GPT-5.2在理论物理学领域推导出新成果

2026年2月13日，OpenAI发布了一项令人瞩目的研究成果：其最新模型GPT-5.2在理论物理学领域推导出一个全新的公式，该公式随后由OpenAI内部模型验证，并得到人类研究人员的确认。这项成果不仅挑战了传统物理学认知，也展示了AI在基础科学研究中的巨大潜力。

研究背景：胶子散射振幅的未解之谜

在粒子物理中，散射振幅是计算粒子相互作用概率的核心概念。胶子作为传递强核力的基本粒子，其许多散射振幅在“树图级别”（即仅包含最简单图、无量子圈的计算）呈现出意想不到的简洁形式。这些简化结构曾多次揭示出量子场论中更深层的数学与物理规律。量子场论是统一狭义相对论与量子力学的理论框架。

长期以来，物理学界普遍认为存在一种特殊情况：当一个胶子具有负螺旋性（无质量粒子两种可能自旋取向之一），而其余n-1个胶子均为正螺旋性时，对应的树图振幅必然为零。这一结论被教科书广泛引用，导致该构型长期被忽略。

突破：GPT-5.2发现非零振幅

在最新预印本中，研究人员证明上述结论过于绝对。传统论证假设粒子动量处于一般状态（即方向与能量无特殊对齐），但研究团队识别出一个名为“半共线区域”的特殊动量空间切片。在此切片中，胶子动量满足特定的对齐条件——虽然不常见，但数学上严格定义且自洽。在该区域内，振幅不再为零，并可被精确计算。

这一发现打开了全新研究方向，后续工作将探讨其延伸。重要扩展包括计算引力子（传递引力的粒子）的类似振幅。

AI驱动的科学发现

本研究的核心创新在于方法论。最终公式（预印本中方程39）最初由GPT-5.2 Pro提出。人类作者手动计算了n≤6的振幅，得到极其复杂的表达式（方程29-32），这些表达式对应“费曼图展开”，其复杂度随n呈超指数增长。GPT-5.2 Pro成功将这些表达式大幅简化，提供了更简洁的形式（方程35-38）。基于这些基础案例，模型进一步识别出模式，并提出了适用于所有n的通式。

随后，一个内部增强版GPT-5.2花费约12小时进行推理，得出相同公式并生成形式化证明。该方程随后被解析验证，满足Berends-Giele递归关系（一种从较小构件构建多粒子树图振幅的标准方法），并通过软定理（约束粒子变软时振幅行为的准则）检验。

借助GPT-5.2，这些振幅已从胶子扩展到引力子，其他推广工作也在进行中。这些AI辅助成果将在后续论文中报告。

专家评价

“这些高度简并散射过程的物理机制，自十五年前首次接触以来一直令我好奇。看到论文中这些极其简洁的表达式令人兴奋。在这个物理学分支中，用教科书方法计算出的物理量表达式常常看似复杂，最终却变得非常简单。这很重要，因为简洁公式往往能引领我们发现和理解深层新结构，开启新思想世界，使起点处的简单性变得显而易见。”

“对我而言，‘寻找简洁公式’一直是个精细活，且我长久以来认为这或许可由计算机自动化。在许多领域，我们正目睹这一趋势成真；本文例子尤其适合发挥现代AI工具的优势。我期待这一趋势持续发展，在不久的将来出现通用的‘简洁公式模式识别’工具。”

——Nima Arkani-Hamed，普林斯顿高等研究院物理学教授，理论高能物理专家

“我已在思考本预印本对我团队研究计划的影响。这显然是推动理论物理学前沿的期刊级研究，其新颖性将激发未来发展与后续发表。这篇预印本让我窥见AI辅助科学的未来：物理学家与AI携手合作，生成并验证新见解。物理学家与大型语言模型之间的对话无疑能产生根本性新知识。通过将GPT-5.2与人类领域专家结合，本文为验证LLM驱动的洞察提供了模板，并满足传统学术标准。”

——匿名同行专家

意义与展望

这项研究不仅修正了教科书中的长期认知，更标志着AI在理论物理中从辅助工具向合作者的转变。GPT-5.2展现的模式识别与推理能力，有望加速基础科学发现。未来，类似“AI科学家”或许能在数学、物理、化学等领域独立提出假设、推导公式并验证结果。

OpenAI表示，该预印本已提交学术期刊，并欢迎社区反馈。同时，AI辅助的引力子振幅等扩展工作正在进行，预示着一场科学方法论变革的到来。