GPT-5 im wissenschaftlichen Einsatz: Chancen und Herausforderungen der aktuellen Entwicklungen

GPT-5 im wissenschaftlichen Alltag: Eine Analyse der aktuellen Anwendung und Grenzen

Künstliche Intelligenz (KI) transformiert zunehmend verschiedene Bereiche des Berufslebens. Ein aktueller Bericht von OpenAI beleuchtet die Rolle von GPT-5 im wissenschaftlichen Forschungsprozess und zeigt auf, wie dieses fortschrittliche Sprachmodell Forschende in ihrem Arbeitsalltag unterstützt. Die Analyse konzentriert sich auf praktische Anwendungsfälle und identifiziert sowohl die Stärken als auch die Limitationen des Modells im Kontext wissenschaftlicher Entdeckungen.

GPT-5 als Beschleuniger, nicht als autonomer Wissenschaftler

Der Bericht von OpenAI, der eine Reihe von Fallstudien zusammenfasst, demonstriert, dass GPT-5 bereits in der realen Forschung eingesetzt wird. Mathematiker nutzen das Modell zur Überprüfung von Beweisen, Physiker zur Symmetrieanalyse und Immunologen zur Verfeinerung von Hypothesen und zur Entwicklung von Experimenten. Diese Anwendungen tragen dazu bei, einzelne Schritte im Forschungsprozess zu beschleunigen und die Effizienz zu steigern.

Noam Brown, ein Forscher bei OpenAI, ordnet die Ergebnisse des Berichts ein, indem er hervorhebt, dass Modelle wie GPT-5 das gesamte Spektrum menschlichen Schreibens erfassen und durch Reinforcement Learning über dieses hinausgehen können. Er zieht Parallelen zu AlphaGo, das durch Training und Reinforcement Learning bahnbrechende Züge entwickelte. Brown betont jedoch, dass die reale Wissenschaft weitaus komplexer ist als ein Spiel wie Go und dass KI die führenden menschlichen Wissenschaftler noch nicht übertroffen hat. Dennoch leisten große Sprachmodelle (LLMs) bereits bedeutsame Beiträge zur Forschung. Es bleibt abzuwarten, ob die Wissenschaft eines Tages ihren eigenen „Move 37“-Moment erleben wird – eine Entdeckung, die zunächst als Fehler erscheint, sich aber als überraschend neue Erkenntnis erweist.

Die vorgestellten Beispiele im Bericht stützen eher die Argumentation der inkrementellen Fortschritte als die eines plötzlichen Durchbruchs. GPT-5 erweist sich in vielen Aspekten als hilfreich, aber es gibt keine Anzeichen einer wissenschaftlichen Revolution. Die Autoren beschreiben die Beiträge des Modells als

bescheiden

und betonen sowohl die Grenzen des Modells als auch die erforderliche Expertise für seinen effektiven Einsatz. In nahezu allen Fällen haben Menschen das Problem definiert, die Strategie festgelegt und die Ergebnisse bewertet. GPT-5 lieferte Materialien wie Beweisskizzen, numerische Experimente und Hypothesen, die Kernideen stammten jedoch weiterhin von Menschen.

Praktische Anwendungsszenarien von GPT-5

Effizienzsteigerung bei der Literaturrecherche und Beweisprüfung

Eine der deutlichsten Stärken von GPT-5 liegt in der Unterstützung von Forschenden bei der Auffindung relevanter Fachartikel. Dies ist besonders wertvoll, wenn die Terminologie sich über Jahrzehnte hinweg verändert hat oder wichtige Informationen in obskuren Publikationen verborgen sind. Für verschiedene Erdős-Probleme konnten Forscher mithilfe von GPT-5 ältere Lösungen wiederentdecken, die in umfangreichen Übersichten, wenig bekannten Fachzeitschriften und deutschsprachigen Fußnoten übersehen worden waren. Die Fähigkeit des Modells, semantische Zusammenhänge zu erkennen, erweist sich hier als überlegen gegenüber traditionellen Keyword-Suchen.

