OpenAI startet den Rosalind Academic Plan für US-Universitätslabore

OpenAI hat am 15. Oktober 2026 den Rosalind Academic Plan vorgestellt. Berechtigte akademische Labore an US-Universitäten erhalten damit bis zu 30 kostenlose ChatGPT-Business-Standardplätze für bis zu 12 Monate. Der Zugang zu GPT-Rosalind setzt eine Genehmigung im Rahmen des Trusted-Access-Verfahrens voraus.

Der Plan umfasst die Plätze, die während des kostenlosen Zeitraums 0 $ pro Nutzer und Monat kosten, sowie die Nutzung aller kommerziell verfügbaren führenden OpenAI-Modelle im Rahmen der Nutzungsbeschränkungen des Plans. OpenAI gibt an, dass über den Plan geteilte Forschungsdaten standardmäßig nicht zum Trainieren seiner Modelle verwendet werden.

Was die kostenlosen Plätze umfassen

Laut dem Hilfe-Center-Leitfaden von OpenAI zu diesem Programm umfasst ein Standardplatz ChatGPT und Codex, jeweils vorbehaltlich der bestehenden Nutzungsbeschränkungen. Das kostenlose Angebot hebt diese Beschränkungen nicht auf. Bei der Einrichtung des Angebots ist eine Zahlungskarte erforderlich, obwohl für die Plätze während der 12 Monate keine Kosten anfallen. Das Angebot umfasst weder API-Guthaben noch API-Nutzung; eine Genehmigung für den Plan gewährt keinen Zugang zu GPT-Rosalind über die API. In einem einzelnen Arbeitsbereich sind höchstens 30 Plätze verfügbar. Labore, die mehr benötigen, sollen sich an den OpenAI-Support wenden, statt einen separaten kostenpflichtigen Arbeitsbereich einzurichten, da dieser das Angebot weder erweitert noch die Genehmigung für GPT-Rosalind überträgt.

Teilnehmende Labore nutzen einen verwalteten ChatGPT-Business-Arbeitsbereich, in dem standardmäßig die üblichen Regeln zur Datenspeicherung gelten. Das Angebot unterstützt Zero Data Retention nicht. Der verifizierte Principal Investigator (PI) oder Laborleiter ist der einzige Eigentümer des Arbeitsbereichs und kann keine weiteren Eigentümer oder Administratoren ernennen. Allein durch den Beitritt zum Arbeitsbereich erhält ein Mitglied keinen Zugang zu GPT-Rosalind. Diesen muss der PI oder Laborleiter für jedes Mitglied einzeln in den Administratoreinstellungen des Arbeitsbereichs freischalten.

GPT-Rosalind und die vorgesehenen Forschungsbereiche

OpenAI beschreibt GPT-Rosalind als sein speziell für die Biowissenschaften entwickeltes Modell. Es verbindet fortschrittliches Schlussfolgern mit der Rosalind Workbench, die spezialisierte Tools in Bereichen wie medizinischer Chemie, Genomik, Unterstützung bei der Laborarbeit und weiteren wissenschaftlichen Anwendungen orchestriert. Auf der Produktseite zu Rosalind beschreibt das Unternehmen die Workbench als orchestrierten Arbeitsbereich, der sich in der Forschungsvorschau befindet. Er bietet einen Explore-Modus für allgemeine wissenschaftliche Fragen sowie einen Research-Modus, der GPT-Rosalind auf komplexere biologische Fragestellungen und fortgeschrittene Forschungsabläufe anwendet. Das Modell kann auch in Codex verwendet werden.

Über den Trusted Access können zugelassene Forschende laut OpenAI sensible wissenschaftliche Fragestellungen untersuchen – innerhalb von Schutzvorkehrungen, die auf legitime Forschung ausgelegt sind. Zu den aufgeführten Forschungsbereichen gehören die Entwicklung von Arzneimitteln und Proteinen; die Erkennung und Überwachung von Krankheiten; Impfstoffe und Immunreaktionen; genetische Therapien und RNA-Therapien; Landwirtschaft und Tiergesundheit; Ökologie und Naturschutz sowie antimikrobielle Resistenzen. In der Ankündigung hob OpenAI die Rolle der akademischen Forschung bei früheren Fortschritten hervor und verwies auf das Humangenomprojekt, neugiergetriebene Forschung zu bakteriellen Immunsystemen, die zu CRISPR-Cas9 führte, sowie auf jahrzehntelange universitäre mRNA-Forschung, auf der COVID-19-Impfstoffe aufbauen.

