OpenAI представила Prism — бесплатный ИИ-нативный редактор LaTeX, призванный радикально ускорить научную работу. В интервью для Latent Space директор по продукту (CPO) OpenAI Кевин Вейл и разработчик Виктор Пауэлл рассказали о том, как ИИ проникает в фундаментальные исследования, почему 2026 год станет переломным для науки и когда появится полностью автономный «ИИ-исследователь».
🖋 Prism: ИИ-нативный редактор для «второй квантовой революции» 0:30
LaTeX десятилетиями остается золотым стандартом для написания научных работ в области физики, математики и химии, однако инструменты для работы с ним практически не развивались . Кевин Вейл отмечает, что ученые тратят огромное количество времени на оформление диаграмм и уравнений вместо занятия самой наукой.
Prism задумывался как «Cursor для ученых» — инструмент, где ИИ встроен непосредственно в рабочий процесс (workflow), а не существует в виде отдельного чата . По словам Виктора Пауэлла, проект начинался как стартап Cricket около полутора лет назад, после чего был замечен Кевином Вейлом через форум в Reddit и интегрирован в экосистему OpenAI .
Ключевые особенности Prism:
- Бесплатный доступ: инструмент полностью бесплатен и поддерживает неограниченное количество соавторов .
- Интеграция с моделями: редактор работает на базе GPT 5.2 .
- Контекстная осведомленность: ИИ имеет доступ ко всем файлам проекта (тех-файлам, библиографии, изображениям) и понимает их структуру без необходимости копирования текста в ChatGPT .
🧪 Демонстрация возможностей: от наброска на доске до TikZ-кода 6:10
В ходе демонстрации на примере статьи физика Алекса Лупаса о черных дырах Виктор Пауэлл показал, как Prism справляется с задачами, на которые раньше уходили часы ручного труда:
- Умное редактирование: ИИ предлагает правки в формате «diff» (красное — удалено, зеленое — добавлено), позволяя упрощать сложные абзацы или исправлять грамматику .
- Преобразование изображений в код: Prism может взять фотографию коммутативной диаграммы, нарисованной от руки на доске, и мгновенно превратить её в сложный код пакета TikZ для вставки в PDF .
- Научное рассуждение: ИИ способен верифицировать сложные математические выкладки. Например, по запросу «проверь, является ли оператор H+ симметрией уравнения волны стационарной аксиально-симметричной черной дыры», модель проводит цепочку рассуждений и подтверждает корректность .
- Генерация контента: по простому запросу Prism за несколько минут создает подробные лекционные заметки (например, по римановой кривизне на 30 минут лекции) с примерами и упражнениями .
По мнению Кевина Вейла, в будущем код LaTeX может «отойти на задний план», а взаимодействие со статьей станет больше похоже на разговор с моделью о сути исследования .
🛠 Инженерная «кухня» и интеграция с Codex 16:22
Разработка Prism столкнулась с рядом технических вызовов. Виктор Пауэлл признался, что проект использует JavaScript-фреймворк Monaco (база VS Code), который, по его выражению, является «чрезвычайно мощным, но почти полностью недокументированным» .
Эволюция архитектуры Prism прошла два этапа:
- WebAssembly: изначально компиляция LaTeX полностью происходила в браузере, что позволило быстро проверить дизайн-концепции .
- Backend-рендеринг: переход на серверный рендеринг PDF стал «точкой перегиба», значительно повысив скорость работы и надежность инструмента .
Кевин Вейл добавил, что в Prism планируется интегрировать полноценный инструментарий Codex, что даст модели возможность использовать внешние инструменты и исполнять код прямо внутри редактора .
📈 Прогноз: 2026 год как точка невозврата для науки 20:16
Кевин Вейл провел аналогию между программированием и наукой. Он считает, что 2026 год для науки станет тем же, чем 2025 год стал для разработки ПО :
- В начале 2025 года использование ИИ в кодинге было уделом «ранних последователей».
- К концу 2025 года те, кто не использует ИИ для написания кода, безнадежно отстают.
- Аналогичный цикл ждет ученых: через год ИИ-помощники станут обязательным стандартом .
Гость подчеркнул феноменальную скорость прогресса: два года назад ИИ едва проходил тесты SAT, затем начал решать задачи математических олимпиад (IMO), а сегодня уже подбирается к открытым проблемам на переднем крае физики и биологии .
🤖 Роботизированные лаборатории и «Self-Acceleration» 24:46
С развитием мыслительных способностей моделей (reasoning) узким местом становится проведение физических экспериментов. Вейл видит решение в создании роботизированных лабораторий:
- ИИ изучает всю доступную литературу и «обрезает дерево поиска», выбирая только самые перспективные материалы или молекулы .
- Роботы проводят тысячи параллельных экспериментов (например, в материаловедении), пока ученые спят .
- Результаты возвращаются в модель для обучения, и цикл повторяется.
Цель OpenAI для науки — достичь «уровня науки 2050 года уже к 2030 году» .
🎯 Стратегия OpenAI: стать ли компанией-разработчиком лекарств? 30:54
На вопрос о том, планирует ли OpenAI сама заниматься созданием лекарств или термоядерным синтезом, Кевин Вейл ответил, что стратегия компании заключается в партнерстве . «Наша цель не в том, чтобы самим получить Нобелевскую премию, а в том, чтобы сотни ученых получили её с помощью наших технологий», — заявил он .
Тем не менее, OpenAI намерена делать «точечные ставки» на сквозную разработку (end-to-end), чтобы лучше понимать потребности клиентов, выступая в роли собственного заказчика .
Ключевой вехой станет создание «Автоматизированного ИИ-исследователя». Якуб Пачоцки (главный ученый OpenAI) публично предсказал появление такой модели к сентябрю 2026 года . По мнению Вейла, 8 месяцев в текущем темпе развития индустрии — это «почти бесконечное время» , и появление модели, способной проводить новые исследования в области ИИ, приведет к режиму самопроизвольного ускорения (self-acceleration) всей компании и человечества в целом.
