粒子物理十年无新发现LHC成了「标准模型的坟场」。但Anthropic联创、哈佛物理博士Jared Kaplan却断言再过2-3年AI就能写出媲美顶尖物理学家的论文50%物理学家或将被彻底取代物理学界与科技圈地震!Anthropic联创、前物理学大牛Jared Kaplan放话两到三年内理论物理学家有50%概率被AI取代要知道他博士毕业于哈佛大学物理学同时是JHU的理论物理学教授又是Anthropic的首席科学官。对于AI和理论物理学他都是行家他的判断绝非无的放矢白费口舌。Kaplan引用内部研究与模型进展指出未来2–3年内AI在理论推导、数值模拟、公式发现和实验设计等核心科研环节中的能力将逼近甚至超过大量人类研究者。他评估至少有50%的物理学家工作内容存在被AI替代或边缘化的明显风险。替代50%理论物理学家菲尔兹奖得主亦不例外自2012年希格斯玻色子即「上帝粒子」被发现后大型强子对撞机LHC的实验数据一直严格符合已有理论「标准模型」的预测没有发现任何预期之外的新粒子或新物理现象。戏剧性并非源于希格斯粒子当它在LHC现身时其存在已几无悬念。希格斯玻色子是粒子物理学标准模型的最后一块拼图这套上世纪70年代的方程体系描述了25种已知基本粒子及其相互作用。更引人注目的是数据中没有出现的东西。物理学家花费数十亿欧元建造这台27公里长的超级对撞机不仅是为了验证标准模型更是为了通过揭示更完备自然理论的组成部分来超越它。例如标准模型并未包含可能构成暗物质的粒子。它无法解释宇宙中物质为何多于反物质也无法解释大爆炸为何发生。此外希格斯玻色子的质量它设定了原子的物理尺度与量子引力相关的高得多的质量能标即普朗克尺度之间存在难以解释的巨大鸿沟。1981年伟大的理论家Edward Witten爱德华·威滕提出了一个解决这个「层级问题」的方案如果存在仅比希格斯玻色子略重的额外基本粒子平衡将会恢复。LHC的对撞能量本应足以将它们产生出来。然而实际情况是——无论质子如何高速对撞、碎片如何飞溅到探测器中出现的只有那25个标准模型中的粒子。除此之外一无所获。2012年曾断言粒子物理「将死」的Adam Falkowski如今已沉默许久。传送门https://resonaances.blogspot.com/他早年因在博客Résonaances上犀利点评而闻名而这个博客自2022年以来就再无更新。Falkowski对记者坦言他认为实验粒子物理确实正在死去。他亲眼看到许多才华横溢的博士后转行别的研究领域或者直接投身数据科学。人才流失肉眼可见。Quanta记者Natalie Wolchover找到了Jared Kaplan——Anthropic的联合创始人。2000年代Kaplan在哈佛读研师从理论物理学家Nima Arkani-Hamed正是他们当年率先开拓了如今大热的Amplituhedron研究方向。但他在2019年离开了这个领域。「我开始研究AI是因为我认为AI的进展速度可能比人类历史上几乎任何一项科学都要快」他说。「我甚至觉得它可能是我们有生之年最重要的科技事件甚至是整个人类科学史上最重要的事情之一。所以这件事我非做不可。」而对于粒子物理的未来他的态度是「你现在去担心它的未来其实没什么意义。」如果我们真要建对撞机那也应该是AI来建了不是人类去建。我甚至觉得再过两三年AI就能写出比肩顶级理论物理学家的论文。像Nima Arkani-Hamed、威滕这样的天才——AI很可能能自动写出他们水平的成果。所以在这个时间点之后再去做10年规划已经变得没什么必要了。这一判断之所以引爆争议在于Kaplan本身长期从事理论物理研究、并参与提出LLM关键的Scaling Law。因此讨论焦点转向更深层要么高阶理论突破比物理学家想象得更「可程序化」要么AI正在形成类似「洞见」的能力结构而两种结论都让人不安。