AI很好，直到它不再好

# AI 曾经很好用，直到它不再如此。 来源：https://thetheorygirlie.substack.com/p/ai-was-great-until-it-was-not [](https://substackcdn.com/image/fetch/$s_!l_x9!,f_auto,q_auto:good,fl_progressive:steep/https%3A%2F%2Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages%2Fc41c86ca-2286-4aab-8f82-463a06a7b036_2960x1550.webp) 刚到 Oxford 时，我经历了很多人口中的"文化冲击"。抛开那些浮夸的派对和穿着长袍的精英阶层中显而易见的微攻击不谈，我的物理和数学课程与之前截然不同。讲座冷漠疏离得多；教授们有些敌意；学生数量庞大，而且每个人都在急于证明自己。如果我选择在阿根廷继续学业，这些可能都算正常，但我偏偏适应的是美国的教育模式——而且是在 Northwestern 这样物理学系规模不算大的学校。不仅如此，我本科阶段有一半时间都是和博士生混在一起，跟他们上同一门课。 但英国的硕士完全不一样。感觉格局更大，更令人不安。大多数人选择独自学习、独自刷题，当我们试图分组学习时，气氛里总有一种要扮演"天才"的期待。我本科毕业就拿到了 Harvard 和 Oxford 的博士录取，所以我觉得自己有义务证明这一切是应得的。这 partly 是我自己的问题。我确实觉得需要炫耀一下才能被认真对待，但这反而弄巧成拙。起初还好，但到了 Michaelmas 学期中段，氛围发生了剧变。很快，我们的讨论和自尊心游戏从毫无意义的白板争论变成了同学们直接说： **"我刚问了 ChatGPT 怎么做。"** *ChatGPT？* 那是 2024 年底。我以前听说过 AI。整年所有人都在吹它，但我认识的人中没一个用它来写作业的。我看到人们抱怨它消耗多少水、对环境多恶劣，还有几个人说它总有一天会杀死我们所有人。这些话对我来说完全是胡说八道。我记得那年仲春我在写本科论文，打开 Instagram 想摸鱼几分钟，看到一个很火的"PhD influencer"（管它什么意思）说她把自己的名字输进了 ChatGPT，然后它噼里啪啦地吐出了一大堆关于她自己以及她有多厉害的信息。我觉得一个"网站"能把你的信息全挖出来有点吓人（而且我觉得这行为有点自恋），但我实在太好奇了，就给了这个聊天机器人一次机会。我记得问了它一个关于散射振幅的问题，它回复了一堆废话。于是我追问它，给了更多细节再问一遍，它说： "你应该去问一个理论物理学家。" 在那一刻，这已经足够让我关掉窗口、再也不打开了。 直到几个月后，我和当时的"朋友们"在 Oxford 一起学习，他们不停地吹嘘 ChatGPT 能帮他们做作业。Oxford 大部分 MMathPhys 课程的习题集是不打分的。真正的成绩来自考试和毕业论文。有些课要求你提交作业，但"及格"就够了。我觉得让聊天机器人帮你做一切挺没意义的，因为作业的全部意义就是为考试做练习。然而，到 2025 年 1 月，我发现自己被一道 QFT 题卡住了，于是像朋友们建议的那样问了聊天机器人，结果它又说了一堆胡话。我直到几个月后才再碰它。 "作业"这个概念的衰变方式有点奇怪。以前至少大家还有点矜持，会去 Stack Overflow 搜一搜，找找类似的问题或者解题技巧来帮忙，但现在人们突然连这都不做了。他们直接让 ChatGPT 做一切。老实说，这完全违背了做作业的目的。不过，我想我们其实早就丢掉了这个目的。我一直认为除了为考试练习之外，习题集还非常适合学习解题过程中的协作。 但在现实中，协作作为学生经历的一部分，其实很少出现在我的生活里。我上一次真正和同学们合作，还是在大一的时候。我当时和一群工程系学生一起修多元微积分。我在迎新活动上认识了两个女生 Andrea 和 Juliana，我们立刻建了一个小群一起学习。我们会先各自独立完成习题集，然后每人把答案发到群里一起讨论。比如一个女生会问我："哇，你这道题的做法好聪明。你怎么知道要沿这条曲线积分？能给我讲讲吗？"或者对我说："嘿，我觉得这道题有问题！你应该这样用 Lagrange 乘子法。"我也会对她们做同样的事。那门课我学到了很多，这 partly 要归功于当时那些优秀的学习搭档。和她们争论、讨论、一起学习真的很美好。这让我数学变得更好，也真正理解了所有概念。 我非常兴奋地开始主修物理，并和其他*物理*专业的同学合作。大二秋季学期，我和一个同为物理专业的朋友一起选了一门荣誉级别的微分方程数学课。