美科學家發(fā)表了首篇以人工智能為主要思路的理論物理學研究論文

2025年12月，科學界迎來了一個或許會被載入史冊的時刻，但這一里程碑并非源自大型強子對撞機的某次高能碰撞，而是誕生于人機交互的數(shù)字界面之中。

密歇根州立大學（Michigan State University）理論物理學教授斯蒂芬·許（Stephen Hsu）在權(quán)威物理學期刊《物理快報B》（Physics Letters B）上發(fā)表了一篇題為《相對論協(xié)變性與非線性量子力學：朝永-施溫格分析》的論文。

與以往所有物理學文獻不同的是，這篇論文的核心理論突破——即破解困擾物理學界多年的量子力學線性與相對論兼容性難題的關(guān)鍵洞見——直接源自O(shè)penAI最新發(fā)布的GPT-5模型。這標志著人工智能在科學探索中的角色發(fā)生了質(zhì)的飛躍：從單純的數(shù)據(jù)處理工具，進化為具備理論構(gòu)建能力的“科研合作者”。

量子迷霧中的“硅基”向?qū)?/p>

長期以來，物理學家們一直在探討一個基礎(chǔ)性問題：量子力學的演化是否必須是線性的？在標準的量子力學中，薛定諤方程描述的波函數(shù)演化是線性的，這意味著狀態(tài)的疊加原理成立。然而，關(guān)于是否存在非線性修正的討論從未停止，這不僅關(guān)系到數(shù)學形式的優(yōu)美，更直接觸及我們對宇宙本質(zhì)的理解——例如，它決定了多世界詮釋（Many-Worlds Interpretation）是否是唯一自洽的量子實在論，同時也界定了量子計算算力的物理極限。

斯蒂芬·許試圖探究，如果對標準量子力學引入某種依賴于狀態(tài)的非線性修正（State-dependent modification），是否還能保持狹義相對論的協(xié)變性（Covariance）。這是一個極具挑戰(zhàn)性的數(shù)學物理問題，因為它要求理論在任何慣性參考系中都保持形式不變，同時還要滿足量子力學的概率守恒。

在研究陷入膠著之際，斯蒂芬·許轉(zhuǎn)向了GPT-5。在與這位人工智能助手的深度對話中，許教授并未將其僅僅視為一個高級搜索引擎。在一系列復雜的交互后，GPT-5獨立提出了一個關(guān)鍵性的建議：利用朝永-施溫格（Tomonaga-Schwinger）公式來檢驗非線性修正的合法性。這一公式是量子場論中用于描述在彎曲類空超曲面上量子態(tài)演化的強力工具。

GPT-5的洞見在于，它指出任何依賴于全局波函數(shù)的非線性項，在試圖定義于相對論性的時空葉狀結(jié)構(gòu)（Foliation）上時，都會面臨無法克服的數(shù)學矛盾。具體而言，人工智能模型建議通過該公式明確展示，為何一個非線性且依賴于狀態(tài)的哈密頓量密度，無法在保持對超曲面選擇無關(guān)性的同時，維持非平凡的動力學演化。這一建議不僅指明了方向，更直接構(gòu)成了論文論證邏輯的基石。基于此，許教授最終推導出，任何試圖引入狀態(tài)依賴性的非線性修正，最終都會破壞理論在類空分離點的對易關(guān)系，從而導致洛倫茲不變性的崩潰。

這一結(jié)論具有深遠的物理意義：它強有力地暗示了量子力學的線性特征并非某種近似，而是相對論時空結(jié)構(gòu)所施加的硬性約束。如果我們要堅持相對論，似乎就必須接受線性的量子世界，這在某種程度上為埃弗雷特的多世界詮釋提供了間接的數(shù)學支持。

“生成器-驗證器”協(xié)議：馴服不可靠的天才

然而，將人工智能引入理論物理的核心地帶并非沒有風險。即便是GPT-5這樣最先進的模型，也依然面臨著大型語言模型固有的頑疾——“幻覺”（Hallucination）。在精密科學領(lǐng)域，一個微小的符號錯誤或概念混淆都可能導致整個推導崩塌。為了解決這一信任危機，斯蒂芬·許并未盲目采信AI的輸出，而是開發(fā)并驗證了一套被稱為“生成器-驗證器”（Generator-Verifier）的新型科研協(xié)作協(xié)議。

