《自然》探讨“爱因斯坦测试”：当AI尝试重新发现相对论时会发生什么？

《自然》杂志刊文探讨科学界正在开展的「爱因斯坦测试」，研究 AI 模型在仅接触历史数据的情况下能否自主重新推导相对论等创造性科学发现。

• 《自然》杂志特约作者 Philip Ball 于 2026 年 9 月 9 日撰文指出，该测试旨在检验基于历史文本与实验数据训练的大语言模型，是否具备突破已知范式、复现人类历史上革命性科学洞见的逻辑创新能力。
• 科学界对大模型是具备真正的第一性原理探索能力，还是仅在已有语料表述中进行模式插值与语义重组存在理论分歧。
• 评估 AI 发现新物理学规律需要建立独立于人类已知理论的实验基准，以排除训练数据污染与后验暗示。
• 影响/看点：这一探讨为评估 AI 在科学发现中的真实认知边界提供了理论标尺，意味着学术界正从单纯关注模型跑分转向探究 AI 是否具备从基础观测数据中抽象出普遍自然法则的本质能力。
• 资料依据：
• Nature（2026-09-09）：https://www.nature.com/articles/d41586-026-02804-x

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