OpenAI ने जिसे वह कार्बनिक रसायन में लगभग स्वायत्त खोज कह रहा है, उसे प्रकाशित किया है। कंपनी का कहना है कि GPT-5.4 ने, Molecule.one की Maria AI और एक विशेषीकृत प्रयोगशाला के साथ मिलकर, एक दवा रसायन परियोजना को साहित्य समीक्षा से लेकर एक सत्यापित प्रायोगिक परिणाम तक पहुँचाया, और दवा खोज में व्यापक रूप से इस्तेमाल होने वाली एक अभिक्रिया को बेहतर बनाने का एक अप्रत्याशित तरीका खोज निकाला। मानव रसायनज्ञों ने पूरे काम के दौरान दिशा तय की, और कहानी का यही हिस्सा सुर्खी जितना ही महत्वपूर्ण है।
काम का बँटवारा बिल्कुल स्पष्ट है। GPT-5.4 ने वैज्ञानिक साहित्य पढ़ा, शोध प्रस्ताव तैयार किए और उन्हें श्रेणीबद्ध किया, प्रयोगों को डिज़ाइन करने में मदद की, परिणामों का विश्लेषण किया, और आगे के कदम सुझाए। स्टार्टअप Molecule.one की रसायन प्रणाली Maria AI ने उन प्रस्तावों को 10,080 अभिक्रियाओं में संगणकीय रूप से परखा। मानव रसायनज्ञों ने तय किया कि कौन से प्रस्ताव चलाने लायक हैं, भौतिक सत्यापन हाथ से किया, और निष्कर्षों को लिखा। OpenAI का कहना है कि पूरी प्रक्रिया में लगभग ढाई महीने लगे, और रसायनज्ञों को उसका दस्तावेज़ीकरण करने में आधा महीना और लगा।
लक्ष्य बोरोनिक अम्लों और सल्फोनामाइडों के बीच एक हठीली युग्मन अभिक्रिया थी, जो दवा अणुओं को बनाने में एक रोज़मर्रा का अहम चरण है। OpenAI के अनुसार, परखे गए बोरोनिक अम्लों में से 88 प्रतिशत और सल्फोनामाइडों में से 83 प्रतिशत के लिए उपज में सुधार हुआ, और रसायनज्ञों द्वारा हाथ से सत्यापित चौदह प्रतिनिधि अभिक्रियाओं में से ग्यारह ने ऊँची उपज दिखाई, जिनमें आठ ऐसी थीं जो दुगुने से भी अधिक हो गईं। अगर ये आँकड़े बाहरी जाँच में टिकते हैं, तो यह एक वास्तविक तकनीक में एक सच्चा, भले ही सीमित, सुधार है।
इस ढाँचे पर रसायनज्ञों ने तुरंत आपत्ति जताई। कई ने कहा कि यह तरीका चरों का नक्शा बनाने के लिए एक AI इंजन जोड़ी गई उच्च क्षमता वाली स्क्रीनिंग जैसा बहुत कुछ दिखता है, जो स्वचालित प्रयोगशालाएँ 1990 के दशक में रोबोटिक्स के भरोसेमंद होने के बाद से करती आई हैं, और इससे यह छलांग भाषा के सुझाव जितनी नई नहीं रह जाती। औरों ने इस प्रणाली को एआई रसायनज्ञ कहने या इस खोज को स्वायत्त कहने पर ही ऐतराज़ किया, क्योंकि लोगों ने ही दिशा तय की, प्रस्ताव चुने, और परिणाम की पुष्टि की, और उन्होंने OpenAI के अपने विवरण को बहुत अधिक मानवरूपी बताया। उचित पाठ यही है कि यह एक मानव निगरानी वाले चक्र से उपजी एक वास्तविक सत्यापित जीत थी, न कि अकेले काम करती कोई मशीन।
यह सीमांत मॉडलों को विज्ञान की ओर मोड़ने की एक व्यापक मुहिम के बीच आया है, जिसमें OpenAI की अपनी जीवन विज्ञान शृंखला GPT-Rosalind और आद्यंत शोध कार्यों के लिए उसका LifeSciBench मानदंड शामिल हैं। यहाँ दिलचस्प दावा यह नहीं है कि एआई ने रसायनज्ञों की जगह ले ली, बल्कि यह कि विशेषज्ञों द्वारा संचालित एक सामान्य प्रयोजन वाले मॉडल ने प्रस्ताव और परीक्षण की महीनों लंबी पुनरावृत्ति को एक कसे हुए चक्र में समेट दिया और पुष्टि करने लायक कुछ सामने ला दिया। यह एक अभिक्रिया से आगे दोहराया जाता है या नहीं, और बचाया गया समय अधिक उलझी हुई समस्याओं के संपर्क में टिकता है या नहीं, यही वह सवाल है जिसका जवाब अगले परिणामों को देना होगा।