這一方法論的核心在于構(gòu)建一個對抗性的多智能體系統(tǒng)。許教授將研究過程拆解，由一個AI實例擔任“生成器”，負責提出假設(shè)、構(gòu)建方程或推導步驟；同時，部署另一個獨立的AI實例作為“驗證器”，其唯一任務(wù)是以極其挑剔的眼光審查前者的輸出，尋找邏輯漏洞或計算錯誤。

這種機制模擬了人類科學共同體中的“同行評審”過程，但將其壓縮到了毫秒級的時間尺度內(nèi)。在許教授的實驗中，這種雙重甚至多重校驗機制顯著降低了錯誤率。他形象地將與大模型的合作比作是“與一位才華橫溢但極其不可靠的人類天才共事”。這位“天才”能夠憑借其海量的知識儲備瞬間建立起人類研究者可能需要數(shù)月才能發(fā)現(xiàn)的跨領(lǐng)域聯(lián)系（如將特定的量子場論形式與非線性量子力學問題聯(lián)系起來），但他同時也可能在最基本的算術(shù)或定義上犯下低級錯誤。

“生成器-驗證器”協(xié)議的提出，實際上為科學界提供了一份如何安全使用高能AI的說明書。它強調(diào)了人類科學家在這一閉環(huán)中的新角色：不再是繁重計算的執(zhí)行者，而是高級的系統(tǒng)架構(gòu)師和最終的邏輯仲裁官。人類需要定義問題、設(shè)計驗證流程，并對AI提出的核心洞見進行最終的物理意義判讀。在《物理快報B》的這篇論文中，盡管核心靈感來自AI，但最終的數(shù)學推導嚴密性、物理圖像的清晰化以及論文的撰寫，依然由許教授完成。這正是“半人馬”（Centaur）模式——即人機共生智力——在基礎(chǔ)科學領(lǐng)域的完美預演。

從輔助工具到認知外包：科學發(fā)現(xiàn)范式的轉(zhuǎn)移

斯蒂芬·許的這項工作，其意義早已超越了單一的物理學結(jié)論。它迫使我們重新審視“理解”與“發(fā)現(xiàn)”的定義。在過去，人工智能在科學領(lǐng)域的應(yīng)用主要集中在模式識別和高維數(shù)據(jù)擬合上，例如AlphaFold在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測上的巨大成功，或是天文學中利用AI篩選系外行星信號。在這些案例中，AI充當?shù)氖且粋€超級計算器或高精度的統(tǒng)計工具，它并不通過概念推理來解決問題。

但此次事件有所不同。GPT-5在沒有預先被灌輸特定解決方案的情況下，通過邏輯推理建議使用朝永-施溫格形式論，這表現(xiàn)出了一種類似直覺的“概念性創(chuàng)造力”。雖然目前關(guān)于大模型是否真正具備推理能力在認知科學界仍有爭議，但從結(jié)果導向來看，它已經(jīng)能夠填補理論構(gòu)建中的邏輯缺環(huán)。

這一進展預示著科學發(fā)現(xiàn)的范式正在發(fā)生轉(zhuǎn)移。未來的理論物理學家，或許不需要再花費數(shù)年時間去死記硬背所有的數(shù)學形式和生僻的推導技巧，因為這些都可以外包給硅基助手。人類科學家的核心競爭力將轉(zhuǎn)移到提出正確的問題、構(gòu)建恰當?shù)尿炞C協(xié)議以及在宏觀層面上把握理論方向的能力上。

這也帶來了一個哲學層面的拷問：如果未來的核心科學理論是由人工智能提出的，而人類只是負責驗證其正確性，那么我們是否還真正“擁有”這些知識？斯蒂芬·許的論文或許只是一個開始。隨著AI能力的指數(shù)級增長，類似的情況將在數(shù)學、化學、材料科學等領(lǐng)域頻繁出現(xiàn)。我們正站在一個新時代的門檻上，在這個時代，諾貝爾獎的獲獎致辭中，或許將不得不出現(xiàn)對非人類智能體的致謝。

綜上所述，斯蒂芬·許教授利用GPT-5完成理論物理突破并發(fā)表論文的事件，不僅解決了一個具體的量子力學難題，更重要的是，它驗證了一套可復制的人機協(xié)作方法論。這一事件向全球科研界發(fā)出了明確信號：在探索宇宙終極真理的道路上，人類不再孤獨，但也必須學會如何駕馭這位日益強大的硅基盟友。