用 AI 的物理学生和拒绝 AI 的物理教授，就像教员和王明博古的区别
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顶尖的 physics 老年研究者并非看不见应用层的繁荣，而是被自己的评价体系与资源锁定。
这个类比是跟 Gemini 聊出来的。我觉得挺准的，忍不住写下来。
先说清楚王明博古是谁。三十年代的中共早期，这两位是留苏的理论派，马列主义的条文背得滚瓜烂熟，莫斯科的指示一字不差地执行。他们不是坏人，也不是蠢人。他们的问题在于，知识是他们的身份，本本是他们的合法性。所以当现实跟本本对不上的时候，他们没有办法承认，因为那等于在承认自己过去十年的积累是一场错押。最后他们用脚投票，走向了失败，手里还攥着正确的引文。
教员不一样。毛泽东的厉害不是比他们懂更多理论，而是彻底不信「理论要先于实践」这件事。实事求是，从实际出发，先搞清楚眼前是什么情况，再行动，再迭代。没有完美的意识形态系统，但对地形的感知和对反馈的响应速度，比任何人都快。
我现在在高校里，就在看这个分裂重演。
王明博古在今天是谁，我觉得很清楚，就是那些顶尖的物理老年研究者。注意，不是说他们不聪明，不是说他们不懂 AI。他们当中很多人是看得见的，他们知道 AI 在应用层做了什么，知道 AlphaFold 发生了，知道 Neural Operators 可以替代数值模拟。他们不是瞎子。
但他们的本本是什么，是「学生必须先理解物理」。他们的评价体系是：你不理解背后的方程，你就没有资格做这个研究。他们的护城河是物理知识本身的稀缺性，是那种靠二十年在实验室里熬出来的直觉和判断力，以及那个判断力背后的权威感。
所以当 AI 出现的时候，他们的本能是拒绝承认它能帮助学生理解物理，拒绝承认它自己能理解物理。因为如果承认这件事，等于宣布那个护城河正在消失。他们不是因为缺乏信息才拒绝，而是因为那个信息一旦被接受，就在某种意义上否定了他们的一切。王明博古不是不知道本本主义害死人，但他们的知识体系逼着他们用脚投票。
UT 的教授知道他们的 Python 课用 AI 来做是百分之百正确的，但还是会教。更有意思的是 Python 这门语言本身很可能会被新的东西取代，更别提日后说不定根本不需要编程。但这不重要，重要的是他们的整个教育逻辑建立在「掌握工具等于理解」这个假设上，AI 的出现动摇的不是工具，是这个假设本身。
教员在今天是谁，是那些相信 AI 能改变一切并且真的在用它改变事情的人。
怎么说呢，我自己大概就是那个「山沟里的马克思主义」。我是 physics PhD 的学生，按传统标准，我懂的物理不够多。我在用 Claude Code、Gemini Deep Research、Cursor 做事，很多工作如果让我从头推导每一行，我做不到。教授没说错，这里有真实的风险，我可能产出看起来对但编码了错误物理的结果，这确实发生过，不是假设。
但我做了一个他们还没有完全想清楚的转向，AI 也在开始懂物理了。
不是说完美，不是说可靠，但轨迹很清楚。Neural Operators 可以直接从数据里学出来偏微分方程的解。PINNs 把物理定律丢进 Loss Function 里。AlphaFold 对生物学界的那个震撼，是因为它在没有人工告诉它每一步的情况下，内化了折叠规律。「AI 能不能理解物理」这个问题的答案在快速移动，而且移动的方向很明确。
所以对我来说，问题不是「我够不够懂物理才能用 AI」，而是「我能不能构建一个系统，让物理约束在这个循环里被尊重，不管那个约束是在我的脑子里还是在模型里还是在验证层里」。这是一个本质上不同的框架。
谁也说服不了谁，我知道。争这个没用。
所以我需要结果。不是论证，不是研讨室里的分歧，不是 Twitter 上的观点对撞。真实的论文，真实的钱，真实的跑通了的系统。在德克萨斯，真金白银是所有人都能听懂的语言。这就是为什么我需要发 paper，需要搞钱。革命不是请客吃饭，就是要用结果终结这个争议。
我现在用的策略大致是 80/20。80% 的精力放在无论技术怎么演变都站得住脚的东西上，领域的直觉、物理的基础感知、对所研究系统的真实理解。20% 放在激进的实验上，Agent 工作流、从零到一搞三年前的我根本没有资格启动的项目。
80% 保证浪潮破碎我不会淹死，20% 保证浪潮没破碎我有一张船票。
王明博古和教员最根本的区别，不是智力，也不是学识。是所有权。王明博古的知识，产权归书本，归背书那个书本的体制。教员的知识，产权归他脚下的土地，归他试图解决的那个问题。
AI 时代，这个镜头还是对的。不是你学了多少 AI，不是你用了多少 AI。是你拥不拥有那个问题。如果你始终在解决现实中最真实、最具体、最棘手的问题，AI 就永远是你手里的兵法，而不是你的主子。
如果不是，那迟早得问一问自己，你在研究地图，还是在走地形。
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/ 作者：kw