Физик Стив Сю рассказал, что недавно опубликовал статью, основанную на идее, предложенной GPT-5. Но он также предупреждает, что работа с ИИ подобна сотрудничеству с «блестящим, но ненадежным гением» – тем, чьи ошибки могут не заметить даже эксперты.
Его теоретический вклад в теорию независимости квантовых полей был опубликован в журнале Physics Letters B. В работе рассматривается линейность квантовой эволюции – ключевой вопрос для понимания квантовой механики и любых возможных расширений этой теории.
Для интеграции ИИ в свои исследования Сю использует собственный протокол «Генерация-Проверка» . Одна модель предлагает идею, а вторая ее проверяет. Цель – сократить число распространённых ошибок в LLM, начиная от элементарных ошибок в расчётах и заканчивая серьёзными концептуальными изъянами.
В этом проекте Сю работал с GPT-5, Gemini 2.5-Pro и Qwen-Max, которые он считает особенно сильными в физике и математике. Для финальной проверки он также использовал DeepSeek V3.1 и Grok-4. По словам Сю, маршрутизация выходных данных через несколько моделей может заметно улучшить качество результатов.
Человеческая экспертиза по-прежнему является надежной защитой
В сопроводительной статье, посвященной физике с использованием ИИ, Сю утверждает, что человеческий контроль остается необходимым. По его словам, даже продвинутые студенты могут легко получить ошибочные результаты при использовании ИИ в передовых исследованиях. Он прямо сравнивает работу с большими языковыми моделями с сотрудничеством с «блестящим, но ненадежным гением».
«В настоящее время участие экспертов-людей в исследовательском процессе по-прежнему необходимо. Использование ИИ в передовых исследованиях неспециалистами (даже отдельными лицами, например, аспирантами с обширным опытом), вероятно, приведёт к появлению большого объёма некорректных результатов», – пишет Сю.
Сюй видит явный потенциал в своем методе и в генеративном ИИ в целом. Он предлагает использовать более сложные этапы проверки, такие как постановка конкретных вопросов о достоверности предыдущих результатов и требование ссылок на технические статьи для повышения надёжности.
Он ожидает, что гибридные рабочие процессы, основанные на взаимодействии человека и искусственного интеллекта, станут стандартом в математике, физике и других формальных науках. Сю полагает, что по мере того, как модели будут становиться точнее, лучше понимать контекст и лучше контролировать символы, они будут действовать как «автономные исследовательские агенты», способные генерировать гипотезы, проверять выводы и составлять рукописи, проходящие рецензирование.
«При правильном подходе эта синергия обещает эру ускоренных открытий, в которой человеческое понимание и машинное мышление совместно улучшат наше понимание фундаментальных законов природы», – пишет он.
Хотите быть в курсе важных новостей из мира ИИ? Подписывайтесь на наш Telegram‑канал BotHub AI News.
Автор: MrRjxrby