Eng damit verbunden ist der Einsatz von GPT-5 als Beweisassistent für klar definierte Teilprobleme. Mathematiker nutzten das Modell, um mühsame, aber gut spezifizierte Aufgaben zu delegieren, wie das Verfeinern von Ungleichungen, die Präzisierung von Kompaktheitsargumenten oder das Beweisen einfacher Lemmata. Der Mathematiker Timothy Gowers berichtete, dass GPT-5 vollständige Beweise in Sekundenschnelle für Probleme lieferte, deren Lösbarkeit ihm bereits bekannt war, die ihn aber sonst eine Stunde oder länger in Anspruch genommen hätten.

GPT-5 als Mechanismusgenerator, Kritiker und Code-Assistent

In der Biologie kann GPT-5 als Generator für Mechanismen fungieren. In mehreren immunologischen Studien fragten Forschende nach möglichen Mechanismen (z. B. wie eine Verbindung wie 2-DG einen bestimmten Phänotyp verursachen könnte) und nach Experimenten, die zwischen konkurrierenden Erklärungen unterscheiden könnten. Laut dem Bericht lieferte GPT-5 plausible Kausalketten und experimentelle Designs. Es ist jedoch zu beachten, dass einige der referenzierten Vorarbeiten bereits als Preprints verfügbar waren und somit möglicherweise in den Trainingsdaten enthalten waren. Dies erschwert die Unterscheidung zwischen Synthese und echter Neuheit.

In anderen Beispielen diente GPT-5 als technischer Kritiker. Wissenschaftler skizzierten eine vorgeschlagene Graphkonstruktion, und GPT-5 analysierte, warum der Ansatz scheitern könnte. Nicht alle Gegenargumente waren gültig, und das Modell korrigierte sich manchmal erst, wenn es herausgefordert wurde, aber selbst diese Interaktionen führten zu nützlichen Erkenntnissen.

Das Modell erwies sich auch als wertvoller Assistent für Code und Simulationen. Physiker und Ingenieure nutzten es, um schnell funktionierende Prototypen einfacher PDE-Löser, Optimierungsroutinen und Visualisierungen zu erstellen. Menschen definierten die Gleichungen, Parameter und Erfolgsmetriken. GPT-5 übernahm die Implementierung: Code schreiben, Ergebnisse plotten und Konfigurationen variieren. Manuelles Debugging war jedoch weiterhin unerlässlich, da das Modell oft überzeugend aussehende, aber wenig aussagekräftige Ausgaben erzeugte.

Muster in der Nutzung von GPT-5 durch Forschende

Disziplinübergreifend lassen sich bestimmte wiederkehrende Muster in der Anwendung von GPT-5 erkennen:

• Eng gefasste Aufgaben: GPT-5 erzielt die besten Ergebnisse bei klar abgegrenzten Problemen, wie der Verbesserung bekannter Ungleichungen, der Suche nach Symmetrien in spezifischen Gleichungen, der Analyse des Spektrums eines Gravitationswellensystems, der Interpretation von Abbildungen oder der Suche nach Vorarbeiten zu einem definierten Thema. Breite Fragen wie „Lösen Sie dieses große Problem“ führen fast immer zu plausiblen, aber falschen Antworten – eine Einschränkung, die der Bericht selbst festhält.

• Strukturaufbau (Scaffolding): Forschende schaffen häufig eine Struktur um das Modell herum. Sie beginnen mit einem einfacheren Analogon des Problems, bevor sie das eigentliche Problem einführen. In einem Fall scheiterte GPT-5 zunächst an der Lösung einer Schwarzes-Loch-Gleichung, war aber erfolgreich, nachdem es zuerst eine einfachere verwandte Aufgabe bewältigt hatte.

• Detailliertes, kontextuelles Prompting: Die erfolgreichsten Prompts ähneln eher Anweisungen an einen Doktoranden als Suchmaschinenanfragen: klarer Kontext, spezifische Fragen, messbare Ziele und Anfragen nach Quellen, Fehleranalysen und Folgeexperimenten. Der Immunologe Derya Unutmaz beispielsweise teilte Zellpopulationsdiagramme und bat GPT-5, Ergebnisse zusammenzufassen, Dosis-Wirkungs-Beziehungen zu interpretieren, Mechanismen vorzuschlagen und Folgeexperimente zu skizzieren. Das Modell lieferte daraufhin strukturierte Hypothesen.

• Iteratives Hinterfragen: Wenn GPT-5 zu schnell antwortete, forderten die Forschenden präzisere Begründungen oder alternative Erklärungen. Dieses Hin und Her führte oft zu besseren Ergebnissen, beispielsweise zur Verfeinerung einer unpräzisen geometrischen Skizze zu einem gültigen Gegenbeispiel.