Scaling Law背后最重要的男人在联合创立Anthropic之前他在约翰斯·霍普金斯大学从事理论物理学研究15年。他是推动Scaling Law发展的先驱为现代大语言模型的发展奠定了基础。因此当他预言AI有50%的概率在2至3年内达到Arkani-Hamed和Witten威滕的水平时这而是一位曾在该领域深耕的学者基于对双方能力的透彻理解所做出的具体判断。这些名字的分量不容忽视。Arkani-Hamed开创了「振幅多面体」这一几何结构将成千上万的费曼图计算简化为单一模型。普林斯顿大学高等研究院教授Arkani-Hamed还是Jared Kaplan的博士生导师。作为菲尔兹奖得主威滕被公认为当今在世的最伟大物理学家之一。获得数学界菲尔兹奖的物理学家威滕左和物理学家Arkani-Hamed他们不是普通研究者而是能窥见无人能见的数学结构之人。Kaplan真正想说的是物理学中最艰难的认知工作——那些如威滕这类菲尔兹奖级别的思维飞跃——或许并不需要我们原先以为必不可少的某种生物「魔法」。有趣的预测并不在于工作岗位被取代而在于理论物理学究竟是什么。这个预测的有趣之处不在岗位替代而在于重新定义理论物理学的本质。如果AI能自主生成威顿水准的论文要么说明物理学比物理学家认为的更具机械性要么意味着AI正在发展出某种极似「洞察力」的能力。这两个答案都令人深思。弃物理而去他们投奔ASI去年xAI的联合创始人Igor Babuchkin告别xAI和马斯克之后人生翻到了新篇章。不过小时候他的志向是成为物理学家理解宇宙的奥秘。在欧洲核子研究中心CERN攻读粒子物理学博士期间他曾满怀热情地投身于这一使命。但寻找新物理变得越来越困难需要建造越来越大的对撞机而新发现却越来越少。于是他开始思考或许通向宇宙奥秘的关键并非更大的对撞机而是超级智能。AI能否发展出一套自洽的量子引力理论AI能否证明黎曼猜想2023年初他确信人类正接近实现超级智能的「秘方」。他已看到征兆很快AI的推理能力将超越人类。黑洞物理学家Alex Lupsasca见证了AI给他的震撼──他把耗费数月心血推导的潮汐响应方程丢给GPT-5 Pro仅18分钟后模型竟完整重现了他苦苦追寻的对称生成元——这一刻他决定加入OpenAI亲手打造AI科研的未来。刚接触AI时Alex Lupsasca带着物理学家面对新观点时常有的态度礼貌的质疑和大量的测试。2025年初他尝试使用ChatGPT发现它对处理学术界常见的行政事务很有帮助但他并不认为这能胜任工作中最难的部分把物理定律转化成具体且可验证的预测。一开始Alex用ChatGPT把草稿变成更干净利落的科学论述节省大量时间。但随着模型不断进步他继续测试更强的能力。真正让他改观的是看到系统能以极快的速度处理研究生级别的物理问题。Alex举了一个例子AI几秒钟就完成了广义相对论中「瓦尔德解」事件视界的磁场强度而一个刚入门的研究生可能要花几小时。接着他注意到更奇特的现象模型经常得出正确答案却用陌生的数学语言表达。更大的考验来自Alex自己的研究。从描述黑洞潮汐响应大致类似于月球引起的海洋潮汐的方程中他推导出了新的「隐藏对称性」。这些对称性解释了为什么某个著名的潮汐效应会消失。当他几乎不给提示、直接把这个方程交给GPT-5 Pro时它「思考」了约18分钟就得出了他花费数年学习技能、又经数月直接研究才发现的相同的对称生成元。他就像看到了魔法他的想法开始改变AI显然可以彻底改变物理研究。此后他在持怀疑态度的同事中反复验证在CERN一位同事提供了一个他通常会给博士生一周时间解决的作业式问题模型几分钟就给出了详细解答在Aspen天文台天体物理学家Elliot Quataert试图用一个谜题般的瞬变信号迷惑它它却正确识别出那是一颗磁星拥有极端磁场的中子星并随即列出了后续观测建议和摘要草稿。从怀疑到热情高涨、并感染他人这段历程最终让Alex加入了OpenAI。