后，OpenAI用了相當(dāng)長(zhǎng)的篇幅討論了一個(gè)嚴(yán)肅的話題：生物安全。

AI在特定受控實(shí)驗(yàn)任務(wù)中展現(xiàn)出接近甚至不同于人類經(jīng)驗(yàn)路徑的優(yōu)化能力，這既可能加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)，也放大了潛在風(fēng)險(xiǎn)。

這也是為什么這次實(shí)驗(yàn)被嚴(yán)格限定在「良性系統(tǒng)」內(nèi)，并全程受控于OpenAI的預(yù)備框架之下。

這種謹(jǐn)慎本身，就是對(duì)AI強(qiáng)大能力的另一種側(cè)面證明。

如果說過去的科研像在迷霧中翻山越嶺，那么GPT-5正在將這片迷霧變成一馬平川的平原。

正如我們?cè)趯?shí)驗(yàn)中看到的，當(dāng)AI能夠獨(dú)立完成假設(shè)、驗(yàn)證到優(yōu)化的全閉環(huán)，科學(xué)發(fā)現(xiàn)的速率將不再受限于人類的體力極限、有限的實(shí)驗(yàn)手感，甚至是短暫的科研生命。

這并不意味著人類科學(xué)家將無(wú)事可做。

相反，當(dāng)AI承擔(dān)了90% 繁瑣、重復(fù)、充滿不確定性的底層優(yōu)化工作后，科學(xué)家將被迫從「實(shí)驗(yàn)室計(jì)件工」的角色中解脫出來(lái)。

未來(lái)的科學(xué)家，更像是一位「科學(xué)架構(gòu)師」。

他們不再糾結(jié)于一管試劑的配比，而是去構(gòu)思更具顛覆性的科研課題。

這份報(bào)告也許只是一個(gè)不起眼的節(jié)點(diǎn)，但它揭示了一個(gè)難以逆轉(zhuǎn)的趨勢(shì)：

AI與物理世界之間，第一次形成了可持續(xù)的反饋回路。

當(dāng)代碼在試管中流動(dòng)，一個(gè)全新的時(shí)代也隨之開啟。

參考資料：

https://openai.com/index/accelerating-biological-research-in-the-wet-lab/

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