GPT-5 Laboratuvar Deneyleri: Koddan Pipete Uzanan Yolculuk

Moletik

Bilim insanlarının yıllardır hayalini kurduğu bir gelecek, artık bilim kurgu sayfalarından çıkıp laboratuvar kapılarından içeri girmeye başladı. Yapay zekâ (AI), uzun süre boyunca yalnızca veri analizi yapan, sonuçları yorumlayan ya da teorik modeller üreten bir araç olarak görüldü. Ancak son gelişmeler gösteriyor ki bu algı hızla değişiyor. Yapay zekâ artık yalnızca “düşünen” değil, bilimsel deney süreçlerini yönlendiren, hızlandıran ve optimize eden aktif bir araştırma ortağına dönüşüyor.

Büyük dil modellerindeki (LLM) son gelişmeler, genel amaçlı sistemlerin kapsamlı ince ayar gerektirmeden giderek daha karmaşık alana özgü akıl yürütme işlemlerini gerçekleştirmesini sağlamıştır. Tıp alanında, karar verme genellikle hasta anlatıları, yapılandırılmış veriler ve tıbbi görüntüler de dahil olmak üzere heterojen bilgi kaynaklarının entegrasyonunu gerektirir. Özellikle biyoloji ve biyomedikal araştırmalar gibi zaman, maliyet ve yüksek hassasiyet gerektiren alanlarda, laboratuvar deneyleri çoğu zaman aylar hatta yıllar sürebiliyor. Deneme-yanılma temelli protokoller, sınırlı kaynaklar ve karmaşık biyolojik sistemler, bilimsel ilerlemenin önündeki en büyük engeller olarak kabul ediliyor. İşte tam da bu noktada, yapay zekânın sunduğu hesaplama gücü ve örüntü tanıma yeteneği, Bilim Dünyası için yeni bir dönemin kapısını aralıyor.

2025’in son çeyreğinde OpenAI tarafından geliştirilen GPT-5 modeli, bu dönüşümün en çarpıcı örneklerinden birini ortaya koydu. GPT-5, biyolojik araştırmalarda kullanılan “wet lab” (sıvı tabanlı gerçek laboratuvar) ortamlarına yönelik olarak, mevcut deney protokollerini analiz eden ve verimliliği artırmaya yönelik somut iyileştirme önerileri sunan bir sistem olarak test edildi. Bu gelişme, yapay zekânın artık yalnızca teorik bilgi üretmekle kalmadığını; deneysel bilimin kalbine doğrudan dokunabildiğini gösterdi.

Bu adım, bilimsel keşif süreçlerinin geleceğine dair köklü soruları da beraberinde getiriyor:Laboratuvarlarda yapay zekâ destekli deney tasarımı yeni bir standart haline gelebilir mi?Bilim insanları, AI’yi bir araçtan ziyade bir “dijital araştırma ortağı” olarak görmeye başlayacak mı?Ve en önemlisi, bu iş birliği bilimsel ilerlemeyi ne kadar hızlandırabilir?

AI ve Laboratuvar Deneylerinin Kesişimi

Bilimsel ilerlemeyi hızlandırmak, yapay zekanın insanlığa fayda sağlayabileceği en değerli yollardan biridir. Geleneksel biyolojik araştırmalar genellikle uzun, maliyetli ve deneme-yanılma üzerine kurulu süreçler içerir. Bilim insanları hipotez üretir, deney tasarlar, sonuçları toplar ve tekrar tekrar iterasyon (bir işlem veya sürecin tekrarlanması) yaparlar. Ancak OpenAI’nin GPT-5 ile yürüttüğü çalışma, bu rutin süreçlerin bir kısmını yapay zekâ yardımıyla iyileştirebileceğimizi gösterdi.

OpenAI ve biyogüvenlik odaklı Red Queen Bio ortaklığıyla yürütülen çalışmada GPT-5, bir moleküler klonlama protokolünü optimize edecek yenilikçi değişiklikler önerdi. Bilim insanları bu önerileri kontrol edilmiş bir laboratuvar ortamında uyguladı ve standart protokole kıyasla verimlilikte yaklaşık 79 kat artış sağladı.

Klonlama yöntemlerinin verimliliği, büyük ölçekli ve yüksek karmaşıklığa sahip kütüphanelerin oluşturulmasında belirleyici bir rol oynar. Bu durum özellikle protein mühendisliği, genetik tarama (genetic screens) ve organizma strain mühendisliği gibi alanlarda kritik öneme sahiptir. Çünkü bu disiplinlerde başarı, yalnızca doğru biyolojik hipotezlerin kurulmasına değil, aynı zamanda bu hipotezlerin hızlı, tekrarlanabilir ve ölçeklenebilir deneysel yöntemlerle test edilebilmesine bağlıdır.

Bu proje, yapay zekânın biyologlarla yan yana çalışarak araştırma süreçlerini nasıl dönüştürebileceğine dair çarpıcı bir örnek sunmaktadır. Yapay zekâ destekli analiz ve öneri sistemleri, klonlama stratejilerinin optimize edilmesini, deney parametrelerinin daha isabetli belirlenmesini ve başarısız denemelerin en aza indirilmesini mümkün kılmaktadır. Böylece araştırmacılar, zaman ve kaynak kaybı yaşamadan daha geniş ve daha nitelikli deney kütüphaneleri oluşturabilmektedir.

