本篇文章更新時間：2026/02/14
如有資訊過時或語誤之處，歡迎使用 Contact 功能通知或向一介資男的 LINE 社群反應。
如果本站內容對你有幫助，歡迎贊助支持 。
內容目錄
GPT‑5.2 如何在高能物理裡找到一個被忽略 40 年的縫隙
AI 與物理學家合作，重新開啟一個被認為「不存在」的粒子散射案例
編輯前言：這篇來自 OpenAI 的技術分享，讓我重新思考 AI 在科學研究中的角色：不是僅僅當工具，而是一起推進前沿科學的夥伴。原文見於GPT-5.2 derives a new result in theoretical physics。
核心觀點 (Key Takeaways)
- 單負螺旋 gluon 的「樹圖散射幅為零」這個傳統結論其實太粗糙，在特定動量排列（half-collinear regime）下並不成立。
- GPT‑5.2 不只簡化了人類手算的極度複雜表達式，更進一步找出適用於任意 n 的一般公式，甚至自行產生形式化證明。
- 此研究展示了 AI 已能與物理學家一起「發現新結論」，而不是只協助計算，暗示 AI 將逐步融入科學探索流程。
深入解析
單負螺旋 gluon 的散射幅，是粒子物理學界長期默認「不存在」的一種情況。傳統計算指出：
當一個 gluon 帶負螺旋，其他 n−1 都為正螺旋時，其樹階散射幅應為零。
這句話幾乎寫進教科書，因此這種組合也就被視為無須研究。然而作者指出，這個推論其實建立在「動量排列是 generic」的默認前提。若在動量空間中選取一個特殊的 slice，也就是他們稱為 half-collinear 的區域，事情就不同了。
在這個特定的 alignment 下，散射幅其實不為零，而團隊成功計算出該幅度的具體形式。
更戲劇性的，是推導過程的 AI 參與方式：
- 研究團隊先手算到 n=6，得到極度龐雜的結果（Feynman diagram 的複雜度會超級指數成長）。
- GPT‑5.2 Pro 將這些繁複表達式大幅簡化，形成更清爽的版本。
- 在這些基礎上，它進一步猜到一個「適用任意 n 的閉合公式」（即論文的 Eq. 39）。
- 之後一個 scaffold 版本的 GPT‑5.2 花 12 小時推導出了形式化的證明，並通過 Berends–Giele 遞迴與 soft theorem 的檢查。
文章也提到，這些成果已被延伸到 gravitons（重力子）身上，未來還將持續拓展。
- half‑collinear 為何重要？：它提供了一個既合法又偏離「常態假設」的特殊動量排列，讓被忽視的散射幅重新回到物理討論範圍。
- AI 的角色：不只是算得快，而是能「發現模式」、「提出猜想」甚至「自我驗證」。這使得物理學家能從繁瑣符號計算中解放，把注意力放在物理解釋與結構洞察上。
筆者心得與啟發
這篇 preprint 最令我驚訝的不是物理結論本身，而是 AI 在研究流程中的位置已經明顯改變。以前我們會說：AI 可以幫忙算；現在看起來：AI 能幫忙「找出規律、提出公式、補上證明」。
這代表什麼？對我來說有幾點啟發：
- 第一，AI 正在補足人類在高維模式辨識上的限制。那些超指數爆炸的 Feynman diagrams，人類一個個拆看其實並不直觀，但模型能夠找到隱含的簡潔結構。
- 第二，AI 不是在取代物理學家，而是在補上人力難以覆蓋的探索空間。例如 half‑collinear 這種特殊而罕見的動量排列，理論上沒錯，但不會有人天天去嘗試它。
- 第三，這可能刷新我們對「理論物理研究流程」的想像。未來一篇論文的結構可能會是：人類提出物理解讀，AI 猜公式，AI 驗證，然後人類再做概念闡釋。
對我而言，這篇文章是一個時間切片：我們正在看到 AI 與科學共創的早期階段，而且這種合作模式只會越來越強大。