AI同物理學：打破幻想的「Vibe Physics」真相揭秘

人工智能「vibe physics」現象：物理學界的誤區與AI的侷限性

近年來，一項令人矚目的科技發展便是「學習機器」──即人工智能（AI）。雖然其能力深遠且令人驚嘆，但核心仍依賴大學程度的數學和龐大的高質素數據。AI的能力並非無限，尤其在討論高階理論物理時，往往充斥著大量錯誤資訊，這現象被稱為「AI slop」（AI垃圾資訊）。

自從大型語言模型（LLMs）如ChatGPT、Gemini、Claude、Grok和Llama興起後，許多物理愛好者開始與這些AI展開深度對話，嘗試探討各種大膽且具創意的物理理論，這種活動被稱為「vibe physics」（感覺物理學）。參與者往往誤以為自己已經發現或即將發現重大的科學突破，只差一些細節待釐清。但事實是，這些LLM不僅會對這些理論的合理性作出虛假陳述，它們甚至無法從龐大且相關的數據中推導出基本且已知的物理定律。以下將解釋如何避免自我欺騙。

物理學是最根本的科學，旨在用最簡單、最不可約的方式描述自然界。宇宙的內容與支配其運行的定律，是物理學的核心，讓我們能夠不僅預測現實如何運作，更能精確量化自然現象對物理系統的影響。儘管物理學的發展常源自大膽甚至異端的想法，但正因為存在基本的物理實體、量度和定律，我們才能對任何物理系統作出準確的預測。

歷經數世紀，物理學發現了許多新定律和基本粒子；粒子物理學和宇宙學的標準模型已成形多年。2022年，首批主流AI聊天機器人（即大型語言模型）出現，雖然它們因多功能、推理能力和偶爾帶來的驚喜資訊而受到讚譽，但在科學基本概念的理解方面仍有根本限制。

到了2025年，許多人開始進行「vibe physics」──與LLM展開深度物理學對話，錯誤地相信自己正與AI合作取得重大突破。事實上，這只不過是陷入AI無限制生成錯誤資訊的陷阱。

LLM的運作基礎是機器學習：不同於傳統程式根據預設演算法運算，LLM透過大量數據訓練，自己「學習」如何生成回應。這使它們在特定範圍內極為強大，例如識別語言模式、模仿人類語言，或在特定數據集內識別模式，例如星系形態、面孔特徵、甚至黑洞合併產生的重力波事件。

然而，一旦面對訓練外的資料，這些模型的表現就大打折扣。例如，一個訓練於英語的LLM，無法有效處理他加祿語；訓練於白種人面孔的AI，無法準確生成非洲裔面孔；訓練於螺旋星系的模型，無法正確解釋橢圓星系。更糟的是，LLM設計成聊天機器人，目標之一是讓對話持續，因此它們往往會自信地回應，甚至誤導用戶，並非誠實告知知識的盲點。

在物理學領域，機器學習確實能有效從大量高質素數據中發掘模式，幫助科學家發現人類未察覺的系外行星，分類模糊的天文物體，模擬自然物理現象。然而，描述物理現象與真正從數據中「推導」出物理定律截然不同。LLM可以識別語言和數據模式，但它們無法理解、推導或發現基礎物理定律。

最新研究由Keyon Vafa、Peter Chang、Ashesh Rambachan和Sendhil Mullainathan於2025年提出，他們以大量合成小型數據集，測試AI是否能推導出「基礎模型」──即可用於多種新情況的底層物理定律。結果顯示，AI未能推導出類似牛頓萬有引力定律這樣的基礎模型。即使在訓練數據龐大到涵蓋數百萬甚至數十億個模擬太陽系的情況下，AI仍無法正確還原牛頓定律，反而產生不合物理的複雜規則，且對不同星系數據給出互相矛盾的結果。

更令人震驚的是，即使給予少量真實力值的提示，當前頂尖LLM依然無法推導出正確的力學定律──這證明它們的泛化和推理能力存在根本缺陷。換言之，面對大量行星軌道數據，這些LLM無法推導出牛頓引力定律。

這項研究凸顯：評估AI模型不能只看其是否能預測訓練數據範圍內的新樣本，更重要的是檢視它是否能應用「基礎模型」於全新任務，做出合理預測。現有LLM在這方面完全失敗。

回到「vibe physics」現象，當非專業人士與LLM討論理論物理，尤其是涉及尚未證實的物理擴展理論時，往往會被LLM流暢且自信的回答所迷惑。這種情況下，無論是誠實的專家、偽裝的騙子，還是完全沒有專業的自信AI聊天機器人，都會給出令人信服的答案。缺乏專業判斷力的用戶，容易憑感覺接受這些答案，從而陷入錯誤認知。

在物理學中，除非真正進行嚴謹的數量計算並驗證預測是否符合現實，否則所謂「新理論」不過是空中樓閣。儘管「vibe physics」對業餘物理愛好者有吸引力，但它實際上促生新型的「瘋狂理論家」──由AI錯誤資訊催生的幻覺。

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評論與啟示

這篇文章深刻揭示了目前熱門AI技術，尤其是大型語言模型，在科學推理與理論發現上的根本侷限。它挑戰了社會上對AI無所不能的幻想，提醒我們AI在「理解」層面仍遠未成熟，尤其在需要嚴密邏輯和數學推導的領域如物理學。

「vibe physics」現象本質上是人類心理與AI技術缺陷的交織。人類天生喜歡尋找意義和模式，且易被流暢自信的語言所說服；而LLM的設計目標是維持對話流暢，並不在乎真偽，使得錯誤資訊得以輕易流傳。這提醒我們，無論科技如何進步，科學思維和批判精神仍不可或缺。

更深層次的啟示是：AI若要真正成為科學研究的助力，必須不只是數據匹配工具，而是能夠進行「可驗證的推理與創新」。目前的LLM還遠未達到這一點。未來的AI發展需聚焦於結合符號推理、數學演繹與數據驅動學習，才能突破現有瓶頸。

對香港及華語科學界而言，這篇報告也是一個警鐘。隨著AI應用日益普及，科學普及者和媒體應強化對AI技術的正確認識，避免誤導公眾。尤其在教育和科普領域，應強調科學方法的嚴謹性，並警惕「聽感覺」取代理性驗證的危險。

總結來說，這是一篇提醒我們理性看待AI、警惕科技幻象的關鍵文章，對推動科技理性發展以及科學教育具有重要參考價值。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。