科技公司CEO纷纷盯上冷门纯科学
Jensen Huang：“如果能回到年轻时，我会学物理科学”
AI下一发展阶段是理解物理交互
英伟达首席执行官（CEO）黄仁勋近日在接受美国CNBC电视台采访时表示：“如果能回到20岁，我会学习物象科学。”物象科学是一门涵盖物理学、天文学、地球科学等在内的基础科学综合学科，由于属于纯科学领域，一直被认为对就业帮助相对有限。然而，在人工智能（AI）的发展正对计算机科学构成威胁的当下，各类纯科学反而重新受到关注。
曾被认为“难就业”的冷门纯学科受到瞩目
物象科学与黄CEO描绘的AI愿景高度契合。去年4月，他在美国华盛顿特区举行的“丘陵与山谷论坛”（Hill & Valley Forum）上表示，“在当前的推理型AI之后，将会出现‘物理AI’”，并称其为“理解物理定律、摩擦、惯性和因果关系等的AI”。
黄CEO所说的“推理AI”，指的是当前我们熟悉的ChatGPT、Gemini等系统，擅长对图像或海量书籍内容进行压缩整理，并能自行撰写文章、创作图画和视频。
“物理AI”则更进一步，能够理解物理定律本身，并预测特定物理现象的结果。比如，安全包裹柔软果肉所需的力度、车辆重量与燃油效率之间的关系、宇宙飞船或飞机在飞行过程中所承受的摩擦强度等，都可以在瞬间完成计算。
迄今为止，这类工作不仅极其复杂，而且耗时漫长，需要数十名专业工程师、名为“计算流体力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）”的专用软件，以及价格极其昂贵的超级计算机共同参与。如果能够用AI的“直觉能力”来进行更快速、更精确的模拟，那么物理学领域有望迎来一场重大变革。过去因缺乏预算购买昂贵软件和超级计算机而被搁置的众多理论验证工作，也有可能在短时间内完成。
与此同时，AI在测试新型航天航空设计、分析粒子加速器运行结果、制造类人机器人方面也将发挥巨大作用。通过更精细地理解地球大气的相互作用，可以寻找应对气候变化的方案，破解宇宙奥秘的进程也将加快。人类物理学家的活动范围也将随之从高校扩展到整个经济领域。
计算机科学退潮、物理学走俏……学科价值也将由AI来决定？
其他大型科技企业创始人也普遍认为，物象科学等纯学科的价值将会提升。Telegram创始人Pavel Durov上月在自己的X（原Twitter）账号上发布文章称：“如果你还是学生，就去主修数学。数学能够训练你的大脑具备逻辑思维方式和解决问题的能力，而这种能力对企业管理和成长至关重要。”对此，特斯拉创始人Elon Musk在评论中回复说：“还要学习物理学。”
纯学科的崛起，与一直稳居“最热门专业”之位的计算机科学走向式微密切相关。根据美国时事杂志《大西洋》（The Atlantic）的报道，从2005年到2023年，美国计算机科学专业学生人数激增了400%，但去年新生人数仅同比增加0.2%，预计今年将成为新生人数不再增长的第一年。
目前，生成式AI替代速度最快的职业正是程序员。OpenAI的ChatGPT、谷歌的Gemini、Anthropic的Claude等主要AI企业，都在竞相推出最新的编码AI工具。即便是不具备任何编程基础知识的普通人，也只需输入几行简单需求，就能获得一整套复杂的源代码。
在这种形势下，大型科技企业也开始削减普通程序员岗位，将节省下来的经费用于AI研究。据追踪美国信息技术行业裁员情况的网站Layoff统计，今年上半年，美国大型科技公司被裁员工人数接近6万名。可以说，我们已经进入一个职业与学科地位都被AI发展所左右的时代。
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