• Kontrolle des Informationszugriffs: Einige Teams deaktivierten das Web-Browsing des Modells, um seine interne Argumentation zu testen; andere, wie die Erdős-Studie, ließen den Informationsabruf aktiviert.

Verbleibende Schwachstellen und Limitationen

Trotz der beeindruckenden Anwendungsbeispiele hebt der Bericht wiederkehrende Schwächen hervor. Die

Attribution und Neuheit

bleiben ungelöste Probleme. In einem Fall leitete GPT-5 eine untere Schranke für ein Codierungsproblem ab, die sich als ein drei Jahre zuvor veröffentlichtes Ergebnis herausstellte. Das Modell schien den Beweis intern zu rekonstruieren, versäumte es jedoch, die Quelle zu zitieren, bis es dazu aufgefordert wurde. Die Behandlung solcher Ausgaben als neue Entdeckungen birgt das Risiko der Fehlzuschreibung.

GPT-5 neigt auch dazu, Teillösungen zu übertreiben und sie als nahezu vollständig darzustellen. Mehrere Beweise brachen bei einer detaillierten Überprüfung zusammen, weil sie Fallunterscheidungen übersahen, Grenzwerte falsch handhabten oder Theoreme ungenau zitierten. Viele gültige Antworten ergaben sich erst nach wiederholtem Hinterfragen durch menschliche Forschende.

Eine

Bias über Disziplinen hinweg

ist ebenfalls erkennbar. Die meisten Beispiele stammen aus Bereichen mit formalen Sprachen und langen Publikationshistorien – Mathematik, theoretische Physik und algorithmische Forschung. Empirische Wissenschaften, deren Daten unsicher und oft widersprüchlich sind, erscheinen hauptsächlich in den wenigen immunologischen Fällen.

Ausblick: Jenseits von GPT-5 Pro

Der Bericht gibt auch Hinweise auf die zukünftige Entwicklung der Technologie. OpenAI erwähnt interne Modelle, die über mehrere Stunden hinweg argumentieren können. In einem Test erreichte ein solches System die optimale Lösung, während GPT-5 Pro, das auf etwa 20 Minuten Rechenzeit begrenzt ist, nur ein nahezu optimales Ergebnis lieferte und zusätzliche Eingaben benötigte.

Diese länger laufenden Modelle sollen eine scharfe Schranke in der konvexen Optimierung vollständig von Grund auf abgeleitet haben, ohne das GPT-5 Pro zur Verfügung gestellte Hintergrundpapier erhalten zu haben. Der Bericht liefert keine technischen Details oder eine Roadmap, kommt aber zu dem Schluss, dass mehr Rechenzeit zur Testzeit die Ergebnisse konsistent verbessert.

Im Kontext von Browns AlphaGo-Analogie deutet dies darauf hin, dass OpenAI bereits mit weitaus leistungsfähigeren, länger denkenden Systemen experimentiert als dem heutigen öffentlichen GPT-5 Pro. Ob diese internen Modelle eines Tages einen „Move 37“ für die Wissenschaft liefern werden, bleibt abzuwarten.

Fazit

Der Bericht von OpenAI bietet einen detaillierten Einblick in die aktuellen Fähigkeiten und Grenzen von GPT-5 im wissenschaftlichen Kontext. Während das Modell eine wertvolle Unterstützung bei spezifischen, gut definierten Aufgaben bietet und die Effizienz in bestimmten Forschungsbereichen steigern kann, ersetzt es keineswegs die menschliche Expertise und Urteilsfähigkeit. Die Notwendigkeit menschlicher Führung, kritischer Bewertung und ethischer Überlegungen bleibt bestehen. Die zukünftige Entwicklung von KI-Modellen, insbesondere im Hinblick auf tiefere Denkprozesse und die Bewältigung komplexerer, offener Probleme, wird entscheidend sein, um ihr volles Potenzial für die Wissenschaft zu entfalten.

