AI 解题占比两年从 2% 升至 35%,物理学家更稀缺更贵
AryHHAry · x · 2026-11-09
一条印尼语长帖讨论 AI 时代理论物理的角色悖论:AI 越擅长解决定义良好的物理问题,能定义新问题的理论物理学家反而越稀缺、越贵——因为剩下的工作恰恰是最"人类"的部分:选择模型、协商假设、在缺乏 ground truth 时承担不确定性。
作者引用的数据(注意真实性待核实):一项 2026 年 10 月发布的 MIT 研究称,AI 成功解决的复杂理论问题占比在两年内从约 2% 跃升至 35%;New Scientist 报道称,改进后的物理 benchmark 因原题含模糊与定义错误,模型修正后分数可达 94%。这意味着在定义清晰的领域,AI 已不再是补充,而是主力。
核心追问是战略性而非怀旧式的:我们是真正理解了自然,还是只是越来越擅长预测它的行为?
「漫话AGI」频道最新
- AI 记忆需要剪枝与删减,步入 RSI 后或出现「选择性失忆」 — yangyi · 2026-11-09
- Menlo报告:企业AI支出一年33亿飙至1770亿美元,前沿实验室拿走69% — FinanceYF5 · 2026-11-09
- 日媒观点:智能是手段非目的,AI 无限 RSI 难以设想 — i_dg23 · 2026-11-09
- 研究:AI 对半数学生学习有实质损害,另一半无可见收益 — IanArawjo · 2026-11-09
- ezyang:形式化验证兴起下,非专家如何读懂规格是关键 UX 难题 — ezyang · 2026-11-09
- Gary Marcus:生成式AI边际改进成本飙升,泡沫破裂或临近 — GaryMarcus · 2026-11-09