在原子核内部，质子和中子能够紧密地结合在一起，这要归功于一种被称为强核力的基本力量。传递这种相互作用的关键媒介粒子叫做胶子，它的名字就形象地揭示了其功能——如同胶水般将夸克牢牢粘合，构建出质子和中子，并将整个原子核紧密维系在一起。

胶子不仅以接近光速运动，还持续不断地进行自旋。物理学家用螺旋性这一概念来描述这种自旋的方向特性。正螺旋性就像投掷橄榄球时右手给出的旋转，粒子自转方向与其运动轨迹一致；而负螺旋性则如同左手投出的球，自旋方向与前进方向恰好相反。

在量子物理领域，科学家通过计算“散射振幅”来精确描述粒子间相互作用的概率。四十年来，教科书中的经典结论早已深入人心：在简单的胶子碰撞过程中，如果只有一个胶子呈现负螺旋性，其余全是正螺旋性，那么这种特定组合发生碰撞的概率必然为零。

然而近期由哈佛大学、剑桥大学、范德堡大学等顶尖机构与OpenAI合作发表的研究成果，不仅颠覆了这一传统认知，更展现了人工智能在处理高难度理论物理问题上的巨大潜力。

研究团队证实，当这些粒子在特定空间内以近乎平行的“共线”方向运动时，原本被认为不可能发生的碰撞概率其实并不为零。更令人惊讶的是，存在一个适用于任意粒子数量的超级简洁公式。这个公式首先由公开版ChatGPT-5.2 Pro推测得出，再经OpenAI内部增强模型严格验证，最终由人类专家手工核算确认，相关预印本已发布于arXiv平台。

大约一年前，由哈佛大学安德鲁·斯特罗明格和范德堡大学亚历克斯·卢普萨斯卡领衔的研究团队发现了一个被忽视的可能性。

研究人员注意到，在特殊的物理环境——即克莱因空间背景下，如果所有粒子都朝着几乎完全相同的方向运动，那么单个负螺旋性的胶子就可以与其他正螺旋性的胶子发生相互作用。这意味着物理学家此前认为不可能发生的交互过程，在特定条件下不仅可能发生，而且在质子和中子的内部深处或许扮演着某种未知的重要角色。

虽然理论上找到了突破口，但证明过程极其繁琐耗时。起初，研究人员尝试用传统的数学递推方法进行推导。当计算3个或4个粒子的碰撞时，公式还算简洁。当粒子数量增加到6个时，得到的数学表达式变得极其杂乱，包含了多达32个复杂项，根本无法实际应用。

参与研究的阿尔弗雷多·格瓦拉表示，他们花了几个月时间进行手工计算，虽然发现了一些模式，但最终得到的公式就像一团乱麻，完全无法得出适用于任意数量粒子的简洁结论。

就在研究陷入僵局时，卢普萨斯卡加入了新成立的OpenAI科学团队，其任务是提升ChatGPT的科学能力。他联系了他的研究生导师斯特罗明格，发现这个胶子问题将是一个完美的测试案例。

在对模型进行初步探索后，理论学家们要求OpenAI当时最新、最先进的公开模型ChatGPT-5.2 Pro简化四个胶子的表达式，结果模型仅用了约20分钟就完成了任务。

接着，他们要求模型处理五个、六个胶子。GPT-5.2 Pro成功地将32项的求和缩减为仅有几项的积，全部显示在一行文本中。最后，小组要求它猜测任意数量粒子的通用公式。这一次，它在一两分钟内就给出了回复，并称其为“显而易见”的通用公式。

为了彻底排除“AI幻觉”的可能性，团队使用了OpenAI正在开发的内部模型对该公式进行逻辑证明。在经过12小时的深度处理后，该模型生成了一份极其详尽的数学证明。经过物理学家人工核对，这份证明完全符合逻辑，准确无误地证实了单负胶子振幅在共线区域确实存在一个简洁的、分段常数的表达式。

这让卢普萨斯卡直言，今年将是科学的转折点，人工智能将在2026年像2025年改变编程一样改变物理学。

研究团队并未止步于此。卢普萨斯卡希望研究人员能够利用人工智能解决理论物理学中最大的难题：调和量子力学和引力。他计划将团队的研究方法扩展到引力子，一种传递引力的假想量子粒子，并找到一种方法，用数学方式描述一种特殊的量子引力，使其即使在高能下也能保持良好的性质，或许在年底前就能实现。

值得注意的是，尽管ChatGPT的表现令人震惊，但物理学界保持着清醒的认识。美国理论物理学家兹维·伯恩等学者认为，AI的革命性在于它能像优秀的程序员一样处理繁重的日常计算和错误检索，但在提出初始科学猜想和解读物理意义方面，人类依然是核心。

格瓦拉则认为，这标志着物理学研究范式的转变，AI将成为物理学家的常规工具，就像当年的微积分或计算机模拟一样。

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