Teilnahmeberechtigung und Antragsverfahren

Der Plan steht derzeit ausschließlich akademischen Laboren an US-Universitäten offen. Principal Investigators und Laborleiter an Universitäten ohne Enterprise-Vertrag mit OpenAI stellen den Antrag im Namen ihrer Labore über das Trusted-Access-Verfahren des Unternehmens. Labore an Universitäten mit einem bestehenden Vertrag müssen GPT-Rosalind stattdessen über das Enterprise-Zugangsverfahren ihrer Universität beantragen.

Antragstellende melden sich mit einem ChatGPT-Konto an, das mit einer institution.edu-E-Mail-Adresse verknüpft ist, bestätigen diese E-Mail-Adresse und reichen Angaben zur Einrichtung, zum Fachbereich, zum Labornamen und zur offiziellen Website ein; zum institutionellen Profil, zur Funktion und zum Forschungsschwerpunkt des PI oder Laborleiters; zur geplanten Nutzung von GPT-Rosalind; zu den Personen, die Zugang benötigen, einschließlich ihrer institutionellen E-Mail-Adressen und Zugehörigkeiten; zu einem bestehenden Arbeitsbereich, den vorgesehenen Zugangsstandorten und den Anforderungen an den Umgang mit Forschungsdaten; sowie zum Namen, zur Funktion und zu den Kontaktdaten einer geschulten Ansprechperson für Biosicherheit an der Einrichtung. Das Hilfe-Center empfiehlt Antragstellenden, sich an die Abteilung für Umweltgesundheit und Sicherheit, die Forschungsstelle für Sicherheit oder die Biosicherheitsstelle ihrer Einrichtung zu wenden, um diese Ansprechperson zu ermitteln. Sie muss eine von der Einrichtung benannte offizielle Person sein, die befugt ist, die vorgeschlagene Arbeit zu beaufsichtigen. Ein PI oder Laborleiter kann diese Aufgabe übernehmen, sofern er die Anforderungen erfüllt und von seiner Einrichtung dafür benannt wird.

Bei der Prüfung wird Persona verwendet, um die Universität sowie die Identität des PI oder Laborleiters zu verifizieren. Der Abschluss der Persona-Verifizierung bedeutet nicht, dass ein Antrag genehmigt ist. OpenAI weist darauf hin, dass weder eine E-Mail-Adresse der Universität noch ein bestehendes Abonnement eine Genehmigung garantiert. Nach der Genehmigung können PIs und Laborleiter den kostenlosen Zugang für bis zu 30 namentlich benannte Mitglieder freischalten. Jedes Mitglied muss eine verifizierte institutionelle E-Mail-Adresse verwenden, deren Domain mit der des genehmigten PI oder Laborleiters übereinstimmt. Gastforschende oder Mitarbeitende anderer Einrichtungen können daher nicht hinzugefügt werden. Forschende ohne institutionelle Zugehörigkeit und kommerzielle Organisationen sind nicht teilnahmeberechtigt.

Verifizierung, Schutzmaßnahmen und ein veröffentlichter Zugangsvergleich

OpenAI zufolge prüft das Unternehmen vor der Freischaltung des Zugangs die Legitimität der Einrichtung und die Identität des PI oder der Laborleitung. Außerdem überprüft es den beruflichen Werdegang der Laborleitung, ihre institutionelle Anstellung und ihre Befugnis, den Laborzugang zu beaufsichtigen. Es bewertet die Zugehörigkeit des Labors, seine Forschungsaktivitäten und den beabsichtigten Verwendungszweck und legt die Zuständigkeiten der Laborleitung sowie einer benannten Ansprechperson der Einrichtung für Sicherheitsfragen fest. Überwachung und Durchsetzung der Vorgaben werden auch nach der Freischaltung fortgesetzt. Nach Angaben des Unternehmens berücksichtigen die Prüfungen bei registrierten Anwendungsfällen mit hohem Sensibilitätspotenzial den genehmigten Forschungskontext. Bei Rückfragen kann OpenAI sich an Forschende wenden, um ihre Arbeit besser zu verstehen und ihre Berechtigung zu bestätigen. Der Zugang kann entzogen werden, wenn die Anforderungen an die Sicherheitsüberwachung und den verantwortungsvollen Einsatz nicht mehr erfüllt sind.