我以为这是我们之间心照不宣的惯例，我们互相发答案来检查。那是我第一次上荣誉数学课，而那位朋友之前已经上过三门。我还错过了头两节课，因为我的学术导师坚持认为我还没准备好上荣誉课，我在一门极其无聊的普通课上浪费了一周，才说服教授让我换课。也就是说，我在第一次作业里犯了一堆错。于是我像以前一样给朋友发消息，开始问："哦，看来我理解错了这个概念，你这里是什么意思？为什么这是对的？我缺了这节课，所以我想我们是不是要用不同的方法。"她却指控我想抄袭她的作业，然后彻底不理我了，还告诉别人我在抄她。我们的友谊从此一去不复返。我学到了一个沉重的教训：**我是孤独的。**在那门课的余下时间里，我独自做作业，独自备考，最后拿了 A。实际上，我整个学位期间大部分时间都是一个人学习，哪怕本科阶段周围都是博士生。我会给同学讲解我的答案，但很少再有大一时那种你来我往的互动了。 话虽如此，ChatGPT 只是让协作环境变得更加荒凉了。现在，除了"直接问 ChatGPT"之外，什么都没有了。 我当时仍然不愿意使用 AI。我看到 MMathPhys 的很多人不仅用它来写作业，还用它写毕业论文以及他们准备发表的研究。我很困惑。另一个朋友开始把它当成心理治疗师用。我更加困惑了。我被它那种一味附和的特性所排斥，但它确实营造出一种屏幕背后有人存在的诡异幻觉。 不管怎样，到了 2025 年 5 月，我之前所有的错误决策都追上来了。实际上我在 Oxford 的大部分时间都在无所事事。我一直觉得听讲座就是一种社交仪式，从来没有真正帮助过我。我向来都是靠读书学习的。同样地，有些习题集艰涩、毫无启发、毫无用处，如果它们对成绩没有影响，我也懒得做。何况我还有一个 Harvard 的博士 offer 在等着我，所以真的没什么可失去的。我转而到处旅行、参加派对、丢人现眼、读了很多书、下国际象棋、喂鸭子，还哭了很多次。但到了某个时刻，我意识到我必须拿到硕士学位，而我只有一个半月的时间从零开始学完四门 Oxford MSc 课程并通过考试。**我完蛋了。** 而 ChatGPT 出现了。关于 ChatGPT 的一点是，嗯，它不是一个人。它不像我们那样"思考"。但我意识到它在一件事上非常有用：把人类说过的话以更易消化的方式重新表述。于是我会拿着我的宇宙学和广义相对论笔记，每次我卡住了或者无法将某个定义在脑中可视化时，我就截图或者复制那一小段或那一句话，然后 ChatGPT 会重新解释给我听。有时它还会附带一个快速的例子，比如帮我理解指标记号，或者告诉我"无挠"的意思就是平行四边形可以闭合。 标准物理/数学教育与我思考问题的方式之间的一个主要不兼容之处在于，脱离语境的定义和推导对我来说基本没什么用。我能跟上复杂的数学，也能理解某个定义说了什么，但直到我看到一个真正说明问题的例子，它才会在我脑中"通了"。这不只是我个人的特点。Feynman 也是这样思考物理学的 [^1](https://thetheorygirlie.substack.com/p/ai-was-great-until-it-was-not#footnote-1)，我敢肯定很多人有类似的认知方式。 但与其面对那些对我感到不耐烦的同学们和我那些"愚蠢的"（[https://www.goodreads.com/quotes/10541997-i-can-t-understand-anything-in-general-unless-i-m-carrying-along](https://www.goodreads.com/quotes/10541997-i-can-t-understand-anything-in-general-unless-i-m-carrying-along)）问题，ChatGPT 几乎是瞬间、不带任何情绪地架起了那座桥梁。用了三周之后，我发现我不太需要它了。我可以自己跟进高级概念——比如 Penrose 图或 Kerr 黑洞——自己画示意图、自己推导，不再需要 AI。我在那之后两周参加了考试。我用一个半月的时间从零开始学习了广义相对论 I 和 II、宇宙学以及地球物理流体力学，同时还上了两门标准模型课和一门弯曲时空 QFT。我的成绩在高通过和良好之间，但这就够了！我拿到了学位。而且那些都是全闭卷考试，所以都是我自己独立完成的。但 ChatGPT 确实帮助我加速了知识的获取。 话虽如此，我完全不信任它用于新的研究。到达 Harvard 之后，我在 G1 年级的 11 月初就收到了第一个博士项目，这在高能物理领域虽然不太常见但也不算罕见。我和一位博士后合作，令我欣喜的是，我发现本科阶段从两位导师那里学到的技能对这个课题极其有用。我将一些 twistor theory 和 chiral algebra 的内容嵌入了一个不错的 Mathematica notebook，这帮助我完成了很多计算。