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黑洞物理学家倒戈 OpenAI：人工智能重塑科学研究

今日快讯 2025年10月18日 20:13 1 aa
黑洞物理学家倒戈 OpenAI：人工智能重塑科学研究

人工智能正在科学研究领域掀起一场前所未有的变革，而这场变革的最新标志性事件是哈佛大学黑洞物理学家Alex Lupsasca正式加入OpenAI，成为该公司科学研究部门的首位研究员。这一人事变动的背后，是AI技术在基础科学研究中展现出的惊人能力，以及科技界对AI驱动科学发现模式的全面重新审视。

Lupsasca的转变始于一次令人震撼的实验对比。作为2025年物理学新视野奖获得者，他在研究黑洞勒夫数理论时遇到了复杂的数学推导难题。这个涉及克尔黑洞内部引力场方程隐藏对称性的问题，耗费了他数日时间才找到解决方案。然而，当他抱着试探心态将同样问题输入GPT-5 Pro时，AI仅用30分钟就完成了完整的数学推导，其物理逻辑和数学表达与他的研究成果完全吻合。

更令人惊讶的是，AI的推导过程展现了真正的数学思维能力，而非简单的信息检索。它首先将静态轴对称方程转化为轴对称拉普拉斯方程，然后套用标准对称性模板，最终通过链式法则给出了与Lupsasca一致的数学表达式。这种推理能力的展现让这位哈佛博士彻底改变了对AI科研潜力的认知。

菲尔兹奖得主的AI实践验证

黑洞物理学家倒戈 OpenAI：人工智能重塑科学研究

Lupsasca的经历并非孤例，菲尔兹奖得主陶哲轩的实践为AI在数学研究中的应用提供了更多证据。陶哲轩在社交媒体上分享了利用GPT-5破解MathOverflow难题的经历，整个过程仅用时1小时，而传统手动编码搜索可能需要数小时甚至更长时间。

陶哲轩的成功关键在于采用了分步引导策略，避免了AI可能出现的"幻觉"问题。当AI首次生成的代码运行效率不高时，他通过启发式计算指导AI优化参数，最终用29行Python脚本完成了复杂的数值验证。这种"人类导航加AI计算"的协作模式，正在成为科学研究的新范式。

陶哲轩特别指出，如果没有AI的协助，他根本不会尝试这种数值搜索方法，而会选择传统的理论分析路径。这一观察揭示了AI在科学研究中的重要价值：它不仅能够加速已知方法的执行，更能够让研究者尝试以往因为计算复杂度过高而放弃的研究路径。

OpenAI与洛斯阿拉莫斯国家实验室的合作进一步验证了AI在实验科学中的应用潜力。GPT-4o已经能够通过视觉识别技术帮助研究人员排查湿法实验室故障，甚至协助进行细胞培养操作。这种跨越理论与实验的应用能力，标志着AI正在成为科学研究的通用工具。

全球科技巨头的科学竞赛

OpenAI的科学布局是全球AI for Science竞争的重要组成部分。该公司由科学副总裁Kevin Weil领导的"OpenAI for Science"项目，旨在打造下一代科研工具，而Lupsasca的加入正是这一战略的关键步骤。这位曾主导NASA"黑洞探索者"卫星项目的物理学家，将为该项目带来独特的科研视角和丰富的天体物理学经验。

谷歌DeepMind在AI4S领域的布局同样aggressive，该公司一方面利用AI技术攻关核聚变"人造太阳"项目，另一方面延续AlphaFold在结构生物学领域的成功经验。Anthropic则通过提供免费API的策略，吸引更多科研人员参与科学模型生态的建设。

中国在这一领域的投入同样引人注目。中国移动已建成全国性AI4S科学试验装置，与深圳湾实验室合作开发的RNA结构预测模型达到国际先进水平。从基础科研到产业转化，AI正在成为全球科学竞争的新赛道。

这种竞争的激烈程度反映了各方对AI科学应用前景的高度认可。过去一年中，OpenAI与美国多个国家实验室建立了合作关系，探索物理学和生物学前沿问题。为Retro Biosciences定制的GPT-4b micro模型成功设计出优化版山中因子变体，展现了"通用模型加垂直定制"策略的有效性。

科学发现模式的深层变革

AI技术对科学研究的影响远超工具层面的改进，它正在推动科学发现模式的根本性变革。传统科学研究往往受限于计算能力和时间成本，研究者必须在多种可能的研究路径中做出选择。AI的介入大幅降低了探索成本，使得原本因为计算复杂度过高而被放弃的研究方向重新变得可行。

加州理工学院团队利用神经网络技术为银河系中心黑洞进行"CT扫描"，成功重建了耀斑三维结构的案例，展示了AI在处理复杂天体物理数据方面的独特优势。这种能力与GPT-5 Pro处理黑洞理论计算的逻辑一脉相承，都体现了AI在理解和处理复杂物理系统方面的潜力。

然而，业界对AI的科学应用仍保持理性态度。OpenAI首席研究官Mark Chen将GPT-5 Pro的突破比作"AlphaGo的神之一手"，强调这是人机协作的成果而非AI独立完成的科学发现。Lupsasca也明确表示，AI需要人类提供背景信息和引导，"它是放大镜，而非指南针"。

这种观点得到了更广泛的认同。AI在科学研究中的价值主要体现在压缩计算冗余、加速验证过程和拓展研究可能性，而科学洞察和创新思维仍然是人类研究者的核心贡献。人机协作模式的关键在于充分发挥各自优势：人类负责提出科学问题和制定研究策略，AI负责执行复杂计算和数据处理任务。

从更长远的角度来看，AI技术的发展可能会催生全新的科学研究范式。当计算不再成为研究的瓶颈时，科学家可以将更多精力投入到概念创新和理论构建上。这种转变不仅会加速科学发现的步伐，还可能产生以往无法想象的跨学科融合和创新突破。

当Lupsasca在OpenAI的办公室调试新模型时，他或许正在见证科学史上的一个重要转折点。这不是AI独自摘取科学桂冠的时刻，而是人机携手探索宇宙奥秘的新篇章的开始。在这个过程中，人类的创造力与AI的计算能力将形成前所未有的合力，推动科学发现迈向更快、更远、更深的境界。

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