Für B2B-Entscheidungsträger bedeutet dies, dass KI-Tools wie GPT-5 als

leistungsstarke Assistenten

betrachtet werden sollten, die menschliche Arbeitsabläufe optimieren und beschleunigen können. Eine strategische Integration erfordert jedoch ein klares Verständnis ihrer Stärken und Limitationen, um maximale Wertschöpfung zu erzielen und gleichzeitig die Qualität und Integrität der wissenschaftlichen Arbeit zu gewährleisten. Die fortlaufende Forschung und Entwicklung in diesem Bereich, insbesondere bei Unternehmen wie Mindverse, die auf die Bereitstellung integrierter KI-Lösungen spezialisiert sind, wird den Weg für eine noch engere und effektivere Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI ebnen.

Q&A Section

F1: Wird KI letztendlich menschliche Forscher in wissenschaftlichen Bereichen ersetzen?

A1: KI ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das menschliche Fähigkeiten erweitert, aber die Notwendigkeit menschlicher Intuition, Kreativität und ethischer Urteilsfähigkeit nicht ersetzt. Forscher liefern den Kontext, stellen die kritischen Fragen und interpretieren die KI-Ergebnisse im breiteren Rahmen des wissenschaftlichen Wissens.

F2: Wie können Forscher sicherstellen, dass KI-Modelle in ihrer Arbeit ethisch eingesetzt werden?

A2: Durch die Einhaltung etablierter ethischer Richtlinien, kontinuierliche Aufsicht und die Förderung einer Kultur der Transparenz und Rechenschaftspflicht. Kooperative Bemühungen mit Ethikern und politischen Entscheidungsträgern können dazu beitragen, robuste Rahmenwerke für den ethischen Einsatz von KI zu entwickeln.

F3: Welche Schritte sollten Institutionen unternehmen, um sich auf die Integration von KI in die Forschung vorzubereiten?

A3: Institutionen sollten in die Infrastruktur zur Unterstützung von KI-Technologien investieren, Schulungs- und Bildungsressourcen für Mitarbeiter bereitstellen und Richtlinien entwickeln, die Datensicherheit, Datenschutz und ethische Überlegungen berücksichtigen.

F4: Wie geht KI mit der Herausforderung algorithmischer Verzerrungen in der Forschung um?

A4: Die Behebung algorithmischer Verzerrungen erfordert eine sorgfältige Auswahl der Datensätze, kontinuierliche Überwachung und die Implementierung von Techniken wie Algorithmen zur Bias-Minderung. Forscher müssen wachsam sein, KI-Modelle auf unbeabsichtigte Verzerrungen zu testen und diese umgehend zu korrigieren.

F5: Welchen potenziellen Umwelteinfluss hat der Einsatz fortschrittlicher KI-Modelle in der Forschung?

A5: Das Training und der Betrieb großer KI-Modelle verbrauchen erhebliche Energie, was zu Kohlenstoffemissionen beitragen kann. Es werden Anstrengungen unternommen, energieeffizientere Modelle zu entwickeln und erneuerbare Energiequellen zu nutzen, um die Umweltauswirkungen zu mindern.

Bibliography
- Schreiner, Maximilian. „OpenAI report suggests GPT‑5 is starting to ease scientists’ daily workloads.“ The Decoder, 21. November 2025. - Rajkumar, Radhika. „GPT-5 is speeding up scientific research, but still can't be trusted to work alone, OpenAI warns.“ ZDNet, 20. November 2025. - OpenAI. „GPT-5 and the new era of work.“ OpenAI Blog, 7. August 2025. - Lu, Chris, Cong Lu, Robert Tjarko Lange, Jakob Foerster, Jeff Clune, and David Ha. „The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery.“ arXiv preprint arXiv:2408.06292, 1. September 2024. - Shao, Erzhuo, Yifang Wang, Yifan Qian, Zhenyu Pan, Han Liu, and Dashun Wang. „SciSciGPT: Advancing Human-AI Collaboration in the Science of Science.“ arXiv preprint arXiv:2504.05559, 6. Oktober 2025. - Pessan, Julio. „Revolutionizing Scientific Research: How Advanced AI Models Like GPT-5 Are Transforming R&D.“ LinkedIn Pulse, 19. September 2024. - Hein, Jason E. „Leveraging GPT-4 to transform chemistry from paper to practice.“ Digital Discovery, 3. Oktober 2024. - Zeff, Maxwell. „OpenAI says GPT-5 stacks up to humans in a wide range of jobs.“ TechCrunch, 25. September 2025.