在科學探索的征途上，一項突破性研究引發了廣泛關注：OpenAI的最新成果顯示，其研發的GPT-5模型在無需人類干預決策的情況下，通過五輪自主優化實驗，成功將分子克隆效率提升至原來的79倍。這一進展標志著人工智能首次在真實物理實驗環境中展現出超越傳統方法的創新能力，為科研領域帶來了新的變革契機。

分子克隆作為生物技術的基礎環節，其效率長期受限于兩個關鍵步驟：DNA片段的組裝與轉化。傳統方法往往通過微調現有流程尋求改進，而GPT-5則采取了截然不同的策略。在轉化環節，它顛覆了實驗室“輕柔操作”的潛規則，提出通過離心濃縮細胞并增加DNA接觸頻率的方案。實驗數據顯示，這種“暴力優化”使轉化效率提升了超過30倍，證明了物理概率層面的突破比經驗性操作更具潛力。

在組裝階段，GPT-5展現了跨學科融合的智慧。它創造性地結合了兩種鮮少聯用的蛋白質——gp32與RecA。前者如同納米級梳子，負責理順DNA單鏈；后者則充當分子向導，精準匹配同源序列。通過設計溫度調控的階梯式反應流程，該方案使組裝效率較基準方法提升2.6倍。當兩項優化疊加時，整體效率呈現乘法效應，最終達成79倍的驚人提升。

這一成果的取得并非依賴預設方案，而是通過五輪嚴格的“實驗-反饋-優化”循環逐步迭代完成。初期嘗試中，多個理論可行的方案在真實環境中失效，但GPT-5展現出強大的自適應能力。它通過分析失敗數據，在后續輪次中修正方向，并逐漸發展出任務規劃能力。例如，在第三輪實驗中，模型自主提出引入新型工具蛋白，并精確設計了反應溫度與時間參數，展現出對實驗節奏的深度掌控。

為確保結果的普適性，研究團隊構建了全自動化實驗平臺。GPT-5通過自然語言生成實驗協議，經中間層轉換為機器人操作指令，驅動機械臂完成離心、移液等精密動作。配備視覺識別系統的機器人能實時定位實驗器材，即使試劑盒位置偏移數厘米，仍可準確執行任務。對比實驗表明，機器人與人類實驗員在優化趨勢上高度一致，盡管受硬件限制，絕對產量仍低于人工操作，但已驗證了AI方案的可靠性。

這項研究不僅改變了實驗效率，更重塑了科研范式。傳統分子克隆可能需要數十次重復才能獲得理想結果，而優化后的流程僅需單次實驗即可達成。更重要的是，AI承擔了90%的底層優化工作，使科學家得以從重復勞動中解放，轉而聚焦更具顛覆性的課題設計。研究團隊特別強調，實驗全程在嚴格受控的“良性系統”中開展，以防范潛在生物安全風險，這種謹慎態度從側面印證了技術突破的深遠影響。

當代碼開始驅動試管中的反應，科學發現的邊界正在被重新定義。GPT-5的實踐表明，人工智能已具備在物理世界中自主探索未知路徑的能力。這種能力不再局限于數字模擬，而是通過持續反饋形成閉環，為加速生物研究開辟了新路徑。隨著自動化技術與AI的深度融合，未來的科研競爭或將聚焦于算力資源與創意構想的較量，而非個體科學家的體力與經驗。