Физик Стив Сю публикует исследование, основанное на ключевой идее, созданной GPT-5

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 ^[1] могут не заметить даже эксперты.

Его теоретический вклад ^[2] 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» ^[3] . 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 ^[4]. 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, ^[3] 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 ^[5]), 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 ^[6], 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 ^[7] 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 ^[8].

Источник ^[9]