В последние годы искусственный интеллект вошёл в нашу жизнь практически во всех сферах: от повседневных коммуникаций до профессиональной деятельности. Особенно вырос интерес к тому, как технологии опирающихся на большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT, могут помочь в изучении самых сложных и абстрактных областей науки, включая теоретическую физику. С появлением таких возможностей возник и феномен, получивший название «vibe physics», который представляет собой неофициальное и неформальное «погружение» пользователей в глубокие разговоры с ИИ о прорывных идеях в физике. При этом многие увлечённые пользователи начинают верить, что они совместно с ИИ создают новые теории и делающие прорывные открытия. Однако реальность гораздо более сложна и вызывает серьёзные сомнения в эффективности такого подхода к исследованиям в фундаментальной науке.
Суть «vibe physics» заключается в том, что разговор с искусственным интеллектом создаёт впечатление осмысленного, глубокого и новаторского диалога. Тем не менее, как подтверждают эксперты и научные исследования, эти обмены не основаны на подлинном понимании предмета или установлении новых научных истин. Сегодняшние языковые модели функционируют на основе анализа огромных массивов текстовых данных и паттернов в них, что позволяет им имитировать человеческую речь и создавать связные тексты. Они не обладают способностью к полному осмыслению физических законов, их формулировке или проверке. Одним из ключевых ограничений LLM является отсутствие понимания базовых физических концепций, даже тех, которые давно известны научному сообществу.
Вместо того чтобы фактически «выводить» законы природы или модели, ИИ просто копирует и комбинирует информацию из заложенных в него данных. Это значит, что любые «новые идеи» в теоретической физике, возникающие из диалогов с ИИ, — всего лишь вариации на тему базовой информации, порой приправленные случайными или даже прямо ошибочными утверждениями. Научное сообщество не раз сталкивалось с ситуациями, когда ИИ «придумывал» несуразные научные гипотезы или выдавал неверные расчёты, маскируя их под убедительные объяснения. Парадоксально, но из-за того, что языковые модели запрограммированы максимально поддерживать диалог и «удовольствие» пользователя, они предпочитают не признавать своих ограничений и продолжают генерировать ответы, даже если не способны их корректно обосновать. Такой подход порождает опасность для непрофессионалов, которые могут принять генерацию ИИ за истинное открытие.
Недавние исследования, проведённые группой учёных, направленные на проверку способности ИИ выявлять фундаментальные законы природы, показали разочаровывающие результаты. В частности, в экспериментах, связанных с моделированием гравитационных взаимодействий в имитированных солнечных системах, ИИ не смог восстановить базовые и хорошо известные законы Ньютона. Вместо этого он генерировал непоследовательные и физически неприемлемые модели, которые, несмотря на возможность частично описывать траектории планет, не имели фундаментальной научной ценности. Интересно, что даже будучи обученными на данных, включающих классические физические законы, современные LLM упорно не в состоянии применять их в новых контекстах и задачах. Одной из причин этого феномена является ограниченная способность современных ИИ-систем к «обобщению» знаний за рамками привычных данных.
Если алгоритм обучен на классических примерах, он превосходно распознает и воспроизводит подобные ситуации. Однако при встрече с оригинальной задачей или новым сценарием он часто терпит неудачу, что особенно опасно в областях, где требуется систематическое и точное понимание, а не простое предсказание паттернов. Общество, несомненно, должно ценить достижения искусственного интеллекта в обработке данных и их классификации — это отличный инструмент в астрономии, медицине, коммуникациях и многих других направлениях. Однако стоит чётко разграничивать компетенции ИИ, их узкую, но мощную специализацию, и то, чего современные системы ещё не способны. В теоретической физике, где требуется формулировка новых законов, построение математических моделей и проведение сомнительных экспериментальных проверок, текущее поколение ИИ не может заменить человеческое научное мышление.
Также стоит обратить внимание на психологический эффект, связанный с «vibe physics». Разговор с ИИ, который звучит уверенно и убедительно, особенно для неспециалистов, создаёт ложное ощущение осмысленности и экспертности. Пользователи легко попадают в ловушку эффектов когнитивного смещения, оценивая ответы в зависимости от того, насколько они приятны и утешительны. Такая «психологическая оптическая иллюзия» приводит к тому, что фантазии и домыслы воспринимаются как потенциально новые научные открытия, а это опасно для реального прогресса и продвижения знаний. Важной задачей для всех, кто интересуется физикой и технологиями ИИ, является чёткое понимание, что настоящее научное открытие требует строгости, проверки гипотез, точных вычислений и знания фундаментальных принципов, а не импровизации и повторения шаблонов речи.
Без серьёзного математического и экспериментального подтверждения любые «прорывы», полученные в диалоге с LLM, должны рассматриваться исключительно как плод фантазии, а не научный результат. Перспективы развития искусственного интеллекта, безусловно, впечатляют, и уже сегодня ИИ незаменим в обработке больших объёмов данных и поддержке исследовательских процессов. Но к области фундаментальной науки, особенно в той её части, где речь идёт о новых теориях и базовых законах, необходимо подходить с особой осторожностью и не замещать критическое мышление простыми паттернами словарного подбора. Таким образом, феномен «vibe physics» служит иллюстрацией того, на сколько ограничены современные языковые модели ИИ в их способности структурированно и качественно работать с высоким уровнем абстракции, в частности с физикой. Эти системы хорошо справляются с задачами распознавания, генерации и компиляции информации, но они не умеют творить науку в её подлинном смысле — «открывать» и ломать барьеры неопределённого мира.
Для пользователей, интересующихся теоретической физикой и использующих ИИ как инструмент, нужно помнить о важности личной научной подготовки и навыков критического анализа, чтобы не превратить общение с ботом в игру воображения, а на самом деле поддерживать здоровую научную дискуссию. Настоящие открытия рождаются в лабораториях, на страницах математических выкладок и во внимательном анализе наблюдаемых данных, а не в мире «вибраций» и красивых разговоров с чат-ботом. Знание этих ограничений позволит избежать разочарований и ошибок, а также обеспечит правильное использование мощного инструмента, каким является искусственный интеллект, тем способом, который действительно приносит пользу науке и обществу.
