AI写论文靠谱吗？GPT-5已实现AI主导论文，并成功发表在专业期刊
2025-12-25 15:08
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最近密歇根州立大学物理学家许道辉，经历了一件自己都感到震惊的事。
不是AI替他算积分、解方程，而是AI指出：你这项研究，应该换一整套数学框架来证明：用Tomonaga–Schwinger形式的量子场论来做。
在著名物理学期刊《物理快报B》上，许教授在线发表了一篇关于量子场论（QFT）和态依赖量子力学（State-Dependent Quantum Mechanics）的论文。
与此同时，他还发布了一份关于「AI方法论」的报告。
这两份文件加在一起，向科学界扔下了一枚重磅炸弹：
这可能是第一篇由AI提供核心理论突破思路的理论物理学论文。
诺奖得主理查德·费曼（左）和19岁的许道辉（右）
他公开承认：论文的核心想法来自GPT-5。
对物理和AI圈来说，这都预示着转折点：AI不只帮忙润色论文，而是「AI给出主意，人类去把它做完」。
下面试着用不那么「物理学」的方式，讲清这件事到底发生了什么，以及它可能预示着一种新的科研工作流。
密歇根州立物理学家许道辉，11月把预印本挂在arXiv上，之后被Physics Letters B接收。
标题：Relativistic Covariance and Nonlinear Quantum Mechanics:Tomonaga-Schwinger Analysis
研究的问题非常「根本」：量子力学的演化，究竟是不是严格线性的？
在标准量子力学里，系统的演化由线性的薛定谔方程控制；如果你把两个解加起来，和再演化的结果是一样的，这就是「线性」。
很多奇怪的量子现象，比如叠加、干涉、以及埃弗雷特多世界诠释即「平行宇宙」，都依赖这条看似抽象的数学性质。
几十年来，也有人试图在这条方程上「加点料」：
比如引入非线性或状态依赖的修正，希望解释测量问题、波函数塌缩、甚至宏观世界为什么「看起来是经典的」。
但一旦改动线性结构，就容易惹上大麻烦：超光速通信、与相对论不兼容，或者直接让量子计算能力暴走。例如，只要有很小的非线性，某些模型里量子计算机就能在多项式时间里解决NP完全问题。
许教授想重新从量子场论的角度，系统地审查这些修改。
他向GPT-5问了一个看似「咨询式」的问题：如果要检查非线性量子演化和相对论是否兼容，应该用什么框架？
而GPT-5并不是在已有草稿上「修修补补」，而是主动提出：用Tomonaga-Schwinger（TS）形式的量子场论来做这个分析。
TS形式是什么？
大致可以这么理解：
普通薛定谔方程：描述某一时刻的「全宇宙波函数」≈如何随时间演化。
TS形式：把「时间」换成「空间中的任意一张类空间超曲面」（foliation，叶状结构）。也就是：不要求大家都用同一组同时切片，而允许在相对论里更自然的、任意倾斜的「切片方式」。
要保证物理是相对论协变的，就得满足一个条件：无论你用哪一种切片方式去推进波函数，最后得到的物理结果都一致。这叫做foliation independence（叶片无关性）。
新论文的主线，就是沿着GPT-5提出的这个TS思路，去推导：在存在状态依赖的哈密顿量密度时，这个「叶片无关性」到底要求算符满足怎样的「可积性条件」，以及这些条件有多难满足。
这项工作揭示了一种理论物理学新方法论范式的出现：
在这种范式中，大语言模型（LLM）不再是被动的助手，而是研究过程中的积极参与者。如果使用得当，它们能够提出新想法、推导方程，并发现不一致之处，而人类合作者无法比拟其速度和持久力。
作者本人的说法，大致过程是这样：
他向GPT-5描述了非线性量子力学与相对论兼容性的问题。
GPT-5自主提议：用Tomonaga-Schwinger方程和叶片无关性来做分析，这是论文整个方法论的「北极星」。
后续的具体推导、算符结构、边界条件的讨论，则是在「人类+LLM」反复循环中完成
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