OpenAI je napredovala umetno inteligenco z novim modelom OpenAI-o1, napovedanim danes, ki lahko logično rešuje kompleksne probleme brez potrebe po povečevanju, kot je bilo potrebno za njegovega predhodnika GPT-4. Za razliko od tipičnih velikih jezikovnih modelov (LLM), ki podajo odgovore v enem koraku, OpenAI-o1 izvaja večkorakovno razmišljanje in določa odgovore na bolj človeški način. Mira Murati, glavna tehnična direktorica OpenAI, je poudarila ta premik v metodologiji in izpostavila, da je OpenAI-o1 odličen pri reševanju zapletenih nalog, s katerimi se trenutni modeli, vključno z GPT-4o, težko spopadajo. Čeprav OpenAI razvija GPT-5, ki bo večji od GPT-4o, načrtujejo vključitev sposobnosti sklepanja, predstavljenih v OpenAI-o1. Ta novi model uporablja okrepitevno učenje za izboljšanje svoje zmožnosti razmišljanja, pri čemer zagotavlja povratne informacije o svojih odgovorih, da izboljša svoj pristop. Mark Chen, podpredsednik raziskav pri OpenAI, je predstavil zmožnost modela, da reši napredne kemijske in kompleksne matematične probleme, ki jih prejšnji modeli niso mogli obvladati. OpenAI-o1 je pokazal znatno izboljšanje v primerjavi z GPT-4o, zlasti v različnih predmetih, dosegel je 83% natančnost na American Invitational Mathematics Examination, v primerjavi s 12% natančnostjo GPT-4o.

Vendar je OpenAI-o1 počasnejši in mu manjkajo funkcije, kot so spletno iskanje in večmodalnostne zmožnosti, kot je razlaga slik ali zvoka. Pobuda za izboljšanje sklepanja v LLM-jih je prevladujoča tema v raziskavah umetne inteligence, pri čemer konkurenti, kot je Google, zasledujejo podobne poti. Metodologija OpenAI predstavlja širši preskok k generaliziranemu sklepanju, medtem ko strokovnjaki poudarjajo pomembnost razumevanja, kako ti modeli izpeljejo svoje rešitve, glede na njihov potencialni vpliv na odločanje. Murati je poudarila, da OpenAI-o1 tudi izkazuje izboljšano usklajenost z etičnimi standardi, saj lahko razmišlja o posledicah svojega delovanja in zmanjšuje škodljive izhode. AI strokovnjak Oren Etzioni poudarja potrebo, da se LLM-ji ukvarjajo z večkorakovno reševanjem problemov, saj zgolj povečanje ni dovolj za napredke. Chen je zaključil, da bi ta novi pristop k sklepanju lahko omogočil bolj učinkovito in stroškovno učinkovito razvoj umetne inteligence, kar se ujema z osnovnim poslanstvom OpenAI.