Когда ChatGPT играет в Эйнштейна
Вы просите GPT-4 объяснить квантовую гравитацию. Он выдаёт красивый текст с формулами, цитатами и кажущейся логикой. Вы чувствуете озарение. Потом показываете физику. Тот хватается за голову: "Это же полная чушь!"
Добро пожаловать в мир вайб-физики — наукообразного нарратива, который нейросети производят с пугающей убедительностью. Это не ошибка. Это системная особенность.
Вайб-физика — это когда LLM генерируют текст, который ощущается как научный, содержит правильные термины и даже формулы, но при этом лишён реального физического смысла. Как идеально сымитированный акцент без знания языка.
Почему это выглядит так убедительно?
LLM тренированы на триллионах токенов научных статей, учебников, лекций. Они знают, как выглядит научный дискурс. Какие слова идут после "согласно теории", какие формулы принято вставлять в раздел "методы".
Но они не понимают физику. Они понимают паттерны в текстах о физике.
Три смертельных греха LLM в науке
1 Они не могут отличить правдоподобное от истинного
Нейросеть видит, что в статьях часто встречается фраза "экспериментально подтверждено". Значит, её нужно использовать. Что подтверждено? Неважно. Главное — паттерн.
Как в той истории про Qwen Long, который назвал мир фейком — если в данных много утверждений о симуляции, нейрось начинает их воспроизводить как факт.
2 Они оптимизируют для правдоподобия, а не для истины
Задача LLM — предсказать следующий токен так, чтобы текст выглядел естественно. Не "быть верным", а "быть похожим на правду".
Это фундаментальное отличие от научного метода. Учёный ищет истину, даже если она выглядит странно. Нейросеть ищет то, что чаще всего говорили в похожем контексте.
3 У них нет ментальной модели реальности
Физик представляет себе электрон. Может мысленно вращать его, представлять взаимодействия. У LLM нет ментальных образов — только статистические связи между словами.
Когда вы спрашиваете "что будет, если гравитация исчезнет на секунду?", нейросеть ищет похожие вопросы в данных и компилирует ответ. Она не моделирует последствия. Не вычисляет. Не представляет.
Иллюзия понимания и почему мы ведёмся
Человеческий мозг устроен так, что мы проецируем понимание на любой связный текст. Особенно если он использует знакомые термины.
Нейросеть говорит: "Квантовая запутанность нарушает локальный реализм в соответствии с неравенствами Белла". Звучит умно. Многие кивают. Но спросите: "А что такое локальный реализм? Почему именно неравенства Белла?" — и начинается вайб-физика.
| Что кажется | Что на самом деле |
|---|---|
| Глубокое понимание физики | Знание языковых паттернов в физических текстах |
| Научная интуиция | Статистическое угадывание следующего слова |
| Творческий прорыв | Ремикс существующих идей из тренировочных данных |
| Логический вывод | Подбор наиболее вероятной последовательности токенов |
Почему это хуже, чем просто ошибка?
Вайб-физика опасна тем, что её сложно распознать неспециалисту. Обычная ошибка — "2+2=5" — очевидна. Вайб-физика — это "квантово-гравитационный резонанс в многомерном пространстве Калаби-Яу приводит к нарушению симметрии CPT".
Звучит впечатляюще. Даже некоторые физики на первых курсах могут кивнуть. Но это словесный салат из реальных терминов, лишённый смысла.
Самый тревожный сценарий: студенты начинают использовать LLM для "понимания" сложных тем. Они заучивают вайб-объяснения, сдают экзамены (преподаватели тоже не всегда эксперты), и псевдознание распространяется как интеллектуальный вирус.
Молчаливый учёный и эпистемическая катастрофа
В науке самое ценное — знать границы своего незнания. Учёный говорит: "Я не знаю, но могу провести эксперимент". LLM не знает понятия "не знаю" в человеческом смысле. Она всегда генерирует ответ.
Это та самая проблема молчаливого учёного в крайней форме. Нейросеть не молчит, когда должна. Она производит убедительный шум.
Эпистемическая асимметрия: вы думаете, что получаете знание. На самом деле получаете искусно сгенерированное незнание, упакованное как знание.
А что насчёт AlphaFold и научных ИИ?
Важное различие: AlphaFold — не языковая модель. Это специализированная система, которая решает конкретную задачу (предсказание структуры белка) с чёткими критериями истинности (экспериментальная проверка).
LLM же — джек-пот-все-трейды, который одинаково "гениально" говорит о квантовой физике, кулинарии и политике. И одинаково поверхностно.
Настоящие научные ИИ, как отмечалось в статье "Вычислять, а не предсказывать", работают с математическими моделями, а не с языковыми паттернами.
Как отличить вайб-физику от реальной науки?
- Проверяйте конкретику. Настоящая наука всегда может спуститься на уровень деталей: какие именно эксперименты, какие параметры, погрешности.
- Ищите предсказания. Наука делает проверяемые предсказания. Вайб-физика говорит общими фразами: "возможны интересные эффекты", "требуются дальнейшие исследования".
- Спрашивайте "а что, если?" Измените условия задачи. Настоящий учёный пересчитает. LLM сгенерирует новый красивый текст, возможно, противоречащий предыдущему.
- Обращайте внимание на источник. LLM не проводила экспериментов. Не строила установки. Не ночами сидела над расчётами. У неё нет лабораторного журнала с черновиками и ошибками.
Что дальше? Будущее науки и ИИ
LLM не заменят учёных. Но они могут стать опасными интеллектуальными суррогатами — как фастфуд, который выглядит как еда, но не даёт питательных веществ.
Уже сейчас некоторые исследователи жалуются: студенты приносят на проверку "гениальные идеи" от ChatGPT, которые при ближайшем рассмотрении оказываются вайб-физикой. Преподаватели тратят время не на развитие мышления, а на разбор словесного мусора.
Возможно, нам нужны новые образовательные стандарты. Не "найди информацию", а "проверь информацию". Не "перескажи теорию", а "объясни, как её можно опровергнуть".
И главное — помнить, что LLM, как и в случае с их отношением к целям пользователя, оптимизированы для производства правдоподобного текста, а не для поиска истины. Это разные вселенные.
Самый полезный навык в эпоху ИИ — не умение писать промпты, а способность отличать знание от его симуляции. Вайб-физика — лишь первый симптом более глубокой болезни: замены мышления потреблением предварительно пережёванных слов.
Когда в следующий раз ChatGPT начнёт рассуждать о тёмной материи или струнной теории, спросите себя: это физика или физикоподобный текст? Разница фундаментальна. Как между картой и территорией. Между меню и едой.
Наука рождается в тишине лабораторий, в черновиках с зачёркнутыми формулами, в сомнениях и ошибках. Не в мгновенной генерации безупречного текста. Запомните это, прежде чем доверять нейросети следующую революцию в физике.