在那个项目上我几乎没用到 AI。它帮我找到了一些背景文献，并帮我解读论文中的一些段落和推导。除此之外，我只用 Claude Opus 修改了我代码库中的一小段代码，帮我处理一个表达式中的极点和留数，因为我不确定该怎么做。仅此而已。 然而，这篇[单负号论文](https://openai.com/index/new-result-theoretical-physics/)真正改变了人们对 AI 在物理学中所扮演角色的预期。OpenAI 的一个内部模型发现了研究人员花了好几个月试图推导出来的东西。这很酷，但也有很多微妙之处。那篇论文的大量工作和概念性飞跃是由真人完成的，但 AI 的成就也不容低估。令人印象深刻。那个证明很精彩而且并不直截了当，这篇论文也为天球全息理论打开了很多研究方向。AI 在给定框架内做证明确实很棒。它也擅长处理严格遵循逻辑的事物，或者提供合理可靠的复杂数学结构，但物理学不只是这些。或者，我愿意相信物理学不只是这些。 问题是，每次我展示那个主要靠自己参考 Wolfram 文档编写的小小 Mathematica notebook 时，我的师兄们和博士同学们都只会问： *"ChatGPT 做不了吗？"* 也许能。但在 Mathematica 中对一个问题进行编码，不仅仅关乎"效率"或者写快代码。它关乎编码一个理论、一个框架、处理边界情况，以及**学习**。也许我可以让 Claude 或 ChatGPT 做一个 chiral algebra 的 Mathematica 库，它可能跟我做的一样好甚至更好，但那样*意义何在*？也许它会更快，稍微更快一点。也许我可以把我所有想做的事情喂给它，让它在后台跑，吐出一大堆答案……但作为一个一年级博士生，这似乎完全违背了做研究的初衷。此外，ChatGPT 并非无懈可击。它可能**非常离谱**。而在它出错时没有察觉，这对所有相关的人来说都是尴尬的。 我不相信从头苦做一道复杂的积分或者证明来证明你"够格"*（如果计算器或 **Mathematica** 能做，为什么要受苦？*），但我确实认为解决一个有趣的问题、理解一个结构、完成大部分概念性的工作是有价值的。我在极少使用 AI 的情况下完成了第一个项目，论文也发表了。 但当时间来到我作为刚升入 G2 的新生开始第二个项目时，我确实注意到环境已经发生了剧变。如果你走过 Harvard 物理系，往办公室里瞅一眼，很多人的显示器上都开着 ChatGPT、Codex、Claude 或者类似的工具。我开始收到的很多邮件里都包含了 AI 生成的笔记，或者是基于 ChatGPT 提供的想法写的笔记。这不只是我一个人的感受，我的很多同行也在这里和其他地方经历着同样的事。这已经成为一种普遍现象了。现在，"头脑风暴"就是和 ChatGPT 聊天。我的大量时间花在解读 ChatGPT 笔记上，意识到那是一堆废话，然后转向下一个。 我很恼火。我有反对意见、有疑问、有担忧，但都被压制了，被告知去问 ChatGPT。于是我问了 ChatGPT，它只是"认可"了我说的一切，却没有提出任何解决方案。问题在于，我想和我的上级辩论，想提问……但我做不到。我意识到读理论物理博士的很多内容就是应对对着黑板大吼大叫的人，所以互动性也不怎么强。有人说很多花哨的词汇。有人说胡扯八道是家常便饭。我在某个时刻意识到，不只是我一个人有这种感受；这里面有一些装腔作势，一些表演成分，而 ChatGPT 让这一切更糟了。所以，我又一次独自面对一个聊天机器人。但现在，我没有一位 Cambridge 顶级物理学家写的关于一个已经确立了近一个世纪的理论的讲义……我只有几篇论文、模糊的想法，以及无处可去的方向，因为在博士阶段你要钻研的是前人从未做过的事情。 这很不好。因为我只是一个二年级博士生，我什么都不懂。我知道很多东西，但在大局之中，我没有经验，我需要导师。而一个聊天机器人不能当我的导师。然后我意识到，一年前帮了我大忙的那个工具，正在淹没我和我的领域。我不认为技术是邪恶的，但我确实认为人类利用某些技术的方式可以是有害的。但这不是 AI 的错，是我们的错。 我早在很早就意识到，我这个领域的很多人关注的重点不是寻找*真相*，而是装腔作势、证明自己正确、炫耀。我早就意识到，对很多物理学家来说，教学和指导更像是一种负担，而不是他们特别看重的东西。我们想要最快的博士生，本科阶段就发表了三篇论文的人，最快完成计算的人。我们想要最热门的课题和最高的引用量。但如果一个聊天机器人能取代一个博士生，如果它更快、更高效、五分钟就能吃透 Weinberg 的 QFT 大部头，*那我们为什么还需要学生呢？* 既然我们可以独自工作，为什么还要合作呢？