東京工業大学の畠山歓助教と早川晃鏡教授らは、米オープンＡＩが開発した大規模言語モデル「ＧＰＴ―４」の化学研究への適用可能性を調査整理した。論文レベルの先端知識を持ってはいないが、有機分子の物性を分子構造で説明することができた。ＧＰＴ―４の化学者としての能力を整理したことになる。専門知識を学んだ大規模言語モデルの構築で研究が加速すると指摘する。

認識と分析、予測、計画の四つの課題をＧＰＴ―４に与えて現在の実力を整理した。例えば２種類の化合物を指定して酸化還元電位の大小を説明させると、分子が持つ官能基の性質を挙げて分子全体の特性を説明できた。大規模言語モデルに含まれる化学知識から推論できた。大学院レベルに相当する。

一方で論文レベルの知識を問うと誤答が多く、物性の予測誤差も大きい。専門知識に特化した大規模言語モデルやデータ駆動の研究手法と組み合わせると研究を効率化できる可能性がある。