Yapay Zekâ Destekli Deneyler Bize Ne Anlatıyor?

Yapay zeka destekli deneyler, yapay zekânın bilimsel araştırmalarda yalnızca büyük veri setlerini analiz eden pasif bir araç olmaktan çıkarak, deney tasarımı ve deneysel süreçlerin iyileştirilmesinde aktif bir rol üstlenebileceğini ortaya koymaktadır. Laboratuvar protokollerinin optimize edilmesi sayesinde, geleneksel olarak aylar sürebilen bazı araştırma aşamalarının haftalar hatta daha kısa süreler içinde tamamlanması mümkün hâle gelebilir. Bu durum, hem araştırma maliyetlerinin düşürülmesine hem de bilimsel keşiflerin daha hızlı biçimde gerçek dünyaya aktarılmasına önemli katkılar sunmaktadır.

Bununla birlikte, araştırmacılar önemli bir noktaya özellikle dikkat çekmektedir: Güncel yapay zekâ sistemleri henüz tamamen bağımsız şekilde deney yürütebilen otonom araştırmacılar değildir. Sunulan öneriler hâlen insan uzmanların gözetimini, biyogüvenlik ve etik kontrolleri ile deneysel doğrulama süreçlerini zorunlu kılmaktadır. Bu gerçeklik, yapay zekâ destekli bilimsel çalışmalarda sorumluluk, güvenlik ve insan denetiminin vazgeçilmez rolünü bir kez daha gözler önüne sermektedir.

AI ile Bilim: Sadece Bir Başlangıç

GPT-5’in wet lab çalışması, yalnızca ilk adımı temsil ediyor olsa da, bilim dünyasında heyecan yaratıyor. AI teknolojilerinin laboratuvar süreçlerinde kullanılması, özellikle biyomedikal araştırmalarda, ilaç keşfinde, genetik mühendislikte ve hatta çevresel biyoteknolojide daha hızlı ilerlemeyi mümkün kılabilir.

OpenAI’nin yayınladığı raporlar, GPT-5’in bilimsel hipotez üretiminden deney tasarımına kadar geniş bir destek potansiyeline sahip olduğunu ortaya koyuyor. Uzmanlar, bu tür modellerin bilimsel iş akışlarını daha önce hiç olmadığı kadar hızlandırabileceğini söylüyor ve bu gelişmelerin gelecekte bilimsel araştırma paradigmalarını değiştirebileceğini vurguluyor.

Sonuç

Genel tabloya bakıldığında, yapay zekânın laboratuvar ortamlarına adım atması bilimsel araştırmaların doğasını yeniden şekillendirmeye başlamış durumda. AI, karmaşık deneysel süreçleri daha anlaşılır ve yönetilebilir hale getirirken, araştırmacıların zaman ve kaynaklarını daha stratejik biçimde kullanmalarına olanak tanıyor. İnsan uzmanlığı, etik sorumluluk ve güvenlik denetimleriyle birlikte ilerlediğinde ise bu teknoloji, bilimsel keşiflerin hızını ve etkisini ciddi biçimde artırabilecek güçlü bir kaldıraç haline geliyor.

Önümüzdeki yıllar, insan ve yapay zekânın yan yana çalıştığı, daha akıllı ve daha sürdürülebilir bir bilim anlayışının şekillendiği bir dönemin başlangıcı olabilir.

Kaynaklar

Bubeck, S., Coester, C., Eldan, R., Gowers, T., Lee, Y. T., Lupsasca, A., … & Zhivotovskiy, N. (2025). Early science acceleration experiments with GPT-5. arXiv preprint arXiv:2511.16072.OpenAI. (2025). Accelerating biological research in the wet lab. OpenAI. https://openai.com/index/accelerating-biological-research-in-the-wet-lab/Digital Watch Observatory (2025). OpenAI’s GPT‑5 shows a breakthrough in wet lab biology. https://dig.watch/updates/openais-gpt-5-shows-a-breakthrough-in-wet-lab-biologyAxios. (2025, 16 Aralık). OpenAI GPT‑5 demonstrates ability to do novel lab work. Axios. https://www.axios.com/2025/12/16/openai-gpt-5-wet-lab-biologyWang, S., Hu, M., Li, Q., Safari, M., & Yang, X. (2025). Capabilities of gpt-5 on multimodal medical reasoning. arXiv preprint arXiv:2508.08224.Cai, Z., Wang, Y., Sun, Q., Wang, R., Gu, C., Yin, W., … & Yang, L. (2025). Has gpt-5 achieved spatial intelligence? an empirical study. arXiv preprint arXiv:2508.13142, 3.
GPT-5 Laboratuvar Deneyleri: Koddan Pipete Uzanan Yolculuk yazısı Sevilay Mete tarafından Moletik için hazırlandı.