讨论干绝热直减率：AI们一年下来为什么还学不会？-1

近期常看到短视频，对AI关于科学的认知能力提出疑问。说目前这些AI本质上是死记硬背，依靠概率。若让AI进入推理过程，就会胡说八道，不懂自己在说什么。短视频未必是真，其观点更未必正确。但联系有关大气“干绝热直减率”的讨论，还真有点意思：细读钟定胜老师近期提供的和几个AI的详细讨论情况，如Claude 4.7 Opus，Gemini 3 Flash, DeepSeek官网专家模式和GPT5.5，就能发现：虽然AI善于快速读书，反应极快。但即使读书，AI们其实不懂书里写的物理过程，更不会发现书中可能有错，导致不断胡说八道。虽然“干绝热直减率”是个大气科学的基本问题，从2025年3月至今已经超过1年，这些AI对此问题上的理解没有长进，因此还没有学会。

本文以“浮力”为对象，以钟老师向AI提供参考书中的两张插图为例，掲示AI们虽然记住了书中内容，却没有发现书中的错误，其实不懂浮力是什么。因此只注重重力，忽略了浮力。AI们读的这本书是Jacob D.J., 1999，Atmospheric transport: Introduction to Atmospheric Chemistry, Princeton University Press。下面两张插图分别在第15-16页和第50-51页上。 

左图介绍静压定律，右图介绍浮力。细看可以发现：

1、  两张图十分相似：左图空气块面积A厚度dz，右图物体体积V。都是做垂直方向的受力分析。向上指的都是“压强梯度力”，向下指的都是重力。

2、  左图气块和周围空气的密度相同，都是ρ_a。气块受到的压强梯度力和重力大小相同，都是ρ_agAdz，但方向相反。因此合力为零，气块处于静力平衡。

3、  右图物体密度为ρ，空气密度为ρ’。压强梯度力和重力分别为 ρ’Vg和ρVg。因此合力可向上，也可向下，或恰好抵消。

4、  右图文字还说“压强梯度力取决于物体的体积而不是物体的密度”，所以压强梯度力只取决于物体体积，和密度（重量）没有直接关系。如果物体比空气密度小，会上升；反之就会下沉。

 因此可以想到的问题：

1、  右图中相关文字错了。图中把压强梯度力直接写成ρ’Vg，解释“压强梯度力取决于物体的体积而不是物体的密度”，这正是阿基米德浮力。所以这个“压强梯度力”应当改为“浮力”。这是个专有名词，把它和重力合成的力说成是“浮力”是错误，应当改为“合力”。γ_b应当是合力加速度。

2、  两张图其实说的是同一件事：悬浮在空气中气块或物体的垂向受力分析。其中重力和浮力同等重要，而且浮力也来自重力场。重力由物体质量决定，但浮力却由同等体积的空气质量决定。

3、  左图其实是浮力的微分表现，对象是单位体积气团。因此受到的浮力是dP/dz = -ρ_ag。然而右图中物体受到的浮力可以据此对物体体积积分完成。如果物体是个简单柱体，很容易推导计算。如果物体形状复杂，积分也会复杂。我问过DS，答复是利用散度定理（面积分转化为体积分）可以完成的。

4、  因此，推导干绝热直减率时，采纳了“静力定律”就是包含了重力场的影响。如果要强调重力场，除气块或物体受到的重力外，必须同时计及被气块或物体体积排开的空气量导致向上的浮力！

AI们读书速度极快，并且非常可能一年前已经学习和记录了有关信息。但它们会像上面说的“想到”上面这几个问题吗？我看答案是否定的。它们会记得“压强梯度力”和书中错误的“浮力”定义。它们更会按照钟老师的12个问题来组织自己的答复。例如，这些AI在回复问题中，很少出现“浮力”一词。即使出现，也都是和上面参考书的错误定义。AI们都没有想到“压强梯度力”和“浮力”有同样含义；更没想到重要的浮力也是重力场引起，居然同意只考虑静力平衡不足以考虑了重力场影响。

细看钟老师和AI们的讨论过程。用“浮力”和“重力”搜一下。看看AI注意到浮力和重力的情况，以及相应的解释文字。结果：可见被搜索的4个AI答复中，只有GPT5.5的答复是正确的。另外，联系到钟老师的12轮问题中，都没有“浮力”一词。然而在第9-12问题中都强调了重力。AI们有迎合用户的倾向，可能回复时受到影响。

此外，发现Gemini 3的回复中，还有一段关于“混合层”的文字，概念有较大错误。AI自己编的，恰好说明它其实不懂污染气象过程。

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       附注：文中提到的Jacob D.J参考书是1999年的“预印本”。正式出版是2000年。但不知道是否已经改正了有关浮力概念的错误。