前段时间写了一篇名为“一位数学教授对AI使用的看法”的文章，因为文中对AI价值的负面评价引起了一些争议。

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不过这篇文章既不代表我的看法，也不代表数学圈的看法。我一位交大数学系的朋友最近和我谈起AI对数学研究造成的冲击时流露了强烈的悲观情绪，他羡慕做物理的人在AI时代还有机会留下自己的声音。物理和数学当然是不同的，物理最终要面对的是大自然。

我对AI的看法有一个演变的过程，现在已经是AI的重度使用者。实际上，早在2018年我就和一位朋友聊起是否可以让资深物理学家象训练研究生一样去训练人工智能。让我产生这个想法的原因是我在一系列学术会议上的感受。在这些会议的提问环节，我发现一些资深物理学家的提问往往与其他人就事论事的技术性提问非常不同，他们切入问题，物理思辨以及观察数据的独特视角让我很受启发，这些提问有时甚至比报告本身更有价值。显然，这些资深物理学家对研究的理解早已超越了做题的层次，他们在常年研究经验基础上积累的洞察力已经写进他们的肌肉记忆，但是这种宝贵的物理经验和洞察力一般并不见于正式的书籍或文献，因此每一出现往往让人耳目一新。在我的印象中，这些给我留下深刻印象的提问者有于渌老师，李东海老师，Kazuo Ueda, Chandra Varma, Hidetoshi Fukuyama，Patrick Lee等。将这些资深物理学家的物理经验和洞察力传承下去将具有重要的价值。而人工智能正是一个不知疲倦的学习者。记得2020年我刚用知乎的时候曾经和网友@爱丽丝旅行中（当时ID是@HelloFoucault）在问答中说到这个想法并得到赞同。

我主要从事铜氧化物高温超导的机理研究。由于近年来这一领域逐渐趋冷，相关讨论的数量和质量都大不如前。目前这个领域面临的最大的挑战是，面对铜氧化物高温超导体纷繁复杂的反常物理性质和前人提出的五花八门的理论，我们该如何确定需要解决的核心物理问题？我们又该如何去寻找解决这些核心物理问题的关键线索？这并非单纯的技术问题，而是两个具有系统性和方向性的大问题。回答这两个问题需要我们对铜氧化物高温超导物理具有强大的唯象，综合和抽象思辨能力。同行之间的思想交流，尤其是在基础物理层面的深度交流至关重要。早期我主要通过阅读文献与同行进行思想交流，近年来从文献中越来越难以获得新鲜的信息，因而逐步演化为通过写文章，讲课，写书这些左右互搏式的方式与自己进行思想交流。这样做虽然也可以，但是长期得不到呼应，人难免会变得懈怠，视野也难免会变得局限。对一个思想伙伴的渴望这些年来一直伴随着我。AI的出现为我带来了巨大的希望。在现阶段，我主要把AI当成一个虚拟的思想伙伴，通过不断的提问和追问，我现在确实可以在与AI的互动中获得一些新鲜的认知。除了作为一个虚拟的思想伙伴，AI也确实可以帮助我处理一些日常事务，尤其是最近帮助我翻译书稿。这个工作AI完成得很出色。此外，我也在考虑使用AI去做一些原来想做但是由于熟悉工具的时间成本太大没有去做的事情。例如通过调用一些计算物理，尤其是量子多体计算的软件包去检验一些物理上的猜测。以前要使用这些软件包，光是说明书就要看很长时间，实在让人提不起兴趣。AI让这一切变得很简单。

AI对物理行业带来的冲击是显而易见的。一些研究模式相对成熟的子领域，例如采用现成软件进行的材料模拟研究和多体计算研究将首当其冲。AI在文献调研和熟悉软件操作流程方面比人拥有巨大的优势。这些子领域的研究生培养如果不彻底改变模式，如果继续忽视学生理论修养的提升，不加强学生以物理问题为导向的研究能力训练，培养出的学生将很快被AI取代。据我所知，现在不少理论组已经可以利用AI自己进行材料能带计算，建模以及相关的RPA计算，不再需要找这方面的人合作。因为这些工作本来就没有不可替代性。此外，之前为实验文章简单涂脂抹粉的理论工作很快会被AI取代。而且在这方面AI的表现一定会更好。

将来的物理研究一定将是以物理问题为导向，而不会是以工具为导向的。也就是说随着AI能力的进一步提升，物理学一定会回归其传统。即理论，实验，计算只不过是探讨同一个物理问题的不同手段，一个研究者有可能自由地在理论物理学家，实验学物理家和计算模拟专家这三种身份之间切换，唯一不变的是这个研究者拥有抽象和构思物理问题，提出物理猜想，以及了解如何去检验这些物理猜想的能力。当然，发展工具的人永远不会被取代。但是发展工具的人往往要比单纯使用工具的人具有高得多的理论修养。

我对AI的使用是有选择性的。一些对于我来说特别重要的文字，哪怕再繁琐我也绝对不会交给AI去写，尤其是我的书稿。因为文字在心中磨砺的过程也正好是我思想沉淀的过程。同样，为争取一个特别看重的工作岗位写的求职信，给一个特别看重的学生写的推荐信，或者给生命中最重要的人的信，我想大多数人也不会交给AI去敷衍的。

本文转自知乎

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