Die Ankündigung enthält außerdem ein Zugangsbeispiel, das auf einer Eingabeaufforderung für eine Sequenz- und Präsentationsmatrix mit 20 Varianten für eine Kampagne zur Entwicklung eines antiviralen Lipopeptids der zweiten Generation gegen Nipah basiert. Zusätzlich angefordert wurden Modellierungsziele, gepaarte Assays und Artefaktprüfungen. Im Beispiel erstellte GPT-Rosalind eine Vergleichsmatrix für Wirkstoffkandidaten, einen Modellierungsplan und zwei aufeinander abgestimmte Studienpläne mit Kontrollen und Hinweisen zur Interpretation. Ein Modell mit der Bezeichnung Mainline Astra gab hingegen keine Entwürfe auf Sequenzebene und keine experimentellen Pläne mit konkreten Umsetzungsschritten aus. Es begründete dies damit, dass solche Einzelheiten umsetzbare Unterstützung im Zusammenhang mit Erregern mit schwerwiegenden Folgen bieten würden, und stellte stattdessen allgemeine Informationen zum Modellierungskontext sowie qualitative Artefaktprüfungen bereit. OpenAI weist darauf hin, dass die veröffentlichten Bewertungen untersuchen, ob die angeforderten Ergebnisse textlich geliefert wurden. Sie überprüfen weder die wissenschaftliche Richtigkeit noch die Durchführbarkeit oder die Frage, ob eine Methode funktioniert.

Frühe akademische Nutzer

In der Ankündigung werden mehrere akademische Labore genannt, die GPT-Rosalind bereits in ihre Arbeitsabläufe integrieren. Ihre Forschung reicht laut OpenAI vom Proteindesign bis zum Verständnis neurodegenerativer Erkrankungen. Am UCSF nutzt das Zhao Lab das Modell für die quantitative Arzneimittelentwicklung und trägt Erkenntnisse zu den Eigenschaften von Wirkstoffen zusammen, um zu modellieren, wie Medikamente sich im Körper verteilen und dort wirken. „GPT-Rosalind hat mir geholfen, schneller physikochemische Parameter von Wirkstoffen zusammenzutragen“, erklärte das Labor in von OpenAI veröffentlichten Kommentaren. „Mithilfe der Tools von PubChem und NCBI konnte ich mit zehn Wirkstoffen arbeiten und zugleich die Unterschiede zwischen vorhergesagten und experimentell gemessenen Werten genauer herausarbeiten.“

Dr. Mathieu Bourdenx vom Bourdenx Lab erklärte, er nutze GPT-Modelle in seiner gesamten Forschung – von der Literaturrecherche bis zur Weiterentwicklung von Experimenten und computergestützten Methoden. Dr. Brian Hie von der Stanford University und dem Arc Institute sagte: „Rosalind wird uns nicht nur dabei helfen, unsere bisherigen Aufgaben in den Bereichen Entdeckung und Design zu verbessern, sondern diese auch in einem bislang unerreichten Umfang umzusetzen und dabei weiterhin nützliche Erkenntnisse für Forschende in den Biowissenschaften zu liefern.“

OpenAI erklärte, das Unternehmen beginne mit akademischen Laboren. Dies sei Teil eines umfassenderen Vorhabens, mehr Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern nützliche KI-Werkzeuge an die Hand zu geben. Indem OpenAI die Zugangskosten senke, wolle es mehr Forschenden Freiraum geben, Ideen zu verfolgen, deren Nutzen über das eigene Labor hinausreichen könnte.